基于新型瓦斯继电器挡板旋转角速度的重瓦斯报警新方法

万书亭，张泽翰，李少鹏，豆龙江，韦教玲，吕鹏瑞

基于新型瓦斯继电器挡板旋转角速度的重瓦斯报警新方法

万书亭1,2，张泽翰1，李少鹏1，豆龙江1，韦教玲1，吕鹏瑞3

(1.河北省电力机械装备健康维护与失效预防重点试验室(华北电力大学)，河北 保定 071003；2.中国石油大学(北京)克拉玛依校区工学院，新疆 克拉玛依 834000；3.上海电器科学研究所(集团)有限公司，上海 200063)

目前实际工况中使用的瓦斯继电器重瓦斯动作流速整定值可靠性较低，仅能提供一定的参数范围作为参考。为提高重瓦斯报警的灵敏度，提出了一种基于瓦斯继电器挡板旋转角速度的重瓦斯报警方法。首先对瓦斯继电器挡板旋转角速度特性进行解析推导，并研制了一款实时输出挡板旋转角速度的智能瓦斯继电器和可以模拟不同重瓦斯故障能量大小的瓦斯继电器动特性实验平台。进而试验分析不同激励下的角速度特性关系，并依据试验结果，进行了一系列的仿真分析。由试验和仿真结果得到挡板旋转角速度整定值，通过判断挡板旋转角速度是否达到其整定值，及时进行重瓦斯报警，提高了重瓦斯报警的灵敏度，并为重瓦斯故障报警提供了新的整定方法。

瓦斯继电器；挡板旋转角速度；重瓦斯报警；整定值；重瓦斯故障

0 引言

瓦斯继电器通过监测变压器内部瓦斯含量对变压器进行保护[1]，安装在变压器油箱与储油柜之间的连通管道上[2]。近年来，在电网实际运行中，重瓦斯误动造成主变非计划停电事故时有发生，严重影响电网安全稳定运行[3-6]。而目前对于瓦斯继电器重瓦斯动作流速整定值的选取是通过现场安装经验和前苏联提供的试验结果确定的，且目前部分整定实验台仍采取循环管道的设计方案，无法完全模拟实际运行状况下油流涌动对瓦斯继电器动特性的影响[7]。

近年来不少学者对于变压器故障及重瓦斯动作展开了研究[8-21]。文献[14]针对有载分接开关所存在的重瓦斯动作隐患进行了研究与分析；文献[15]提出了一种在重瓦斯保护动作后先定性后确诊的故障诊断分析方法；文献[16]对重瓦斯动作过程中其内部流场情况及反向油流冲击导致重瓦斯误动作的可能性进行了仿真分析；文献[17]提出了通过减少变压器本体振动的策略来提高瓦斯继电器的可靠性。文献[18]提出增加保护延时的方法避开挡板误动报警。文献[19]提出在区外故障时应考虑瓦斯保护误动的可能性，并通过仿真计算优化了瓦斯保护整定值参数。文献[20-21]通过CFD仿真技术，探究了瓦斯继电器内部流场以及挡板流速整定值的设定问题。

瓦斯继电器作为纯机械式设备，智能性较低，只有挡板旋转到一定角度后触发干簧片才会发生重瓦斯报警，且单一的重瓦斯动作流速整定值设置可靠性有待商榷。故为提高重瓦斯报警的灵敏度，文献[22]研制了能实时输出挡板转角的新型瓦斯继电器，并提出了基于瓦斯继电器挡板转角特性的油浸式变压器运行状态监测方法。本文在此基础上，进一步提出了一种基于瓦斯继电器挡板旋转角速度的重瓦斯报警方法，一旦监测到挡板旋转角速度达到其整定值，即刻进行重瓦斯报警，为重瓦斯故障报警提供了新的整定方法，解决了纯机械式瓦斯继电器保护可靠性较低的问题。

1 瓦斯继电器挡板旋转角速度理论分析

变压器正常运行时，瓦斯继电器挡板处于静止状态；当变压器内部绝缘油裂解产生的瓦斯气体量较小时，挡板幅度小，旋转角速度的值较小；当变压器内部产生大量瓦斯气体进行油流涌动冲击时，挡板快速转动接触下干簧片触发重瓦斯报警，此时挡板角速度值较大。故通过挡板旋转角速度的大小便可推断出变压器内部故障能量高低。

