GIS设备内SF6气体泄漏检测技术创新研究

田 忠，常 敏，金海勇，贺 兵

(1.国网湖北省电力有限公司 直流公司，湖北 宜昌 443000；2.上海乐研电气有限公司，上海 201802)

电力设备安全大多需要使用绝缘设备，SF6气体是组成绝缘设备的重要部分，因此在电力安全检测技术中，对SF6气体的检测效率直接关系到电力设备能否顺利进行的技术关键。常规技术检测大多采用SF6气体传感器、SF6气体检测电路等方式，这种方法虽然在一定程度上提高了SF6气体检测水平，但是仍旧存在一定的局限性。比如检测能力差、检测滞后等，随着人工智能技术的飞速发展和智能巡视机器人的逐步应用，为SF6气体检测提供了新思路。

其中有研究设计出FFT检测方法，利用特征分解法和紫外光谱提取环境元素，进而分析出变电站GIS设备中SF6冗余情况。该技术方案检测试验贴合实际标准，具有较高的检测力度。但在运行过程中容易引起高低频噪声，对变电站GIS设备造成影响，不利于电力系统的稳定运行[1]；还有研究利用分布式半导体激光器全面扫描变电站GIS设备整体结构，能够根据扫描数据构建CEPAS检测系统，进而形成采集和分析一体化处理系统，对变电站GIS设备SF6泄漏具有较高的针对性，更为全面的掌握变电站GIS设备气体泄漏情况。但这种方法采用的激光器成本较高，对人体危害较大，因此不具有普遍适用性[2]。

1 基于MS+XD芯片嵌入式电路设计

针对上述变电站GIS设备SF6泄漏检测技术存在的问题，本文基于智能巡视机器人研究方向，在机器人内部加装检测系统，通过将TMS+XD芯片嵌入到机器人系统中，实现对变电站GIS设备环境的分析功能，利用离子迁移法分析环境中的SF6离子，进而掌握变电站GIS设备中气体情况，通过DED算法对检测数据进行分析，计算出气体泄漏对变电站GIS设备的影响，制定出最优SF6填充范围，为输配电设备安全运行提供帮助[3]。

TMS+XD联合设计如图1所示。

图1 TMS+XD联合设计电路Fig.1 TMS+XD joint design circuit

从图1可以看出，本研究通过将TMS和XD芯片联合，利用TMS芯片的信号调理功能和XD的数据分析能力对机器人扫描数据精确分析，从而加强检测系统数据处理能力，对后续SF6气体泄漏的分析提供数据支持，同时更为方便算法寻优找到最佳气体填充范围，保证变电站GIS设备运行的安全[8]。从图1可看出，通过连接电路将TMS32芯片与XD129芯片连接起来，由引脚ET输出电流，通过电感和电阻串联回路，同时与电容C组成并联支路，电阻R1与EA连接电阻R2组成并联回路，最终输入到XD芯片的VIN引脚和VCC引脚，两个引脚线路通过R3阻隔。TMS32芯片输入数据由信号调理与转换负责，通过MAX232连接器和ROM进行信息采集储存。XD129芯片完成数据分析输出，通过LED显示器演示数据规律，通过连接外圈电路，芯片功能数据由片内RAM进行读取，进而完成变电站GIS设备环境的分析[9]。

组成芯片在运行过程中能够根据不同环境完成自适应调节，为提高对变电站GIS设备中SF6气体的敏感度，分析芯片供能需要更为全面，由此建立多方位功能模块，具体如图2所示。

图2 组成芯片多方位功能模块Fig.2 Compose the chip’s multi-directional function module

从图2可以看出，对TMS32+XD129联合芯片的功能分析建立多方位功能模块，以组成芯片为核心，通过对变电站GIS设备环境和气室分析，与组成芯片完成数据互通，将传感信息通过模数解调方式输入到组成芯片中，传感装置安装在智能巡视机器人扫描窗口，主要对环境中温度、气体压力和变电站GIS设备气体阀门进行采集。在接收模块中设置有RS485通信和RS232通信端口完成数据接收，经过后续分析及传输最终将结果加载到演示界面上，便于检测SF6气体具体泄漏情况[10]。

在设置SOFC监测器时，其内装配有加热炉，加热炉为监测器提供工作温度。K型热电偶的输出信号由仪表放大器放大，并用AD976芯片采样。比较设定点和实时工作温度(700 ℃)，以便S3C2440中央处理器(CPU)中实现的比例-积分-微分模块向直流固态继电器输出脉宽调制信号，以控制熔炉加热，其中SOFC监测器的输出信号约为200～300 mV，由ADS1256的24位模数转换芯片直接采样，不加其他放大处理以避免噪声。电压跟随器用于隔离，增加输入阻抗，提高监测器的负载能力。数字信号以RS232格式封装并传输到计算机，对数据进行处理，识别出油中的SF6气体。

