基于分解组分分析的SF6设备绝缘故障诊断方法与技术的研究现状
2016-11-17曾福平张晓星
唐 炬 杨 东 曾福平 张晓星
基于分解组分分析的SF6设备绝缘故障诊断方法与技术的研究现状
唐 炬 杨 东 曾福平 张晓星
（武汉大学电气工程学院 武汉 430072）
随着全封闭式组合电器（GIS）设备在各电压等级中日益广泛应用，一旦发生绝缘故障将严重危及电力系统的安全运行，对GIS设备进行绝缘状态监测与故障诊断是降低其故障率和运维费用的有效手段之一。针对目前国内外研究热点，基于分解组分分析（DCA）的SF6设备绝缘故障诊断方法与技术进行综述，以推动该领域的理论与技术进步。首先，在分析国内外气体绝缘装备故障统计的基础上，介绍常见的绝缘故障及其诱因；其次从引发SF6气体分解过程及机制出发，分析基于SF6分解组分的故障诊断原理，重点评述SF6故障分解特征产物，并对以分解组分比值为特征量的故障诊断研究进展情况进行小结；最后结合当前研究现状和尚需解决的难点问题，指出基于分解组分分析的SF6设备绝缘故障诊断方法与技术的研究要点及发展趋势。
分解组分分析 SF6故障诊断 分解机制 特征比值 分解产物
0 引言
六氟化硫（SF6）在常温常压下是一种无色、无味、无毒、不燃的稳定气体，具有优良的电绝缘和灭弧性能[1]；作为绝缘介质可大幅减小设备尺寸，提高绝缘强度，已在各电压等级的全封闭式组合电器（Gas Insulated Switchgear，GIS）中得到广泛应 用[2]。尽管GIS的可靠性高于普通的电气设备，但其在运行中依然会出现事故[3]。针对GIS的放电性故障诊断可以采用电测法、超声法和特高频法等，但由于现场存在各种强烈干扰，使得电测法、超声法易受现场电磁噪声干扰；特高频法虽然抗干扰能力较强，但是其难以对放电进行定量分析，很难对绝缘运行状态作出准确判断[4]。而针对GIS外部过热性（Partial Over Thermal, POT）故障，尽管可以通过红外直接测量其表面温度来判断[5]，但是当GIS内部发生POT时，故障表面温度受SF6气体热阻系数、热源与设备壳体表面距离等影响，不能直接通过红外测量其表面温度来判断内部局部过热点温度，也不能像放电性故障那样通过放电过程中所激发的相关电、磁、光、超声信号进行实时监测[6]。
纯净的SF6气体化学性质非常稳定，不易分解。国内外大量研究发现[6-8]，在局部放电（Partial Discharge，PD）、火花放电、电弧放电和局部过热等因素作用下，会促使SF6气体分子中的离子键发生断裂导致其裂解，形成SF5、SF4、SF3、SF2和SF等低氟化物（SF）。在没有任何杂质存在的情况下，只要引起裂解的外部因素消失，这些SF会迅速与F原子复合还原成SF6分子。但是，当SF6气体中含有微量的水分（H2O）和氧气（O2）等杂质气体以及固体有机绝缘材料、金属材料等物质时，形成的SF会与其发生反应而进一步生成其他物质，此时SF不会再还原成SF6分子。GIS设备在长期运行过程中，内部不可避免会存在不同含量的微量水分和氧气等杂质。一方面，SF6气体裂解后产生的SF（=1,2,3,4,5）与杂质反应生成的新组分气体，会导致设备绝缘性能降低。另一方面，有些新组分气体（称之为特征组分）又与引起裂解的内部故障因素有着密切的关联，利用这些特征组分的生成及变化规律建立的基于分解组分分析（Decomposed Components Analysis，DCA）方法，能够实现SF6气体绝缘装备的状态监测和故障诊断[9]。由于DCA是基于气体色谱分析理论的化学检测法，不受环境噪声和强电磁干扰的影响，与脉冲电流法、超声波法和特高频法等相比，其优势在于无需对设备本体进行改造或植入复杂的检测元件，气体取样和分析工作可在设备运行时进行。目前，该方法的研究进展倍受国内外同行的广泛关注，国际大电网会议组织（CIGRE）近期也成立了WG B3-25（SF6gas analysis for AIS, GIS and MTS Condition assessment）工作组，以期建立SF6气体绝缘设备的故障组分分析导则，实现对SF6或者混合气体绝缘设备的绝缘故障诊断和状态评价[6]。因此，有必要了解基于DCA的SF6设备绝缘故障诊断原理、方法与技术的最新研究进展，以推动本学科的理论与技术进步。
本文首先介绍气体绝缘装备常见绝缘故障统计情况，并对常见绝缘故障及其诱因进行综述；然后，从SF6气体分解过程及机制出发，分析基于SF6分解组分分析的故障诊断原理；其次，重点评述SF6故障分解特征产物，对以分解组分比值为特征量的故障诊断研究情况进行综述；最后，结合当前研究现状和存在的问题，指出基于DCA的SF6设备绝缘故障诊断技术的发展趋势。
1 气体绝缘装备常见绝缘故障
1.1 气体绝缘装备中常见故障统计
SF6气体绝缘装备一直被普遍认为是少维护甚至是免维护的高压电器装备，但是根据CIGRE的统计[3]，其故障率远高于IEC标准建议的故障水平。在这些故障中，以绝缘故障的发生比例最高。据CIGRE统计[3]，1985年以前投入的SF6气体绝缘装备共发生故障562起，其中绝缘故障比例高达60%；1985年以后投入的共发生故障247起，绝缘故障占51%。