为探究瓦斯继电器挡板在油流冲击下的旋转角速度，本文以QJ1-80型瓦斯继电器为研究对象，如图1所示。

瓦斯继电器挡板受力如图2所示。对其进行力学结构简化分析，将挡板绕转轴的运动视为刚体定轴转动，其中动作时所受力矩包括重力矩、弹簧张紧力矩和冲击力矩。

图1 QJ1-80型瓦斯继电器

图2 挡板结构分析简图

由式(2)可知，挡板的旋转角速度随着油流冲击力矩的增大而增大，随着弹簧张紧力矩和重力矩的增大而减小。当变压器发生重瓦斯故障时，油流冲击力矩越大，挡板旋转角速度越大。换言之，变压器重瓦斯故障越严重，油流冲击力矩越大，挡板旋转角速度越大。故通过判断挡板旋转角速度值进行重瓦斯报警的方案可行。

2 智能瓦斯继电器及挡板特性试验台研制

2.1 新型瓦斯继电器

为实现对挡板旋转角速度的监测，研制了一款智能瓦斯继电器设备，包括可实时输出挡板转角的新型瓦斯继电器及智能控制仪。其中新型瓦斯继电器使用TBC06DS5闭环霍尔电流传感器替换瓦斯继电器挡板后的一组干簧管，并通过监测霍尔集成电路的输出电压得到挡板转角，在不影响原有重瓦斯信号测量方式的同时，实现了对挡板旋转角速度的监测。其测量方式如图3所示。

图3 挡板位移测量原理

基于上述原理的新型瓦斯继电器如图4所示。该继电器可同时输出挡板动作信号和重瓦斯动作信号。且经多次试验验证，其性能稳定可靠，可在实际工况中应用。

图4 新型瓦斯继电器

2.2 智能控制仪

新型瓦斯继电器通过PCIE采集卡将霍尔传感器采集到的数据，再通过降噪、滤波，实时传入智能控制仪中，并对其进行分析。智能控制仪如图5所示。

图5 智能控制仪

智能控制仪可实时显示继电器运行状态和挡板转角，并评估出变压器绝缘油油流速度，还可对比历史数据波形图像，进行深入的故障分析。

2.3 挡板特性分析试验台

瓦斯继电器挡板特性分析试验台模型如图6所示。试验台主要由模拟油流涌动发生装置、结构本体和监测系统3部分组成，实物如图7所示。试验台本体主要包括：空气压缩机、空气助流器、脉动流发生装置、新型瓦斯继电器、蝶阀和胶囊式储油柜[24]。

图6 试验台模型

图7 瓦斯继电器挡板特性分析试验台

其原理为使用空气助流器模拟重瓦斯故障产生的不同能量的气流，气流冲击内部油流，油流涌动冲击瓦斯继电器挡板，并结合压力传感器、流速传感器及新型瓦斯继电器测量出管道压强、流速、重瓦斯信号以及挡板转角。

3 不同激励压强下瓦斯继电器挡板旋转角速度试验研究

设置空气助流器的激励压强分别为0.10 MPa、0.12 MPa、0.14 MPa、0.16 MPa、0.18 MPa进行试验，得到涌动油流的流速、重瓦斯信号与挡板转角如图8所示。

由图8可知，在0.10 MPa的激励压强下，挡板未发生转动；在0.12 MPa激励压强下，涌动油流速度增加，冲击挡板发生转动并触发下干簧片触点，启动重瓦斯跳闸；且随着激励压强的增加，重瓦斯动作愈发迅速，即挡板旋转角速度也愈发增大。

图9 不同激励压强下挡板旋转角速度值

表1 不同激励压强下挡板触发下干簧片过程中的最大角速度值及发生时间

由图9及表1可知，随着激励压强即模拟重瓦斯故障能量的增大，挡板最大角速度值呈递增状态；且激励压强越大，挡板触发下干簧片触点的时间越短，并趋近于反比关系。因此，当变压器出现重瓦斯故障时，通过判断挡板的旋转角速度值进而反映变压器是否出现重瓦斯故障。

4 不同冲击能量下瓦斯继电器挡板旋转角速度的仿真分析

4.1 计算模型及边界条件设置

本文以QJ1-80型瓦斯继电器为例进行仿真分析，创建三维等比模型，如图10所示。再通过ANSYS平台下的DesignModeler模块对该三维模型进行流体域的抽取。

图10 三维几何模型

通过混合网格技术对瓦斯继电器进行流体域分析，如图11所示。且为保证挡板在动作过程中计算的精度，在网格处理时需将此处的网格进行加密处理，加密后的动网格计算域如图12所示[25]。

图11 流体域网格划分

图12 动网格计算域的网格处理

仿真选用不同激励压强试验中管道脉动油流的流速作为入口边界条件，即将试验所得数据进行多项式拟合得到速度函数，输入到Fluent软件中。由于变压器中的绝缘油不可压缩，管道内压强无法确定，遂以outflow为边界条件。流场计算采用SIMPLEC算法，设置收敛残差为10-6。

4.2 仿真结果分析

在0.10 MPa激励压强下，仿真过程中挡板未发生动作，与试验结果相同，其速度云图如图13所示。在0.12～0.18 MPa激励压强下，仿真结果与试验结果也较为吻合。在0.12 MPa和 0.18 MPa激励压强下，其云图如图14和图15所示。

