- 頭條隔離開關故障頻發，江西電科院專家提出機械缺陷的智能診斷方法2021-10-22 作者：彭詩怡 劉衍 等 | 來源：《電工技術學報》 | 點擊率：導語隔離開關故障頻發卻缺乏有效診斷方法，國網江西省電力有限公司電力科學研究院、武漢大學電氣與自動化學院、國網江西省電力有限公司建設分公司的研究人員彭詩怡、劉衍 等，在2021年第7期《電工技術學報》上撰文，提出一種基于操作力矩的隔離開關典型機械缺陷智能診斷方法，能有效檢測診斷隔離開關機械狀態并輸出判斷故障程度的物理量。
2017年國家電網公司牽頭智能運檢體系建設，發布《智能運檢白皮書》，全力推動電力檢修方式從傳統計劃檢修向狀態檢修的積極轉變，致力于打造以狀態實時檢測為基礎、以故障有效診斷和決策為輸出的智能運檢體系。
在眾多電力設備中，高壓隔離開關應用規模、故障次數均位列高壓輸變電設備榜首。根據國家電網公司2015年開關設備運行情況統計，全國高壓隔離開關設備在運368454套，常與斷路器配合使用，以便形成明顯斷口，確保斷電的可靠性。
而戶外隔離開關因為工作在開放環境中，經歷不同天氣狀況，伴隨空氣中灰塵、粉塵等顆粒污染物的長期堆積，疊加了需在現場進行安裝調試的不確定性，以及相關研發投入不足、性能提升緩慢的市場現狀，使得隔離開關故障率居高不下。
而且隔離開關數量多、分布廣，隨著用電負荷的日益增長，隔離開關年久失修引起的事故占比越來越高，對電網造成巨大影響，例如廣東電網某500kV變電站“4.10”事件及某500kV變電站“4.11”事件，均是因為沒有及時發現隔離開關存在隱患，最終造成大面積停電。
據國網公司開關設備運行情況統計，2015年72.5kV及以上隔離開關發生缺陷7682臺?次；浙江電網2014年在役110kV及以上開放式隔離開關32934臺，2006年~2014年發生故障3777起，其中銹蝕、觸頭發熱、卡澀等典型故障共發生2664起，占總故障的70％以上；2008年~2016年，云南電網110kV及以上電壓等級的隔離開關一共發生357起缺陷故障，其中機械故障缺陷占比54.62%；2019年，江西電網在役110kV及以上隔離開關35881臺，其中220kV及以上隔離開關全年發生嚴重及以上缺陷57處，占變電設備的43%。
而隔離開關現行檢修方式依舊以計劃檢修為主，其判斷在很大程度上依賴運維人員經驗，如《隔離開關和接地開關狀態評價導則》要求對隔離開關各部件是否存在缺陷逐一判斷和打分，但判斷手段模糊且無法同時診斷多種故障，操作性差。
隨著智能運檢的發展與推進，國內外學者也對隔離開關的狀態檢修開展系列研究。
有的學者基于隔離開關分合閘軌跡判斷隔離開關是否正常，如王黎明等歸納出基于隔離開關主軸轉角特性的故障診斷方法；馬宏明等將此方法應用于折疊式隔離開關，取得一定效果。這種方法直觀明晰，但對于不改變隔離開關運動特性的輕微卡澀等機械故障，不能有效識別。
李少華等通過振動信號與各狀態標準信號的相似程度來判斷隔離開關狀態，隨后采用ReliefF算法和BP神經網絡實現故障類型、位置診斷；JiaYongyong等通過振動信號判斷氣體金屬封閉開關設備（Gas Insulated Switchgear, GIS）內隔離開關合閘狀態。
振動信號也是目前對斷路器機械缺陷診斷的主流研究方向，但振動信號僅對零件松動和間歇性接觸等故障敏感，對卡澀、不同期等常見故障無明顯特征，且檢測結果受傳感器安裝位置影響大，穩定性和通用性不高。
考慮到電機是隔離開關的動力來源，許多學者提出將電機電流作為隔離開關機械狀態的在線檢測狀態量。王黎明提出利用電機電流時間特性及電機功率轉角特性診斷隔離開關機械故障的設想，但尚未進行實際試驗驗證；劉賢杰等以電流信號為判斷標準防止電機過載及支柱絕緣子斷裂，但并未進行定量分析；邱志斌和PengTao等推導了電機電流與操作力矩的函數關系，通過電流幅值及時間點判斷隔離開關是否卡澀，但電機電流信號在隔離開關機械故障診斷中尚無實際應用，且在電流信號的特征提取和智能診斷方面缺乏深入研究。
針對隔離開關機械故障頻發，對電力系統構成嚴重威脅，且缺乏有效檢測診斷方法的現狀，國網江西省電力有限公司電力科學研究院等單位的研究人員，為對操作力矩進行準確檢測，研制了電機式操作力矩檢測裝置，并通過剛柔耦合動力學仿真模型驗證了試驗結果的準確性，通過模擬合閘不到位、卡澀和三相不同期三種典型機械缺陷，分析總結操作力矩在不同機械狀態下變化規律。
圖1 手柄式操作力矩檢測裝置及測量結果
圖2 電機式操作力矩檢測裝置及測量結果
他們從波形中提取嚙合前力矩均值、嚙合角度、停止角度三個特征量，作為神經網絡診斷模型的輸入，實現缺陷智能判斷。再從特征量中反演出表征故障嚴重程度的故障量，使該診斷技術不僅能判斷正常、卡澀、三相不同期和合閘不到位四種機械狀態，還可輸出卡澀等級與標準位相差角度，觸頭觸指間距離等與檢修標準密切相關的故障量，為隔離開關檢修提供實用性參考。
圖3 神經網絡模型結構
圖4 卡澀狀態模擬裝置
研究人員獲得的主要結論包括：
1）仿真與試驗結果一致表明，GW4型隔離開關正常狀態下合閘力矩波形表現為一小一大兩個典型波峰。
2）通過典型機械缺陷模擬試驗力矩波形可知：合閘不到位缺陷主要影響合閘角度；卡澀缺陷使力矩值變大，合閘前力矩波形相似度和包絡線峭度也隨之改變，但角度相關特征量不變；三相不同期缺陷影響包絡線峭度、力矩最大值及最大值出現時間和嚙合角度。
3）本隔離開關典型機械缺陷智能診斷系統，以嚙合前力矩的平均值、嚙合角度和停止角度作為特征量輸入，可判斷隔離開關正常、合閘不到位、三相不同期、卡澀四種機械狀態，當診斷為卡澀時，輸出卡澀級別；當診斷為三相不同期時，輸出三相不同期量；當診斷為合閘不到位時，輸出與標準合閘角度差值。
本文編自2021年第7期《電工技術學報》，論文標題為“基于操作力矩的高壓隔離開關機械缺陷智能診斷”，作者為彭詩怡、劉衍 等。