据国家电网公司不完全统计[10]，在2003～2008年，国家电网公司系统72.5kV及以上GIS设备共发生缺陷2 897个间隔·次，实际消除缺陷2 867个间隔·次，消缺率为99.0%；2005年以后，共引发192次设备自身原因的非计划停运。其中，危急缺陷201个间隔·次，共造成设备自身非停85次，消缺率为100%；严重缺陷452个间隔·次，共造成设备自身非停103间隔·次，实际消除缺陷451个间隔·次，消缺率为99.8%；一般缺陷2 244个间隔·次，实际消除缺陷2 215个间隔·次，消缺率为98.7%。而这期间，由于绝缘缺陷引起的国家电网公司系统72.5kV及以上组合电器设备故障107台·次，其中，事故33台·次，障碍74台·次。故障主要集中在126kV和252kV电压等级，占83.2%。从故障设备的投运时间看，约有34台·次设备于1998～2002年之间投运，占总数的73.9%。其中，属于断路器隔室及其操动机构的有38次，占35.5%；属于隔离开关（接地开关）气室或单元有24次，占22.4%；属于电流互感器气室有5次，占4.7%；属于避雷器气室有1次，占0.9%；属于电压互感器气室有4次，占3.7%；属于进出线或母线气室的有17次，占15.9%；其他情况有18次，占16.8%。按故障部位分类统计如图1所示。
图1 GIS绝缘故障部位分布
另据统计[11]由不同缺陷引发GIS故障所占比例如图2所示，从图2中可以看出，在所有的SF6气体绝缘装备故障类型中，接触不良占据的比例最高，其次是金属微粒、未知故障和绝缘子缺陷引起的故障率。
图2 不同缺陷引发 GIS 故障的比例
1.2 气体绝缘装备绝缘故障及其诱因
SF6气体绝缘装备在制造、运输、安装、运行及检修等过程中，由于生产工艺、机械振动、安装疏忽、运动磨损及检修不严等原因，不可避免地造成SF6气体绝缘装备内出现不同程度和类型的绝缘缺陷。按照SF6气体绝缘装备的故障性质，可以把SF6气体绝缘装备的故障分为放电性故障、过热性故障和机械性故障，然而机械性故障常以过热性故障和放电性故障的形式表现出来，因此仅需针对放电性故障和过热性故障进行研究[6]。
1.2.1 气体绝缘装备放电性故障
从目前研究形成的共识看，引起放电性绝缘故障主要是由于GIS等气体绝缘装备内部存在着各种缺陷，这些缺陷使设备内部的电场发生畸变，最终导致了设备发生各种绝缘故障（主要诱发放电性故障）。从缺陷的种类来看，绝缘类缺陷主要包括：自由导电微粒、金属突出物、绝缘子缺陷和悬浮电位体等[12]，绝缘缺陷在GIS腔体内出现的部位如图3 所示。
图3 GIS腔体内绝缘缺陷出现的部位
在运行中的电应力、各种分解产物造成的化学腐蚀及机械振动等一系列外在因素的作用下，这些绝缘缺陷会不断发展并加剧，直至形成绝缘故障，造成设备停电事故。在气体绝缘装备内部出现绝缘缺陷的不同时期，会表现出不同形式的放电性故障，如果按照放电性故障的表现形式和严重程度来划分，大致可划为PD、火花放电和电弧放电三大类，PD一般是绝缘缺陷的早期表象，火花放电是绝缘缺陷的中期表象，电弧放电则是绝缘缺陷严重的表 象[13]。
（1）自由导电微粒。自由导电微粒[14]是指在电极之间存在可在电场作用下自由跳动的金属微粒或碎屑。它一般出现在设备金属腔体与高压导体之间的空间里。其可能是制造或装配过程中未清洗干净而产生的遗留物，也可能是机械装置动作过程中金属磨擦而产生的金属粉末。这些金属微粒形状各异，有颗粒状、片状、粉末状和尖刺状等。由于这些颗粒是金属的，它们会在电场中感应出电荷，并且其质量很小，在电场力的作用下会发生移位和跳动。这些微粒的运动与电场强度、微粒形状和质量以及一些随机因素相关，如果微粒跳动的范围足够大，数量足够多，就可能在高压导体和外壳之间形成导电通路或者贯穿性的电弧通道，从而造成设备严重的故障[15,16]。因此，这些导电微粒对运行中的设备危害较大。在导电微粒导致腔体内发生贯穿性的放电前，最容易表现的电气特征就是产生PD。
（2）金属突出物。金属突出物通常有两种存在形式：①金属突起毛刺；②金属微粒附着在固体绝缘表面。它是因加工不良、机械破坏或装配时的相互擦刮而产生，通常异常尖锐，以致在尖头突出部位形成绝缘气体中的高场强区。在稳态工作条件下，这些高场强区所产生的电晕有时显得较为稳定，不一定会引起击穿。然而，在快速暂态过电压下，譬如在操作过电压或雷电过电压下，往往会引发击穿故障。另外，绝缘子表面吸附的固体金属微粒，若是暂时粘在绝缘子表面，通常会移动到低场强区而不发生PD，但在某些情况下会长期固定在绝缘子表面，作为固定金属微粒，它粘贴在绝缘表面的作用类似于金属突起物[17,18]。
（3）绝缘子缺陷。绝缘子缺陷[12,17,19]有可能发生在绝缘子表面或内部。表面缺陷是由其他缺陷类型引起的二次效应，比如PD产生的分解物、金属微粒或者绝缘气体中可能过多水气引起的破坏；在现场测试时，闪络产生的树痕，在某种情况下也可以被视为绝缘表面缺陷。内部缺陷通常很小，常常是一些在制造过程中形成但又很难检测到的缺陷，比如在制造过程中渗入的金属微粒、环氧树脂在固化过程中的收缩以及环氧树脂和金属电极不同的热膨胀系数而出现的内部空隙或层离；由于装配误差，导体的机械运动也可能给绝缘子造成损伤。