图13 0.10 MPa挡板速度云图

图14 0.12 MPa挡板速度云图

图15 0.18 MPa挡板速度云图

将图16中不同激励压强下仿真与试验挡板旋转角速度值与其发生时间进行整理分析，如表2所示。并将不同激励压强下仿真与试验过程中挡板的最大角速度值与其发生时间绘制为柱状图，如图17所示。

由表2及图17数据可得，随着激励压强的增加，试验与仿真的挡板最大角速度值逐渐增加；相同激励压强下，相较于试验过程，仿真中挡板达到最大角速度值的时间更少，即挡板以更少的时间触发下干簧片触点。当激励压强为0.12 MPa时，试验中挡板最大旋转角速度值为5.052 rad/s，此时挡板后的永磁体通过磁吸作用于干簧片，使得触点接通，发出重瓦斯报警的信号，由此可得，油流涌动使挡板旋转角速度达到5.052 rad/s时为重瓦斯报警的阈值，故通过监测挡板角速度是否达到整定值进而进行重瓦斯报警方法可行。

表2 不同激励压强下仿真与试验挡板旋转最大角速度值及发生时间

图17 仿真与试验挡板最大角速度值与其发生时间

5 总结

本文提出了一种基于瓦斯继电器挡板旋转角速度的重瓦斯报警方法，通过模拟不同故障程度下油流涌动对瓦斯继电器挡板旋转角速度进行仿真计算和试验研究，可得出如下结论：

1) 随着变压器重瓦斯故障程度和故障能量的增大，发生重瓦斯动作时的瓦斯继电器挡板旋转角速度也随之增加。当故障发展到一定程度，旋转角速度逐渐增加并趋于稳定。

2) 通过判断瓦斯继电器挡板角速度大小进而及时进行重瓦斯报警，提高了重瓦斯报警的灵敏度，并为重瓦斯故障报警提供了新的整定和识别方法。

3) 当发生重瓦斯故障后，挡板转动至最大角度触到下干簧片触点，启动重瓦斯跳闸后，可通过监测到的挡板旋转角速度数据进行后续的重瓦斯故障程度的判定。

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A new method for a heavy gas alarm based on rotational angular velocity of the baffle of a new gas relay

WAN Shuting1, 2, ZHANG Zehan1, LI Shaopeng1, DOU Longjiang1, WEI Jiaoling1, LÜ Pengrui3

(1. Hebei Key Laboratory of Health Maintenance and Failure Prevention of Electric Machinery and Equipment, North China Electric Power University, Baoding 071003, China; 2. College of Engineering, Karamay Campus of China University of Petroleum (Beijing), Karamay 843000,China; 3. Shanghai Electric Appliance Scientific Research Institute (Group) Co., Ltd., Shanghai 200063, China)

The current gas relay heavy gas action flow rate calibration values used in actual working conditions are lacking reliability and only provide a certain parameter range as a reference. Therefore, in order to improve the sensitivity of a heavy gas alarm, this paper proposes a method based on the angular velocity of a gas relay baffle rotation. First, it analyzes and derives the angular velocity characteristics of gas relay baffle rotation, and develops an intelligent gas relay with real time output of the rotational angular velocity of the baffle and a gas relay dynamic characteristic experimental platform. This can simulate different heavy gas fault energy magnitudes. Then it tests and analyzes the angular velocity characteristic relationship under different excitations. From the test results, a series of simulation analyses is carried out. The adjustment value of the baffle rotation angle speed is obtained from the test and simulation results. From judging whether the baffle rotation angle speed reaches its adjustment value, it gives a timely heavy gas alarm. This improves the sensitivity of the heavy gas alarm, and provides a new adjustment method for a heavy gas fault alarm.

gas relay; angular velocity of baffle rotation; heavy gas alarm; setting value; heavy gas fault

10.19783/j.cnki.pspc.211737

国家自然科学基金项目资助(51777075)；保定市科技计划基础研究专项基金项目资助(2172P010)；中央高校基本科研业务费专项资金资助(2020MS110)

This work is supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 51777075).

2021-12-20；

2022-07-01

万书亭(1970—)，男，教授，博士生导师，主要从事电气设备状态监测与故障诊断技术研究；E-mail: 13582996591@139.com

张泽翰(1996—)，男，硕士研究生，主要从事电气设备状态监测与故障诊断技术研究；

李少鹏(1995—)，男，硕士研究生，主要从事电气设备状态监测与故障诊断技术研究；

豆龙江(1988—)，男，通信作者，博士，讲师，主要从事电气设备状态监测与故障诊断技术研究。E-mail: doulongjiang@126.com

(编辑 魏小丽)