李高鹏 黄婷婷
国网新疆电力有限公司检修公司 新疆 乌鲁木齐 830001
摘要：局部放电检测信号是判断GIS设备是否存在绝缘缺陷的重要判据，但由于带电检测工作相对复杂，现场环境干扰因素较多，变电站内高压套管电晕放电等会在GIS室内产生特高频干扰信号。在知识储备不足的情况下，会造成特高频检测结果的误判。检测结果的可靠性很大程度取决于检测人员的业务水平，严重制约了组合电器设备缺陷诊断准确性的提升。
关键词：GIS隔离开关；悬浮放电缺陷；带电检测；解体分析
引言
GIS设备是指全部或者部分采用绝缘气体作为绝缘介质的金属封闭式开关设备，由于其具有占地小、基本不受外界环境影响、维护工作量少、运行安全可靠等优点，广泛应用于在电力系统。但由于GIS设备制造工艺不良、安装调试不合理等因素导致GIS事故发生频率近年来逐年升高，对电网稳定运行的影响越来越大。通过对本文的研究，希望在今后的基建施工及技改过程中，重视设备制造工艺及安装质量，从而避免此类异常事件的再次发生。
1 GIS的概念
GIS(gasinsulatedswitchgear)是气体绝缘全封闭组合电器的英文简称，承担着变电站内电能分配与故障切除的关键作用，一旦发生故障，可能导致大面积停电，产生经济损失与恶劣的社会影响。GIS具有结构紧凑、占地面积小和安全性高等优点。但由于GIS全密封的特性，具有内部缺陷不易发现、停电检修工作量大、检修周期长等缺点。随着GIS的普遍应用，其老旧问题逐渐凸显，以成都公司为例，2018年投运年限超过15年的GIS站共17座，同时由于设计、工艺以及运行环境等的影响，近年来，GIS因内部放电导致的闪络跳闸事故越来越多。传统的停电试验与检修存在盲目性，而带电检测技术及时准确地判断内部设备状态，制定有针对性的检修策略，提高设备可靠性，降低设备维护成本。由于GIS为全封闭状态，传统的红外测温方法效果甚微，脉冲电流法只适用于离线试验。超声波、特高频与分解产物等带电检测手段的应用，已经在工程中发现多起内部缺陷并得到验证。
2 GIS超声局放检测机器人原理设计
GIS超声局放检测机器人主要包括移动导航单元?视觉导航机械臂单元和超声局放检测单元?移动导航单元包含四轮移动平台?三维激光雷达?陀螺仪?GPS定位系统等部件，实现机器人在变电站中的位置移动，完成定位导航。视觉导航机械臂单元由双目立体相机、六轴机械臂和自适应末端组成。超声局放检测单元由超声局放检测仪及其控制电路组成，具有与机器人信息交互的通信接口，能够实现检测过程中的启动、检测、停止、数据就地存储和传输。系统控制器主要实现路径规划、导航定位、机械臂动作、局放检测等控制功能。
3 GIS隔离开关内悬浮放电缺陷带电检测与解体分析
3.1图像预处理
模式识别模型需要将输入的图像数据处理为便于模型读取的数据。本文选取样本数据来自于现场带电检测得到的特高频图谱和试验仿真图谱。由于带电检测仪器厂商的封闭性，难以获取原始的模拟量数据。而且由于不同的厂家采用不同的标准和数据协议格式，无法将不同的原始数据处理为相同格式的数据。综上可知，采取原始数据做数据处理存在诸多困难，为了提高实用性，本文利用不同厂家的检测设备直接导出的图谱数据为数据样本进行训练和分类。由于能够获取的样本数据较小，而深度学习技术需要较大的数据量。为了提高训练后模型的鲁棒性，需要基于样本数据进行数据增强。
3.2带电检测
110kVI母PT间隔1181隔离开关气室侧下部位置超声波信号异常，而构架背景信号正常。超声波信号特征为一周期出现两簇，波形特征为“纺锤形”，并夹杂脉冲尖峰，该缺陷疑似为振动与悬浮放电。经幅值定位，异常信号主要存在于110kVI母PT间隔1181隔离开关气室侧下部中间位置，隔离开关气室侧下方与竖直方向夹角60°处测得的异常信号幅值最大。经频域定位，异常信号来自于GIS导体。