（4）悬浮电位体。在气体绝缘装备内部，被广泛地用来改善危险部位电场分布的屏蔽电极与高压导体或接地导体间的电气连接，通常是所谓轻负载接触（即连接部分只传输很小的容性电流）。然而，一些连接部件在最初安装时虽然接触良好，但随着开关电器操作所产生的机械振动会导致移位或随时间推移带来老化，这些都有可能造成静电屏蔽体的接触不良，从而出现浮动电位[20]。同时，静电屏蔽体或导体连接点机械上的不良接触又会加剧因静电力引起的机械振动，从而进一步导致接触不良，最终出现电极电位浮动。对于大多数电位浮动的电极所形成的等效电容，在充电过程中会产生PD，并伴有较强的电磁辐射和超声波，同时放电还会形成腐蚀性的分解物和微粒，从而加速缺陷的恶化，甚至污染附近的绝缘表面，严重时导致绝缘故障的发生[20,21]。
1.2.2 气体绝缘装备过热性故障
SF6气体绝缘设备在运行等过程中，其内部不可避免地会存在接触不良、磁路饱和、磁短路以及各种放电等缺陷，这些缺陷如果得不到及时的处理，在缺陷部位的热稳定性将被破坏，会造成SF6气体绝缘装备局部过热现象，严重时可能引起局部过热性故障。这些早期POT会不同程度地损伤绝缘材料，绝缘材料的损伤又加重局部过热，从而进一步加快绝缘材料的劣化，以致形成恶性循环，最终可能导致绝缘击穿或烧蚀[6,22]。
2 基于SF6分解组分分析的故障诊断原理
2.1 SF6气体分解过程及机制
由于SF6气体绝缘装备内部出现早期潜伏性绝缘故障时，常常会伴随不同形式和强度的PD或者POT物理现象，产生的局部强电磁能及局部高温炽热会使SF6绝缘气体介质发生不同程度的分解，生成各种SF（=1,2,3,4,5），如果SF6气体绝缘装备内部同时存在微量的H2O和O2等杂质，其分解物还会进一步与之发生反应，生成如SO2F2、SOF2、SO2、HF及H2S等组分气体[6,8,23-25]；如果内部有固体绝缘与金属材料，还会生成CO2和CF4等含碳组 分[6,8,26]。SF6分解物与H2O、O2、C和金属结合过程的示意如图4所示。
图4 SF6分解组分的形成
目前，针对SF6分解过程及其产物，已经形成了统一的认识，但是针对SF6气体的放电分解机制，仍没有得出系统的研究成果[27]。美国国家标准局的R. J. Van Brunt对SF6在PD下的分解机理进行了系统的研究，提出了“区域分解模型”来解释SF6在PD下的分解机理，用针-板电极作为放电物理模型，形象地阐述了SF6在PD下的区域分解过程[28,29]，如图5所示。
尽管“区域分解模型”能够对SF6气体绝缘设备中产生的气体分解过程及结果进行合理的解释。
图5 SF6气体在PD下的区域分解模型
然而，该模型是针对金属突出物缺陷在负极性直流条件下提出的，存在很大的局限性。当外加电压为正极性直流或者交流时，或在其他绝缘缺陷，或火花、电弧放电下，其气体分解机制及过程可能并不完全相同，SF6气体分解物理模型有待进一步的研究[27]。此外，针对SF6气体过热微观分解机制还是一片空白，亟需深入研究[6]。
2.2 DCA故障诊断原理
SF6分解组分（如HF、H2S等）会腐蚀设备内固体绝缘及金属部件材料，加速设备内部整体绝缘劣化，导致设备发生突发性绝缘故障[4]。但在众多的分解组分中，某些称之为特征组分的含量大小及其变化规律与绝缘故障类型和严重程度有密切关 系[25,30,31]，如图6和图7所示。因此，可通过对SF6分解生成的特征组分特点来及时发现SF6气体绝缘装备内部的早期潜伏性绝缘故障，并对其绝缘状态进行科学评价，以降低SF6电气设备发生突发性绝缘故障的概率。
（a）金属突出物缺陷 （b）绝缘子表面污秽缺陷
（c）自由金属微粒缺陷 （d）绝缘子气隙缺陷
图6 SF6在不同绝缘缺陷类型PD下的分解特性
Fig.6 SF6 decomposition characteristics in different types of insulation defect under PD
（a）CF4组分
（b）CO2组分
（c）SOF4+SO2F2组分
（d）SOF2组分
图7 SF6在过热状态下特征组分的分解特性
Fig.7 SF6 decomposition characteristics in an overheated state
同时，由于SF6的分解特性与绝缘故障类型和严重程度关系极为密切，分解组分的变化规律不仅可以反映出故障的性质，而且还可以反映出故障的产生机理、发展与演变过程。为此，通过对SF6在不同故障模式下分解特性的系统研究，可以从本质上提取出揭示SF6气体绝缘装备内部不同绝缘故障产生、发展及演变过程的特征信息或特征量，建立内部绝缘状态综合评价模型，最终构建出SF6气体绝缘装备内部绝缘故障诊断与预警体系。
3 SF6故障分解特征产物
目前，国内外对SF6气体绝缘设备的绝缘性能监测，还没有形成像变压器油中溶解气体分析那样成熟而具体的检修标准或导则，仅有IEC 60376—2005[32]和IEC 60480—2004[33]分别对SF6新气和可回收再利用SF6气体做了一个初步概略性的规定。造成这个现状的最根本原因是没有掌握SF6分解特征气体种类及其含量变化规律与SF6气体绝缘设备绝缘缺陷状态之间的关系，无法建立表征SF6气体绝缘设备绝缘状态的分解组分特征量体系。
