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输电线断股、损伤故障分析及对策

2012-12-27傅葵军高绍龙

电力科技与环保 2012年3期
关键词:输电线巡线检测法

孙 峰,傅葵军,高绍龙,郁 佩,胡 俊

(常德电业局,湖南 常德 415000)

输电线断股、损伤故障分析及对策

孙 峰,傅葵军,高绍龙,郁 佩,胡 俊

(常德电业局,湖南 常德 415000)

现阶段国内对输电线断股、损伤故障检测常用的方法有人工检测法、航测法、巡线机器人检测法、非线性频率特性分析法,分析了各类检测方法的优点及实际应用中存在的问题,并在当前此类输电线故障检测方法的基础上,总结了输电线导线损伤、断股故障研究的发展方向。

高压输电线;断股、损伤故障;人工检测法;航测法;巡线机器人;非线性频率响应特性

0 引言

随着以特高压为骨干网架的智能电网的发展,大容量、远距离的输电线路将投入运行,送电电压也随之提高,线路安全性的要求也越来越高。但架空输电线路运行的环境条件很差,受各种自然条件的影响,导线在多种应力的长期作用下会导致材质脆变,雷击闪络、外力破坏等会引起导线表面损伤,尤其是在海滨及工业区的输电线更容易受到腐蚀,致使输电线路产生裂纹、断股等缺陷,严重影响甚至危及系统的安全运行。

目前对于输电线路故障监测方法大多采用的是离线检测,通过定期对线路设备巡检,发现早期损伤和缺陷并加以评估,根据缺陷的轻重缓急,安排必要的维护和修复,以保证供电可靠性。工程实际中,发现输电线路发生断股、损伤故障时,缺陷等级基本上都定义为“危急缺陷”,需立刻将线路停运换线处理。寻求一种切实可行的输电线损伤、断股故障检测方法成了急需解决的问题。

1 高压输电线断股、损伤故障的检测方法

1.1 人工检测法

人工检测法是用肉眼或望远镜沿线对输电线导线进行观测,检测导体的表面特征是否有明显的变化,以诊断输电导线的断股、损伤故障。该法适用于导线大面积、长距离断股、损伤故障检测。但是此方法有着不足之处:一是正常巡线一般为一月一次,巡线时间长,效率有限;二是我国的输电线路距离长,沿线地况复杂,受到江、河、山等地理条件的限制[2-3];三是当输电导线出现小面积和短距离发生断股、损伤时,输电导线的表面特征就不明显,人工巡线的检测质量就不能保证。

1.2 航测法

航测法是在直升飞机上应用红外热像和可见光录像技术对高压输电线线路进行巡视检测[4-10]。高压输电导线主要采用的是钢芯铝绞线,输电导线出现断股和损伤时,其局部电阻会变大,其阻值的倍数是输电线直流电阻的几倍甚至是数十倍,此时输电线在运行期间的局部温度会明显高于大气温度,在阳光较弱的天气里,温度对红外热成像影响较小,易于发现线路因断股、损伤引起得输电线导线过热缺陷[3,6]。航测法对于输电线线路断股、损伤故障的检测有着检测精度高、停电时间短、效率高等优势,但是从根本上说,航测法是将人工检测和直升机巡线的结合,另外但是此种方法造价太高,我国输电基层单位负担不了检测的费用,从经济的角度来考虑不是一种理想的方法[10-12]。

1.3 巡线机器人检测法

随着机器人技术的发展和寻求一种方便、准确的高压输电线断股、损伤检测仪的需要,从20世纪80年代开始,日本东京电力公司、日本Sato公司、美国TRC公司、加拿大魁北克水电研究院先后开始开展了巡线机器人的研究[13-17]。我国也开展了这方面的研究。目前正在进行智能化程度较高、越障能力强的自治巡线机器人的研制工作。

1.3.1 巡线机器人的红外传感器检测法

武汉水利水电大学研制的高压输电线导线断股、损伤的巡线小车是采用红外故障检测的方式[18-21]。高压架空传输线一般采用铝包钢传输线,传输线的电流传输主要由铝线承载,抗拉力则主要由钢绞线负担。当输电导线发生断股、损伤时,其截流面积将发生变化,导致输电导线局部的电阻发生变化。在一定的电流条件下,由于散热介质及导线材料是均匀的,由热学理论可知,断股处的温度会发生变化,即输电导线断股、损伤点附近会出现局部升温[20,22],变化情况如图 1 所示。在断股、损伤故障点处,温度升高,辐射能量增大,据此对输电导线断股、损伤故障的检测可采用对辐射能量变化敏感的红外传感器。

