廉海涛 宗营营
平高集团有限公司，河南 平顶山 467000
摘要:近年来，固体绝缘开关柜以其优越的环境适应能力，免维护和良好的环保性能等特点，被国家电网公司广为推崇。固体绝缘开关柜采用新型环保固体材料作为绝缘介质，将数组开关、带电导体整体浇注固封，相对于气体绝缘开关设备来说其体积更小、抗污染能力更强。但是一次回路热功率很大且散热性差，因接线桩头接触不良而引发的过热故障一直是开关柜面临的主要安全问题。为了进一步深化研究工作，提升开关柜发热点的温度检测水平，本文通过建立高压开关柜电缆接头传热模型，提出了以绝缘层外壁和本体空间环境温度为参考因素，来间接计算导体接头温度的方案，并基于仿真和实验研究了高压柜导体接头温度与绝缘材料外壁温度和环境温度的关系，为外覆绝缘材料的高压柜接头温升在线监测提供技术基础。
关键词:高压开关柜;导体接头;温度测量;在线监测;神经网络
1现状概述
为了及时发现并解决开关柜发热点的故障隐患，不少学者研究了柜内的温度检测技术。超温、红外、光纤和无线测温等方法都是目前比较成熟的温度检测技术。超温技术通过限定温升上限，一旦采集点的温升越过限值，系统会发送告警信息。高压柜内需采集的温度量较多，而摄像探头与采集点之间的空间路径要求不被遮挡，在工程现场也很难达到安装要求，况且气体在扩散过程中附带的延时效应，也会带来结果误差。红外技术在测试时不与监测对象接触，有较好的稳定性和抗干扰性能，但其测试结果易受外表材料、采集探头位置等因素的影响，且红外测温探头定位有一定困难。光纤光栅体积轻巧，以波长间接显示温度量，具有较好的绝缘性能和抗干扰性，但是一方面光栅对封装处理工艺要求高，另一方面使用的光栅解调仪价格偏高，是限制该技术扩展运用的主要原因。无线技术采集多个监测点的温度量，然后采用无线传输将测得的数据回传，分析结果达到在线监测的目的。该方案能够快速反映采集点的温度变化，而且监测装置成本低，可有效地解决开关柜内的绝缘风险。但是对于外覆绝缘材料的高压柜接头，一般难以实现对接头的直接温度测量。有学者提出研发环氧树脂包覆类电器元件专用传感器，可以解决外覆绝缘材料的导体接头温度实时监测，但是该方案还存在绝缘件环氧树脂浇注埋覆传感器预定位困难、内部磁场干扰、传感器引线影响爬电距离等问题。随着众多学者不断深入探索，测温装置的精确度和稳定性也不断提高。但是不同类型的开关柜结构不一样，测温点的选取也不相同，一旦测温点的选取、数据处理、结果分析不准确，会很大程度上影响温度检测效果，导致不能及时发现故障点而有效排除隐患。
2高压柜热点产生原因
高压开关柜有多处母排搭接触头，并且隔离开关、断路器触头、电缆接线桩头是可分/合接触，这些接触点存在接触电阻，电接触位置由于长期的使用和频繁的开闭操作而导致压接部位产生松动，回路电阻会因触头接触状况的不同而改变，一旦通入电流，就会产生发热点。按照DL/T404—2007《3.6～40.5kV交流金属封闭开关设备和控制设备》和GB/T763—1990《交流高压电器在长期工作时的发热》［22］，在正常工况下各连接部位的回路电阻和温升应满足规程要求。然而，一旦压接点出现异常情况，导致接触电阻增大，触头温度高于正常运行温升水平会加快触头接触面损坏程度，长期的温升过高最终会降低绝缘层的绝缘水平，缩短开关设备寿命，严重时会因为电压击穿引发开关设备的故障，引发大范围的停电事故。
3电缆接头与绝缘层外壁温度对应关系
3.1 仿真与模拟试验的比对
通过建模、仿真计算能够大致获取金属本体和绝缘外层的温度关系，对于仿真模型的准确性，还需采用型式试验进行验证。
为模拟电缆接头发热现象，试验采用300W加热器给金属加热，使导体温度升高，直到温升稳定;接着用ST630型号的测温仪(－50～380℃)分别测量记录金属导体、绝缘外壁以及空间环境温度值。根据建立的模型仿真值，结合模拟试验对应的记录值，对比两者实际对应数据。两者之间存在一定的数据误差，分析整个过程主要有以下原因:①试验过程默认设备处于无限大空间中，为简化计算仿真过程视为有限大空间;②稳态时，金属本体热辐射过程远小于热传导过程，因此在计算时忽略了金属对绝缘材料的热辐射因素;③模拟试验过程存在不可避免的人为操作误差，其中所采用的测温仪器本身误差为1K。
3.2电缆接头与绝缘层外壁温度对应关系拟合
支持向量机算法和人工神经网络算法在数据拟合和预测中的应用较为广泛。SVM属分类算法，优点在于能够以最小的结构来优化结果，将误差降至最低，从而体现良好的统计规律。ANN计算法特点在于有很强的非线性映射能力，灵活性大，具有高效的学习性能。为比较两种方法的优劣性，分别计算金属导体和绝缘外层的温度，并将其对应关系进行对比研究。通过最小二乘SVM对数据进行期望预测。
(1)建立SVM数学模型:tc(i+1)=f［tW(i)，t(i)］其中，tc为连接头温度，tW、t分别为绝缘外壁和外界环境温度。
(2)以模拟试验样本为训练集建立系统数学模型。
(3)确定步骤i的输出值，并计算出其对应的预测值，比较模拟测试值与预计期望值的差别。
(4)从第i步到第i+1步，继续上述流程步骤，直至计算结果收敛。
模拟试验共记录112组型式数据，通过MATLAB工具库进行仿真计算，选取trainlssvm、simlssvm函数分别进行训练和计算，以绝缘外壁、环境温度为输入量，电缆接头温度为目标量设置仿真参数，其中核函数选用径向基函数。为体现各种算法期望值与模拟试验之前的差别，截取其中的12组数据作为检验样本进行比较。设计BP神经网络节点时，设置绝缘层外壁温度和环境温度为输入变量，电缆接头温度为目标变量，因此计算过程中的输入层节点数为2，输出层节点数为1。用MATLAB的神经网络工具箱设定参数，为了确定隐含层和神经元个数，使网络预测性能达到最优，利用已有的数据组选取隐含层和神经元个数，并在隐含层采用常用的S形传递函数(双曲正切函数)进行训练求解。通过多次仿真得到，当选择2个隐含层并且第一级设置8个神经单元，第二级设置2个神经单元时，网络预测性能达到最优，收敛结果比较准确。SVM、BP神经网络算法都可以对电缆接头本体温度作出有效的预测，尽管这两者的预测结果与实验测量值有误差，但均在可接受的误差范围内。由对比结果可知，利用BP神经网络算法计算电缆接头温度的效果更加明显。
4结语
针对当前测温系统传感器无法直接采集外覆绝缘材料的导体本体温升问题，本文在额定电流运行条件下，指出了可以通过绝缘外壁和空间环境温度为基础条件，来间接计算导体本体温升的方法。在研究过程中，创建了电缆接头分析模型，通过仿真计算和试验获取了研究对象外层和本体的温度定量关系，并采用两种算法对导体温升进行有效计算。相关技术思路可以给高压柜温度测量及设备状态评价提供判断依据，逐步实现设备本体温升的实时在线监测。
参考文献
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