2 离子迁移法检测SF6泄漏技术

根据机器人扫描的变电站GIS设备环境数据，本文通过采用离子迁移法将设备中SF6离子浓度迁移到气体分析仪中，从而判断气体泄漏浓度对变电站GIS设备运行的影响，并记录事件发生时间，为后续人工维护和检修提供帮助，离子迁移技术原理如图3所示。

图3 离子迁移原理图Fig.3 Schematic diagram of ion migration

从图3可以看出，将待检测设备中气体离子通过发射源送入离子迁移装置中，载气离子和SF6离子在分离源的作用下发生电离发应，形成分化性的多种离子。经过电场的作用，气体离子通过隔离门进入漂移区，隔离门周期性开启，泄漏的气体离子在通过隔离门时被检测。带电离子在漂移区中不断碰撞，由于气体离子的迁移速率存在差异，因此在漂移区中完成分离，在采集区由收集板检测。变电站GIS设备利用离子迁移法对泄漏的SF6气体离子进行检测，检测框图如图4所示。

图4 离子迁移检测框图Fig.4 Block diagram of ion migration detection

从图4可以看出，离子迁移检测技术能够将变电站GIS设备中SF6气体迁移到分析仪中，通过电力设备允许泄漏SF6气体浓度调整变电站GIS设备阀门通道，更为有利于设备的安全操作。离子迁移技术在运行过程中通过分析变电站GIS设备中SF6泄漏数据，对采集的数据信息进行波形转换，由此形成电力正波，本文采集的气体泄漏以方波形式为例，之后对电力正波进行变电站GIS设备环境分析，根据分析的气体波谱和光声信号建立图形样式，进而建立传感波形，电力正波转换的波形一般为正弦或者余弦波形，波形数据主要来源为SF6泄漏离子，通过波形传输到气体分析仪中，最终通过DED算法完成寻优填充操作[11]。

离子迁移法充分运用了现代波形控制系统和光声感应技术，通过多个技术功能实现SF6泄漏气体的离子分析和波形转换，最终以离子的形式编入算法程序中，实现变电站GIS设备气体泄漏的检测，为输配电系统的稳定奠定基础。

3 DED算法模型

差分能量检测(Differential Energy Detection DED)算法通过划定的SF6填充标准对比变电站GIS设备内部气体存余量，根据比较结果与预设填充范围判断变电站GIS设备状态，若检测的外界环境SF6浓度超过预设值，则表示气体泄漏过大，发出停机指令；否则认为内部SF6浓度处于正常范围[12]。

根据机器人扫描窗口数据和离子迁移输出波形分析SF6气体函数，则气体检测数学模型表示为：

(1)

式中:H0表示预设SF6气体浓度值;H1表示机器人检测变电站GIS设备内部SF6浓度;y(t)表示气体表达函数模型;n(t)表示内部气体存余量;h表示泄漏气体变化系数;x(t)表示SF6泄漏变量函数。

DED算法中对变电站GIS设备能量的差分计算公式：

(2)

式中:Y表示DED算法中能量检测函数;N表示所需检测设备数量;yi(t)表示单体设备检测能量函数。

将差分函数与变电站GIS设备SF6气体检测模型函数集合处理，对检测变电站GIS设备中SF6气体模型函数简化：

(3)

式中：λ表示气体标准差分能量值。

根据变电站GIS设备运行中可能出现的SF6气体泄漏故障，通过DED算法估算气体运行时间，根据填充气体量估算实际效率。

(4)

根据式(4)中SF6气体泄漏对变电站GIS设备运行效率估计值，利用概率学公式判断存在差分能量情况下气体泄漏概率：

(5)

式中：Pd表示变电站GIS设备SF6气体泄漏概率；Pr表示气体差分能量集；Γ表示非完全可控变量；m表示变电站GIS设备气体显示量。

经过概率和估算了解变电站GIS设备可能出现气体泄漏情况，实际运行中SF6气体泄漏和填充规律如下：

(6)

式中：Pf表示实际运行中变电站GIS设备SF6气体量值；Pr表示变电站GIS设备运行过程中SF6计量方式；Y表示总气体填充量；λ表示气体变化系数；H0表示变电站GIS设备初始气体常量；Qm表示SF6对变电站GIS设备运行影响效率。

通过DED算法对变电站GIS设备SF6气体泄漏浓度估算概率和实际运行中气体泄漏影响[13]，使检测系统更为精确了解变电站GIS设备实际运行状况，对SF6气体室外和室内浓度比较给予参考价值，提高本研究检测系统对SF6气体运行的可行性。

4 试验结果与分析

实验室配置采用i8系列双核计算机，采用64+256 GB储存方式[14-15]。现场实验环境设置，对DL/T537系列变电站GIS设备进行检测；变电站GIS设备电压等级6～35 kV，设备参数精度为96%，算法推算误差不超过0.5%。在此环境下进行试验，参数配置如表1所示。