3.1 PD故障的特征组分
文献[34]对尖刺放电、悬浮放电和沿面放电三种缺陷引起的PD与SF6放电分解组分的关系进行了试验研究，在气室中检测出SOF2、SO2、HF等产物，且发现随着PD严重程度的加重，SOF2、SO2、HF的含量也随之增大，可以将这些组分作为GIS PD的特征气体。文献[35]研究了PD条件下的SF6分解特性，发现SO2F2与SOF2两种主要分解产物都随放电量线性增加（＜0.4C），其中SOF2表现出一定的饱和趋势，其含量低于SO2F2。文献[36]通过试验研究不同放电类型和放电程度下S2OF10随时间的变化规律，并通过和量子化学理论研究了S2OF10的生成机理，通过试验和理论研究发现S2OF10在GIS气室内PD下不会大量产生，不能作为PD放电特征气体。文献[37]对盆式绝缘子进行了沿面放电试验，并借助理论计算，发现CS2可作为一种新的特征分解气体用于GIS盆式绝缘介质放电故障的诊断。
国内外针对SF6分解组分与PD能量的关联关系进行大量研究，已经取得一定的成果。文献[38]指出在SF6气体绝缘电器设备中，由于绝缘缺陷引起的PD能量相对较低，引起PD区域附近温度变化不大，可认为常温下的SF6气体放电分解的主要原因是电效应，即常温下在陡脉冲强电场激发的高能电子碰撞下引起SF6气体分解。由于SF5的生成只需PD产生的电子流在撞击SF6分子时断裂1个S-F键，需要的电子流能量较低，大约为420kJ/mol[39]。而生成SF4需要SF6同时断裂2个S-F键，相对需要的能量较生成SF5所需电子流能量高，依次类推，生成SF3、SF2、SF、S的PD能量将依次增大，但其中SF、SF3、SF5分子结构不对称，使得其化学性质极不稳定[40]，极易与游离的F原子结合生成SF2、SF4和SF6。在极高能量PD作用下，有可能使SF6分子同时断裂所有S-F键而产生单质硫S或者高能电子在撞击完SF6分子后，由于能量的损失而附着在S上面形成S2-，S2-再与H+结合生产H2S，因此H2S是高能PD的特征产物。
虽然，SF6在PD作用下形成的低氟硫化物或者分子碎片不可避免地会在PD辉光区内发生二次电离，但是R. J. Van Brunt通过研究将SF在PD作用下的二次电离速率列于表1，由表1可见各低氟硫化物发生二次电离生成其他低氟硫化物的概率和速率几乎一致，认为低氟硫化物发生二次或多次电离对最终分解产物的影响甚微，可忽略不计。因此，所生成的最终低氟硫化物的种类及其含量主要取决于SF6在PD作用下发生的首次电离[36]。也就是说，SF4、SF2、S和H2S的产率直接反映出PD能量大小，成为揭示PD能量大小的特征组分[41]。
表1 SFx在PD作用下的二次电离速率[40]
Tab.1 SFx secondary ionization rate under PD
由于SF4和SF2主要存在于辉光区，S为固体颗粒，因此这三种物质均不利于取样和检测。然而，当SF4和SF2通过扩散作用进入到主气室后，SF4极易与H2O发生水解反应生成SOF2，同时SF2也易与O2反应，生成SO2F2。据此，文献[41]指出SOF2和SO2F2的产率能够在一定程度上间接地反映出PD能量的大小，即产生SOF2所需的PD能量较SO2F2低，而且SOF2和SO2F2主要存在于主气室，便于采样和检测，因此提出可利用SO2F2和SOF2作为间接表征PD能量的特征组分。
通过以上研究结果可以得到这样的结论：SO2F2、SOF2、SO2、HF和CS2可以作为反映是否存在PD的特征气体，其中SO2F2和SOF2可作为间接表征PD能量大小的特征组分。
3.2 高能放电性故障的特征组分
高能放电性故障包含电弧放电故障和火花放电故障，其为内部绝缘故障发展到一定阶段后所表现出来的一种对设备内部绝缘破坏性极强的放电现象，并极有可能危及设备的安全运行。SF6在PD作用和高能放电性故障下的分解机理有着本质不同。电弧作用下促使SF6分解的原因，除了高能电子的轰击之外，同时还伴随着剧烈的热效应、高能光子以及电弧通道内高温等离子体的协同影响，相关机理还有待进一步深入研究。总体来说，电弧放电的能量高，其特点是SF6分解特征组分的产气速率急剧增加而且量大，一般难以预测，最终以突发性绝缘事故暴露出来。火花放电是一种间隙性放电故障，放电能量较PD高，SF6在火花放电故障作用下的分解速率也较PD作用下快，但要低于电弧放电故障。
3.2.1 电弧放电
国外学者对电弧放电下SF6的分解特性进行了大量研究，而国内学者在这方面的研究相对较少。K. Hirooka等[42]认为电弧放电下，SF6气体主要通过两种方式发生分解，一种是电弧燃烧时由于过热直接产生分解；另一种则是电弧熄灭后产生的分解，设备内部的微量水分只会影响电弧熄灭后的分解过程。其在气室中检测到金属氟化物（CuF2、AlF3、WF6等），并发现大量的SF4，而S2F2和S2F10几乎没有检出。C. Boudene等[43]提出当设备内部存在微量的氧气时，SF6电弧放电分解的主要产物是SOF2，同时可检测到微量的SOF4和SO2F2。W. Becher和J. Massonne[44]利用红外光谱仪分析发现，在电弧放电下SF6极易分解产生SOF2和SF4，但没有检测到S2F10O和S2F10。B. Belmadani等[45]发现当放电发生在设备内部绝缘材料附近时，会产生一定含量的CF4。另外，SF6电弧放电条件下发生放电分解后，主要分解产物含量自大到小依次是SOF2+SO2、CF4和SO2F2。