图1 断股处的温度及辐射场的变化情况

相对人工法和航测法有以下优点[18-21]:无需输电线路断电,抗强磁场能力强,诊断结果准确;巡线机器人能检测电压等级范围广,适用性强;能跨越障碍物,操作人员只需用无线遥控操作机器人,劳动强度大大降低;连续工作时间长;检测费用低。但机器人检测是要在无风、无雨下进行[20-21];但我国电力线架设较为复杂,巡线机器人的智能化程度不够高,巡线机器人还暂时不具备自动导航系统,还需工作人员在现场进行遥控操作。

1.3.2 巡线机器人的电涡流检测法

电涡流检测方法能准确探测钢芯铝绞线断股、钢芯腐蚀程度、OPGW铠装层损伤等故障。当输电线出现断股、破损或严重锈蚀等故障时,根据电涡流的畸变程度就可提取有关故障缺陷的程度和位置信息[17,23-25]。启动巡线机器人后,随着巡线机器人在高压输电线的运动,电涡流传感器检测的输电线状态信号由信号发生装置发射,然后由地面信号处理分析系统接收,经调理后经A/D转换进入计算机进行分析处理。随着巡线机器人的行走,检测信号曲线可实时地显示于计算机显示器上,检测完成后就可以对被检测高压输电先进性详细的定量分析,诊断出高压输电线的断股、损伤故障,发出警报。

高压输电线一般采用铝包钢线,但是涡流法检测时存在检测深度的问题,所以对输电线的钢芯断股检测的灵敏度较差[23,26]。

1.3.3 巡线机器人的涡流和漏磁结合检测法

针对电涡流法检测输电线断股、损伤的缺陷,蔡成良等人[26]提出了结合漏磁检测的综合检测方法。漏磁检测传感器主要对准输电线钢芯断股、损失的检测。巡线机器人的涡流结合漏磁检测法既能检测出高压铝包钢输电线的铝线断股的断股、损伤故障,又能用漏磁检测出钢芯的断股和损伤故障,使检测输电线断股、损伤故障能力加强了很多[26]。但此种检测方法最终还是采用定期检测的方式,不能实时监测输电线路的运行状况。

1.4 基于非线性频率响应的监测方法

2008年始,重庆大学开展了基于非线性频率特性分析的输电线路断股、损伤故障监测与诊断方法的探索性研究[27]。工程实际中,绝大多数系统都具有某种程度的固有非线性特性。经过长时间的运行,当系统组成部件的物理或机械、电气性能的变化积累达到一定程度时,系统将处于临界故障或故障状态,此时系统非线性部分的传递特性会发生比较明显的变化。因此,只要辨识出表示系统固有属性的非线性输出频率响应函数(NOFRF)模型并据此做出其频谱,然后将当前频谱与预存的基于NOFRF的系统不同工作状态时的频谱相比较,即可得知系统当前处于何种状态,从而实现状态在线监测和故障诊断与预报。传输线很多种故障都会导致其等效电路模型参数的变化,这些变化都可以用非线性频率输出响应函数反映出来,如图2所示。

图2 基于NOFRF的架空输电线监测框

基于NOFRF对架空输电线路发生断股、损伤进行仿真试验,结果表明,对于架空输电线路断股和局部损伤故障、断路故障情况,NOFRF方法都能准确地识别出故障类型及故障发生位置,验证了基于NOFRF的架空输电线路故障监测与诊断的有效性。

2 结语

从长远来看,由于人工巡线、航测法存在效率低、费用高、检测精度不够等缺点,不是理想的高压输电线断股、损伤的检测方法。巡线机器人以其效率高、检测费用相对低、检测精度高等优势,具有广阔的应用前景和发展前景,但因不能实时监测输电线路运行状况,不能适应未来智能电网发展的需要。基于非线性频率响应的输电线路断股、损伤故障监测方法通过监测多种故障特征信号,建立能融合多种数据信息和专家知识的多层次智能故障监测模型,实现架空输电线路各种故障监测与诊断。

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Study on detecting method of high-voltage transmission line damage and its countermeasure

The detecting methods of high-vdtage tramsmission line damage at preseat in our country are summarized.The commonly used methods include follows:artificial assay,aerial method,XunXian robot,on - line monitoring method of power transmission line fault and diagnosis based on non-linear frequency response analysis.It analyzed the advantages and some practical problems of each method Based on the analysis the development direction of transmission line damage detecting methods are discussed.

high-voltage transmission;broken stocks and damage fault;artificial assay;aerial method;XunX-ian robot;nonlinear frequency output response function

TM726

B

1674-8069(2012)03-055-03

2012-01-25;

2012-05-16

孙 峰(1982-),男,河南驻马店人,硕士,研究方向为电气设备在线监测。E-mail:sunchen617@sohu.com

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