表1 环境参数与配置软件Tab.1 Environment parameters and configuration software

本设计试验通过对变电站GIS设备运行中SF6泄漏问题进行研究，根据智能机器人扫描环境数据进行分析，通过检测系统对扫描数据分析。分析检测系统对变电站GIS设备实际运行过程中SF6气体的泄漏浓度和精确度，精确度计算公式为：

(7)

将计算结果汇总数据表，最终显示SF6气体泄漏检测能力测试表如表2所示。

表2 气体泄漏检测能力测试表Tab.2 Gas leakage detection capability test table

通过表2数据分析，本文设计的气体泄漏检测系统采用DL/T537系列变电站GIS设备，容量范围为6～35 kV，实验中采用20 kV变电站，检测系统输出的SF6泄漏浓度为15.8 mol/ml，精确度为92.5%；文献[1]方法采用的FFT检测方法采用15 kV变电站GIS设备，运行中检测的SF6泄漏浓度为31.7 mol/mL，精确度为89.1%；文献[2]方法设计的CEPAS检测系统采用10 kV容量变电站GIS设备，运行中检测的SF6泄漏浓度为34.4 mol/mL，精确度为83.6%。由此看出本文对变电站GIS设备中SF6泄漏检测方法具有较高可行性。

利用仿真软件显示3种气体检测系统对变电站GIS设备运行中SF6泄漏浓度检测的变化曲线，利用Multisim软件模拟SF6泄漏模型，在20 kV变电站中进行试验，输入频率为30 kHz，锯齿波和正弦波正负为1，光强为14.0 cd，气体浓度为50 mol/mL，气压为1 kPa；SF6泄漏检测仿真模型如图5所示。

图5 SF6泄漏检测仿真模型Fig.5 SF6 leakage detection simulation model

根据变电站运行时间变化，在此期间泄漏的SF6浓度进行统计，然后仿真出规律性曲线分析各系统性能，如图6所示。

图6 检测的变电站GIS设备SF6泄漏浓度Fig.6 Detected SF6 leakage concentration of substation GIS equipment

从图6可以看出，本研究对变电站GIS设备泄漏浓度影响具有明显作用，变电站GIS设备中SF6泄漏浓度随运行时间变化有所升高，但整体变化相对较为稳定，最低泄漏浓度为10 mol/mL，在变电站GIS设备运行时间为10 h达到最高泄漏浓度为15 mol/mL；文献[1]方法采用的FFT检测方法变电站GIS设备中SF6泄漏浓度随运行时间变化增加幅度较大，最低泄漏浓度为10 mol/mL，在变电站GIS设备运行时间为14 h达到最高泄漏浓度为32 mol/mL；文献[2]方法设计的CEPAS检测系统变电站GIS设备中SF6泄漏浓度随运行时间变化波动较大，运行时间0～5 h持续增加，此时泄漏浓度为30 mol/mL，6～10 h期间呈波动状态，最终在10 h泄漏浓度最大为34 mol/mL。

通过对比各检测系统精度曲线，进一步完成对比实验，根据计算机处理结果进行仿真对比，得到系统精确度曲线对比结果，具体如图7所示。

图7 系统精确度曲线Fig.7 System accuracy curve

从图7可以看出，通过对比发现3种检测方法随变电站GIS设备容量变化精确度变化较大，本研究降低幅度较小，最高精度为92.5%，在变电站GIS设备容量为3 500 kW达到最低，此时为89%；文献[1]方法设计的FFT检测方法与本研究变化规律相似，但整体精度相对较低，最高精度为89.1%，在变电站GIS设备容量为4 000 kW达到最低，此时为86%；文献[2]方法设计的CEPAS检测系统呈波动性变化，在容量为1 200 kW时达到波峰，此时最高精度为85.5%，在变电站GIS设备容量为3 300 kW达到波谷，此时精度最低为82.6%。

综上所述，本设计对变电站GIS设备中SF6气体的检测具有明显效果，根据实验表明本研究检测的SF6泄漏浓度最低，在运行过程中精确度最高，体现出本设计检测方法的优越性。

5 结语

本文对变电站GIS设备中SF6气体泄漏检测方法进行研究，通过智能机器人和检测技术配合完成气体泄漏的检测研究，设计联合性TMS+XD处理芯片加强机器人的感知能力，采用离子迁移检测SF6泄漏技术，对变电站GIS设备环境中含有的SF6离子进行频谱和波形变换，方便判断变电站GIS设备内部具体SF6变化规律。利用DED算法比较变电站GIS设备运行中内外SF6气体离子的浓度，通过对气体检测系统进行测试，将结果记录分析汇总为SF6气体泄漏检测能力测试表，发现本检测方法在变电站GIS设备检测中泄漏SF6气体最少，检测精度最高。虽然如此，实验过程中仍存在一些问题，对变电站GIS设备气体泄漏修复程序繁琐等问题仍待解决。