从目前大多数学者的研究结果来看，SF6在电弧放电故障作用下的主要分解产物是SF4、SO2、SOF2、WF6、AlF3和CuF2，其次会有少量的SO2F2。如果当电弧涉及到有机固体绝缘材料时，不仅会伴随产生大量的CF4、CO2和CO，而且因为电弧放电的能量密度高，在电场力作用下会产生高速电子流和大量的等离子体，同时还会释放大量的热量和光子，这些因素共同作用于固体绝缘材料，会使固体绝缘材料受到严重破坏[46,47]。因此，若对电弧放电故障不及时处理，严重时有可能会造成SF6气体绝缘设备的重大破坏或爆炸事故。
3.2.2 火花放电
与SF6在电弧放电故障作用下的分解现象类似，国内学者对其研究较少，但国外学者对其有较多研究。I. Sauers等[48]较为系统地研究了SF6在火花放电作用下的分解现象，发现生成物含量依次为：SOF2＞SOF4＞SiF4＞SO2F2＞SO2，其中SOF2为最主要的放电分解产物。橡树岭国家实验室的研究中也检测到了SF4、SOF2、SO2F2、SiF4、SOF4等多种气体分解产物[27]。W. Becher和J. Massonne[44]对SF6气体在火花放电下的分解试验，该次试验中检测到了浓度约为100mL/L的S2F10。W. Becher等研究[49]指出，不同于电弧放电，火花放电条件下可以检测到较高浓度的SO2F2和SOF4，同时还可检测到低浓度的S2F10以及S2OF10。C. Pradayrol等[50]和C. Beyer等[51]也得出类似结论，仅在火花放电中检测到S2F10和S2OF10。陈俊[52]对火花放电和电晕放电进行了试验和理论研究，指出在火花放电下，SO2F2生成量小于SO2，在电晕放电则相反，因此可以通过比较SO2F2和SO2的含量，来确定放电类型。
根据以往的研究可以得到这样的结论：在火花放电故障作用下，SF6气体绝缘介质发生分解所生成的主要分解产物是SOF2、SO2F2、SOF4、SO2和SiF4，同时与电弧放电和PD故障不同的是，在火花放电故障作用下，SF6的分解产物中还有一定量的S2F10和S2F10O[46,53-55]。同样，当火花放电故障涉及到设备内部的有机固体绝缘材料时，也会伴随产生大量的CF4、CO2和CO，即火花放电故障不仅会使SF6气体绝缘介质发生劣化，同时还会使其内部的固体绝缘介质发生劣化。但是，目前的研究成果还存在矛盾之处（如SO2F2和SO2的含量大小问题），仍需对火花放电进行进一步研究。
3.3 局部过热性故障的特征组分
国外对局部过热性故障进行了一定的研究。R. L. Wilkins通过试验发现[56]，当温度高达1 500K时，SF6气体主要分解产物是SF4。F. Y. Chu和R. M. Massey[57]将铝、铜和不锈钢置于温度为650℃的SF6气体中进行试验，在铝材料环境中检测到SO2F2，铜材料环境中检测到SO2和SOF2，而在不锈钢环境中未发现分解产物。
在国内，近年来主要是作者带领的课题组对局部过热性故障下的SF6分解特性开展了系统探索研究[6,24,25,58,59]，研究发现有些结果与上述国外研究存在差异，主要表现：当温度高于200℃时，SF6气体能与许多金属发生反应，并可在金属表面检测到金属氟化物及金属硫化物，而在反应后生成的气体中可检测到SO2F2、SOF4、H2S、CO2、SOF2、和SO2。当故障涉及到有机固体绝缘材料时，还会同时产生大量的CF4。此外，当SF6发生分解所形成的含硫特征分解产物，出现顺序是SO2→SOF2→SOF4+SO2F2→H2S，含碳分解产物的出现的顺序为CO2→CF4。其中，SOF2和SO2是SF6在POT作用下发生分解所生成的主要特征分解产物，其产物含量所占比例在90%左右，这两种主要分解产物的含量能够在很大程度上表征SF6在POT作用下的劣化程度。H2S是故障达到一定程度（故障温度高于 340℃）后才会产生的一种分解特征产物，其可作为POT故障性质跃变的一个标志性分解产物。CO2和CF4是区分POT是否涉及有机固体绝缘材料的标志性特征产物，其生成量和生成速率直接表征了有机固体绝缘材料劣化的程度。此外，CO2还可作为表征SF6气体绝缘设备中含碳金属材料在POT作用下的劣化程度。
4 以分解组分比值为特征量的故障诊断
4.1 比值法的基本原理
由SF6分解机制可知，导致SF6发生分解的关键因素是PD或POT等故障所激发的高能电子或局部高温使SF6气体绝缘介质裂解为SF，能量越高，形成的SF中F原子的个数越少，最终形成的稳定产物也会随之不同。而特征比值，能够消除分解气室的体积效应，可以得出对故障状态较为可靠的诊断依据。因此，根据SF6气体绝缘介质在不同故障下所产生的分解特征气体组分含量的相对浓度与故障类型、性质及程度等存在的相互依赖关系，并从众多特征气体中选取能够有效表征SF6气体绝缘设备故障类型及其严重程度的组分特征比值，作为故障诊断的特征量，可建立起基于分解组分分析的故障诊断方法。目前仅作者课题组在这方面开展了研究，并初步建立起了基于DCA的故障诊断方法。