经振动测试，问题气室存在500~1000Hz的高次谐波，说明该隔离开关可能存在内部导体接触不良引起的振动。经气体分解产物测试，SO2(SOF2)气体体积分数超标，说明内部发生过局部放电。缺陷疑似原因为：①动触头插入深度不够导致接触不良，在电动力作用下持续振动，触头振动到某个位置导致局部场强过大而发生间歇性放电；②或者绝缘拨叉上的舌簧接触不良，导致产生悬浮电位，引起局部放电。检修策略建议如下：设备运维管理单位应尽快安排停电检修，排查隔离开关触头插入深度不够与绝缘拨叉上的舌簧接触不良的问题，防止放电进一步发展导致闪络与停电事故。
3.3基于两层架构的局部放电模式识别系统
云端层支持汇总站级层的脱敏检测图谱数据和运维信息。由于站内设备检测信息为各单位运维信息，内部数据并不对外公开且不交互。为了降低敏感程度，本系统只需获取检修过程中发现的异常图谱数据，且不需要过多的额外信息。云端层利用这些数据和信息实现汇总训练，生成迁移学习模型，并将模型数据下发到各个站级平台中。站级层基于本地运维数据与分析模型识别局部放电类型，解决了由于站级区域内数据样本数少而无法有效训练模型的问题，从而提升模型识别的准确率，提高现场应对复杂作业的处置能力。云端中的局部放电识别模型将持续更新，根据新的检测数据和结论，反复训练生成更加准确的模型。从而自动调整模型中关于设备缺陷识别的参数指标和不同故障类型的故障概率，保证局部放电事件频谱分类准确率，为运维检修现场提供有效的诊断支撑。
3.4红外热成像检测技术
由于大气中存在二氧化碳、水蒸气、臭氧等具有吸收作用的气体，红外线的辐射能量将会逐渐衰减。红外波长为1~2.5、3~5、8~14μm时大气的吸收作用较弱而红外线的穿透能力较强。常规红外热成像仪正是利用了8~14μm这一波段进行工作。而SF6气体在10.6μm的红外辐射下具有极强的吸收峰，故而可将红外检测仪的可选工作波段进一步缩小。在该波段工作时，泄漏气体出现区域的视频图像将产生变化，气体浓度越大，吸收强度就越大，所造成的可视烟雾状阴影也就越明显。采用红外热成像仪，其主要由光学系统、信号处理器、红外探测器和显示器组成，工作波段为10.3~10.7μm。红外成像技术具备良好的可视化，可精准地实现检漏功能并锁定泄漏源，但设备存在造价高、体积大等问题；负电晕设备使用灵活、适用范围广，但无法可视化。结合一线工作所遇到的问题，基于已有的GF306红外热成像仪和负电晕放电检漏仪，通过联合工作的模式发挥各自的特点，有效地提高了红外热成像技术的检漏效果——进一步，采用自加热金属板来改善成像周边温度和背景，大幅提高SF6漏气的成像效果，具有很强的工程意义。
结束语
综上所述，研制适合移动机器人搭载的超声局放检测单元。该检测单元能够与移动平台、机械臂等配合，完成GIS设备指定点的超声局放检测工作，检测数据可以通过无线通信远传到后台供变电站运维人员进行设备状态分析，降低了人工检测工作量，提高了设备的检测效率和运维智能化水平。
参考文献
[1]何金,徐轩,曹梦,满玉岩,陈荣,张春晖,王檬,王靖瑞.基于ARMA模型的GIS局部放电发展趋势预测[J].高压电器,2020,56(08):36-42.
[2]臧旭,马宏忠,吴金利,李呈营,陈明,张利,屈斌.基于改进集总经验模态近似熵的GIS放电故障诊断[J].高压电器,2020,56(06):129-137.
[3]张雅超,司昌健,王欣,庞宏广,董洪达,陈捷元,张赛鹏,翟冠强.基于超声波法的500kVGIS带电检测技术的应用[J].吉林电力,2019,47(03):51-53.
[4]刘航,熊浩,王海飞,刘仁寰,张琦,黄敏.局部放电带电检测技术在GIS设备缺陷诊断中的应用[J].重庆电力高等专科学校学报,2019,24(02):8-11.
[5]吴能成,邵中华,黄正鹏,龙鑫宇,屈前,凌铁勇.GIS局部放电重症监测系统及其应用[J].广西电力,2018,41(04):65-68.