牵引变电所开关设备安全在线监测系统研究

荆 涛，李兴华，霍 炎

（北京交通大学 树华无线感知实验室，北京 100044 ）

牵引变电所开关设备安全在线监测系统研究

荆 涛，李兴华，霍 炎

（北京交通大学 树华无线感知实验室，北京 100044 ）

本文主要研究了牵引变电所内GIS设备中SF6气体浓度及其分解物的在线监测系统，该系统通过检测分析SF6气体浓度及分解产物，及时、有效地发现设备内的潜伏性故障，并进行设备故障定位。该系统的研究包括两个方面：硬件设计和软件设计。硬件设备是便携式气体检测仪，其中包括光离子检测、电化学传感器、多路传感器等模块。软件系统定义了各个模块之间的算法操作流程。

牵引变电；在线监测 ；SF6气体；传感器；系统设计

随着我国电气化铁路的快速发展，对牵引供电设备技术性能方面的要求不断提高，受环境影响小、高可靠性、集成度高、占地和占空间少及免维护的新型牵引供电设备的需求日益迫切[1]。在客观上需要发展110 kV及以上电压等级全金属封闭组合电器（GIS）及相关技术，进一步研究其在27.5 kV电气化铁道牵引变电所的应用[2]。

本文主要研究牵引变电所中GIS设备内SF6气体浓度及其分解物的在线监测系统，通过采用检测分析SF6气体浓度及分解产物，能够快速、有效地发现设备内的潜伏性故障，并进行设备故障定位[6]。并在此基础上，通过改进硬件设计及算法设计，提高检测灵敏度和精度。

1 终端设备设计

在线监测系统的终端硬件是HX-100B型便携式气体检测仪，其主机面板如图1所示。其工作原理是基于挥发性气体的电离特性[7]，采用光离子化检测器（PID）测量混合气体中甲苯（C6H5CH3）、乙醇（CH3CH2OH）、甲乙酮（CH3COCH2CH3）等的含量；采用电化学传感器测量混合气体中氨气（NH3）、硫化氢（H2S）、一氧化碳（CO）、环氧乙烷（EO）等气体的含量。

图1 HX-100B型便携式气体检测仪

1.1 工作原理

1.1.1 光离子化检测（PID）

光离子化检测器是由一个特定的紫外灯和一个电离室组成，通过紫外光能来激发电离室的气体，激发后的离子则被收集电极采集，最终产生一个与化合物浓度成正比的电流[8]。化合物能否被PID检测器电离出离子取决于化合物离子化的能量。如果紫外灯的输出能量高于化合物的电离电位，则PID可以检出。该便携式气体检测仪的标准紫外灯是10.6eV。PID可以检测出芳香烃，不饱和烃和氯代烃等有机物。

1.1.2 电化学传感器

电化学传感器通过与被测气体发生反应并产生与气体浓度成正比的电信号来工作。典型的电化学传感器由传感电极（或工作电极）和反电极组成，并由一个薄电解层隔开。气体首先穿过细小的毛管型开孔与传感器发生反应，然后是疏水屏障层，最终到达电极表面。使用这种方法可以允许适量的气体与传感电极发生反应，便于形成充分的电信号，同时能够有效的防止电解质漏出传感器[9]。通过电极间连接的电阻器，与被测气浓度成正比的电流会在正极与负极间流动。测量该电流即可确定气体浓度。

电化学传感器对目标气体拥有良好的选择性，大多数与电化学反应的气体都属于有毒有害气体，以无机物为主，能够与PID传感器形成良好的互补。

1.1.3 多路传感器

由于PID传感器和电化学传感器各有自身的优缺点，如果只使用一种传感器，在测量气体种类和测量浓度偏差方面往往会受到检测方法本身的限制[10]。本文中介绍的便携式气体检测仪采用多路传感器同时对气体进行响应，通过多种传感器之间的交叉干扰能够帮助判断化合物的类型以及特征物质的浓度。

1.2 技术指标

便携式气体检测仪的技术指标如表1 所示。

表1 便携式气体检测仪技术指标

2 中心服务器算法

便携式气体检测仪把收集到的数据传输到服务器端，服务器对数据进行处理。GIS设备中有害的气体主要有两种：SOF2和SO2F2，所以中心服务器主要的工作就是把两种气体的浓度及时分析出来，达到及时报警的目的。将便携式设备得到的数据进行主成分分析，进行去噪降维处理，得到特征向量[11]。将特征向量输入到SVM进行学习，分类的准确率在95%以上[12]。通过调节便携式气体检测仪的参数，获得传感器在不同浓度SOF2、SO2F2和SOF2/SO2F2混合气体的动态响应曲线，从动态曲线提取特征，利用SVM对SOF2/SO2F2混合气体进行定量分析，准确地估计出气体的浓度。系统算法的流程如图2所示。