4.2 SF6分解特征组分比值的构建
4.2.1(SO2F2)/(SOF2)的物理意义
SO2F2主要来源是SF2，SOF2主要来源是SF4，其中SF2的产生需要SF6同时断裂4个S-F键，而SF4却只需SF6同时断裂2个S-F键，故生成SF2所需的能量要大于产生SF4所需能量，即生成SO2F2所需故障能量要比生成SOF2的高。因此，SOF2和SO2F2含量与PD和POT故障能量有着密切关系，文献[41,60]据此借鉴比值法的原理，提出采用(SO2F2)/(SOF2)作为揭示SF6气体绝缘电气设备中故障源处故障严重程度的能量特征比值（Energy Ratio, ER）。很显然，(SO2F2)/(SOF2)越大，说明PD和POT故障产生的高能电子流在轰击SF6分子时使其断裂的S-F键越多，裂解所生成的低氟硫化物中SF2与SF4较接近甚至超过SF4的含量，即设备内部故障越严重，反之亦然。
4.2.2(CF4)/(CO2)的物理意义
当涉及到有机固体绝缘材料和含碳金属构件时，在故障区域中的含碳材料中的C会在故障作用下被激发出来变成激发态的C*，然后与附近的O2或者分解生成的游离态的F*发生反应而生成大量的CO2和CF4。相对于C原子而言，F原子更容易与故障区域中的金属材料形成金属氟化物MF（随金属价态而定），进而使得CF4的生成条件较CO2更为苛刻，生成CF4所需的能量要比CO2所需的能量高，因此可采用(CF4)/(CO2)比值来作为表征有机固体绝缘材料劣化程度的特征比值[6,8]。其中，该比值越大，说明故障程度越高，有机固体绝缘材料的劣化就越严重。
4.2.3(SOF2+SO2F2)/(CF4+CO2)的物理意义
由于CF4和CO2是有机绝缘材料或不锈钢材料在放电或过热环境下劣化释放的C原子与F原子以及O2反应生成的，其含量之和可以用来表征参与反应的固体绝缘材料或不锈钢材料劣化释放出C元素的多少。而SOF2和SO2F2是SF6分解后生成的两种主要稳定产物，其含量之和(SOF2+SO2F2)大致反映SF6的分解总量。选择(SOF2+SO2F2)/(CF4+CO2)作为特征比值，可以用来反映固体绝缘材料和金属材料的劣化程度[6,8]。当SF6的分解总量一定时，该特征比值越小则表明固体绝缘材料劣化程度或金属材料腐蚀程度越严重。
当POT涉及有机固体绝缘材料时，由于CO2和CF4的生成量远低于各种含硫特征产物的生成量，为了便于数据比较，可以将特征比值(CO2+CF4)/(SO2F2+SOF2)稍作变化，修改为(CO2+CF4)/ lg(SO2F2+SOF2)。但当POT没有涉及有机固体绝缘材料时，修改的特征比值与故障温度的关系只是存在着一个正相关性，而整体规律性不强。因此，当POT没有涉及有机固体绝缘材料时，不宜将(CO2+CF4)/ lg(SO2F2+SOF2)特征比值作为判断POT故障严重程度的定量指标[6]。
4.3 基于SF6分解特征组分故障诊断方法
4.3.1 PD下四种典型缺陷故障诊断
目前PD下基于SF6分解组分比值的故障诊断研究主要针对金属突出物、自由导电金属微粒、绝缘子表面污秽和绝缘子气隙四种典型绝缘缺陷[8,61,62]。
文献[61]结合DGA故障诊断法常用的编码树识别绝缘缺陷的思路和方法，建立了基于SF6分解组分检测与绝缘缺陷编码识别方法。其首先对SF6分解特征组分比值按其大小范围进行编码，见表2。然后考虑4种绝缘缺陷类型与编码组合存在的对应关系，建立了如图8所示的识别绝缘缺陷类型的编码树。
表2 组分含量比值编码
Tab.2 Code for component concentration ratio
图8 绝缘缺陷识别编码树
利用SF6分解特征组分比值，文献[62]建立决策树算法（图9为所构建的决策树）、文献[8]则建立了模糊聚类和支持向量机两种方法来对GIS内部四种典型绝缘故障的进行诊断，利用试验数据验证上述建立的故障诊断方法均能够取得良好的识别 效果。
图9 用于PD识别的决策树
4.3.2 过热性故障诊断
文献[63]通过试验数据分析了放电性故障和热故障分解产物的特点，指出在放电性故障下SF6的主要分解产物为SOF2和SO2F2，SO2相对生成较少；而在热故障下的主要分解产物是SOF2和SO2，SO2F2和SOF4则生成相对较少。据此提出采用(SO2)/(SOF2)和(SO2F2+SOF4)/(SOF2)的特征比值来辨别这两种故障，并建立了表3所示的识别表。
表3 放电性故障和热故障识别表
Tab.3 Identification table of discharge fault and thermal fault
4.4 特征组分比值的影响因素校正
由于微水、微氧的含量大小会影响分解组分的生成特性，使得SF6分解特征组分的比值发生变化，进而降低故障诊断的准确度，因此需要对微水和微氧的影响进行校正，即把分解特征组分含量校正到同一微水、微氧标准条件下。文献[8,64]从化学动力学的角度，推导出特征组分比值与初始微水、微氧浓度之间的关系为