图2 系统算法流程图

对便携式气体检测仪传给服务器的数据进行主成分分析，提取主成分的第1和第2主成分，运用支持向量机进行分类。支持向量机采用的核函数是径向基函数。

6个支持向量机的训练过程如下：

（1）将两种气体的混合体作为一类样本，训练模型SVM1。（2）将SOF2和SO2F2分别单独作为一类样本，训练模型SVM2。对于被测气体为SOF2/ SO2F2混合气体的情况。将混合气体中SOF2的实际浓度作为期望值，将传感器在t时刻的响应值作为一维输入向量，训练模型SVM3，利用SVM3估计混合气体中SOF2的浓度。（3）将混合气体中SO2F2的实际浓度作为期望值，将SVM3估计的SOF2浓度与传感器灵敏度S组成二维输入向量，训练模型SVM4，利用SVM4估计混合气体中SO2F2的浓度。

对于被测气体为单一SO2F2的情况。将SO2F2的实际浓度作为期望值，传感器灵敏度作S为一维输入向量，训练模型SVM5，利用SVM5估计SO2F2的浓度。同理，对被测气体为单一SOF2的情况。将SOF2的实际浓度作为期望值，传感器灵敏度作S为一维输入向量，训练模型SVM6，利用SVM6估计SOF2的浓度。

3 在线监测系统设计

本文针对在线式检测设备作研究和改进，采用SVM（支持向量机）、遗传算法，根据传感器的动态电离曲线，对SF6气体分解物进行在线监测分析，从而得到SO2、H2S、CO、HF等气体成分及含量。根据所得到的SF6气体分解物的成分、含量，建立GIS设备状态的数学模型，实现GIS设备状态的自动检测。设备采用ARM架构的工业级微处理器实现，实时性好、可靠性高、成本低。设备可以连续对空气中SF6的含量进行检测，检测的结果存到内置的SD卡中，并通过GPRS无线网络定时上传到中心服务器，维护人员可在监控室内远程控制设备的工作状态，大大降低了故障风险，以及对维护、检修人员的技术要求和劳动强度。在线监测系统如图3所示。无线终端设备即便携式气体检测仪将采集到的数据通过无线网络传给中心服务器，中心服务器根据特定的算法对气体进行分析，最后将结果传递给管理人员。

图3 在线监测系统图

4 结束语

本文根据牵引变电所开关设备安全在线系统的需求，研究设计了牵引变电所内GIS设备对SF6气体浓度及其分解物的在线监测系统，实现了对SF6的气体浓度及分解产物进行检测并分类，快速有效地发现设备内的潜伏性故障，并进行设备故障定位。本文详细介绍了设备的硬件设计和软件设计，在线监测系统设计的改进包括使用多路传感器提高算法准确率和精度，并对数据采用主成分分析及动态曲线特征提取等方法实现中心服务器算法。

[1] 郑 吉.接触网可靠性分析综述[J].电气开关，2010（2）.

[2] 周丽洁，张 博. 电气化铁道专用六氟化硫（SF6）气体绝缘全金属封闭组合电器（GIS）研发及应用[J].铁道机车车辆，2008（12）.

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[5] 颜湘莲，王承玉，杨韧，等.应用SF6气体分解产物的高压开关设备故障诊断[J].电网技术，2011（12）.

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[9] 崔 康，汪 莉.新型电化学传感器的研究[D].南昌：江西师范大学，2009，5.

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[12]肖汉光，蔡从中.特征向量的归一化比较性研究[J].计算机工程与应用，2009（4）.

责任编辑 陈 蓉

Online Monitoring System for detecting security of switch device in the traction substation

JING Tao, LI Xinghua, HUO Yan
( Shuhua Wireless Sensor Laboratory, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China )

This paper mainly studied on the Online Monitoring System for concentration of SF6gas and its decomposition products in the GIS equipment within the traction substation. The latent mulfunction in the machine could be timely and effectively discovered, and located by detecting the concentration of SF6gas and its decomposition products. The study of the System included two aspects, such as hardware design and software design. Hardware device was a portable gas detector, which included photoionization detection module, electrochemical sensors module, multiple sensor modules and so on. Software system def i ned the operational fl ow of algorithms between the various modules.

traction substation; online monitoring; SF6gas; sensor; system design

U224∶TP39

A

1005-8451（2015）04-0005-04

2014-12-26

中国铁路总公司科技研究开发计划课题（2013J010-D）。

荆 涛，教授；李兴华，副教授。