式中，表示微水初始值[H2O]0或微氧初始值[O2]0；()表示特征组分比值大小；、和为常数，可通过获取的试验数据拟合得到，此外通过计算发现微水、微氧的校正顺序并不会对特征组分比值的校正产生影响[8,64]。利用试验数据验证表明，对微水、微氧的含量进行校正后，识别率得到了显著提升，从不能（错误）识别（识别率0%）提高到正确识别率为81.25%。
文献[65]试验发现吸附剂对SF6的分解产物吸附率各不相同，致使(SO2F2)/(SOF2)分散性较大，不宜作为绝缘故障辨识的特征比值，提出利用分散性小、有稳定变化趋势的(SOF4+SO2F2)/(SOF2+SO2)比值来表征放电故障严重程度，作为辨识绝缘故障的特征比值。文献[66]研究了不同气压下SF6的PD分解特性及其变化规律，发现特征组分比值(SOF2+SO2)/(SO2F2)随气压的降低而不断增大，而(SO2F2+SOF2+SO2)/(CO2)与气压的关联特性不明显，在考虑气压影响时，后者更适合作为故障诊断的特征量。但上述研究仅提出新的特征比值，而没有探讨相关的校正公式，因此需要进一步研究。文献[67]研究了SF6在铝、铜和不锈钢的金属突出物绝缘缺陷模型下PD分解特性，发现不同电极材料会显著影响SF6的分解特性，但没有对故障诊断造成的影响进行研究。
5 总结和展望
随着大规模新能源的接入和特高压工程的投运，GIS因在提高输变电装备运行可靠性和减少设备占用空间方面的优势将被越来越多的应用。为此，关于其内部绝缘状况监测与评估已成为国内外关注焦点，其中基于DCA的SF6设备绝缘故障诊断方法与技术是近年来研究的热点。本文对基于DCA的SF6设备绝缘故障诊断方法和技术的研究现状进行综述，发现目前已经在分解过程及机制、SF6故障分解特征产物及影响因素和以分解组分比值为特征量的DCA故障诊断原理与方法等方面取得了以下众多成果：
（1）在GIS设备发生的故障中，绝缘故障发生比例最高，而在不同绝缘缺陷引发GIS设备故障中，因接触不良引发的故障占据的比例最高，而因金属微粒和绝缘子缺陷引发的故障率其次。
（2）在放电和过热等因素作用下，会导致SF6气体发生分解。生成低氟化物SF（=1,2,3,4,5），当SF6气室中存在微量水分和氧气等杂质气体以及固体有机绝缘材料和金属材料等物质时，低氟化物会与其发生反应，生成SO2F2、SOF4、H2S、CO2、SOF2、SO2、S2F10、S2F10O和金属氟化物等种类众多且性质复杂的分解产物。
（3）由于SF6气体的分解特性与绝缘故障类型和严重程度关系极为密切，因此某些特征组分可以用来有效表征绝缘故障类型和严重程度，且由此特征组分构建的特征比值能够消除分解气室的体积效应，并具有明确物理含义。因此可通过选取合适的特征组分和特征比值作为故障诊断的联合特征量，建立起基于DCA的故障诊断方法与技术。
（4）特征比值(SO2F2)/(SOF2)能够表征GIS设备绝缘故障源处故障严重程度，(CF4)/(CO2)能够表征有机固体绝缘材料劣化程度，(SOF2+SO2F2)/(CF4+CO2)能用来反映固体绝缘材料和金属材料的劣化程度。
（5）针对金属突出物、自由导电金属微粒、绝缘子表面污秽和绝缘子气隙四种典型绝缘缺陷下的局部放电故障，利用特征比值来建立的比值编码树、决策树、模糊聚类和支持向量机等方法均能够取得良好的识别效果。而采用(SO2)/(SOF2)、(SO2F2+SOF4)/(SOF2)特征比值能够辨别出放电性故障和热故障。
（6）由于微水、微氧的含量会影响SF6分解特征组分的比值，进而降低故障诊断的准确度，通过对微水、微氧的含量进行校正，能够使识别率得到显著提升。
然而，基于分解组分分析的SF6设备绝缘故障诊断技术的研究还处于起步阶段，仍然存在很多值得深入研究的科学与技术问题：
（1）“区域分解模型”是针对金属突出物缺陷在负极性直流PD条件下提出的，因此有必要完善SF6气体在正极性直流或者交流、其他绝缘缺陷、火花电弧放电以及过热故障等不同绝缘故障不同条件下的气体分解机制及过程的物理模型。
（2）目前放电环境下的绝缘故障诊断主要围绕金属突出物、自由导电金属微粒、绝缘子表面污秽和绝缘子气隙四种典型绝缘缺陷展开，而GIS设备中绝缘故障非常复杂，并非这四种绝缘缺陷所能概括；此外，多绝缘缺陷也有可能同时存在。今后的工作需要针对上述问题深入开展研究，为最终建立起基于DCA故障诊断的理论、方法和技术奠定科学理论与关键技术支撑。
（3）GIS设备中除了PD外，还有其他类型的绝缘故障，例如电弧放电、火花放电等严重绝缘故障，仍然可研究利用DCA对这些故障类型进行诊断和识别。
（4）由于吸附剂、气压、电极材料等会对分解组分生成产生影响，进而影响绝缘故障诊断的准确性，而目前针对这些影响因素的校正研究还处于初级阶段，仍然需要进一步开展深入系统的研究。
（5）目前国内外的研究绝大部分是基于实验室的模拟小气室，且一般只涉及单一影响因素，同时也尚未积累有关各种影响因素的全面试验数据，而现场电力设备内部环境比较复杂，变化的因素也很多，因此有必要选用真实GIS在多种因素综合影响下开展SF6对比试验研究，建立更为真实完善的数据库。
（6）目前主要针对纯SF6气体绝缘装备的交流放电性故障和过热性故障展开研究，而对纯SF6直流GIS和混合气体绝缘设备的故障诊断尚未展开，这将是今后的研究热点。
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Tang Ju, Zeng Fuping, Sun Huijuan, et al. Influences of electrode materials on SF6decomposition characteristics under partial discharge[J]. High Voltage Engineering, 2015, 41(1): 100-105.
Research Status of SF6Insulation Equipment Fault Diagnosis Method and Technology Based on Decomposed Components Analysis
（School of Electrical Engineering Wuhan University Wuhan 430072 China）
With the gas insulated switchgear (GIS) equipment increasingly and widely used in each voltage levels, insulation fault of the GIS equipment will seriously endanger the safe operation of power system. The condition monitoring and fault diagnosis of GIS is an effective method to reduce failure rate and operational cost. This paper reviews the research status of SF6insulation equipment fault diagnosis method and technology based on decomposed components analysis which is a research hotspot in the world, to promote the theory and technical progress of the field. On the basis of the analysis of gas-insulated equipment fault statistics at home and abroad, common insulation failure and its causes were introduced firstly. Then, from the point of SF6decomposition process and mechanism, the fault diagnosis mechanism based on SF6decomposed components was analyzed and SF6fault decomposition characteristic products were emphatically commented. What’s more, research progress of fault diagnosis that regards decompose component ratio as characteristic quantity was summarized. Finally, combining with current research status and unsolved difficult problems, this paper points out the research points and development tendency of SF6insulated equipment fault diagnosis method and technology based on decomposition component analysis.
Decomposed components analysis, SF6, fault diagnosis, decomposition mechanism, concentration ratio, decomposition products
TM85
唐 炬 男，1960年生，博士，教授，博士生导师，研究方向为电气设备绝缘在线监测与故障智能诊断技术、高电压测试技术等。
E-mail: cqtangju@vip.sina.com（通信作者）
杨 东 男，1989年生，博士研究生，研究方向为GIS 在线监测与故障诊断。
E-mail: scyangdong@163.com
2016-06-14 改稿日期 2016-07-06
国家自然科学基金重点资助项目（51537009）。
