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                變壓器油中溶解氣體檢測技術(shù)現(xiàn)狀分析

                添加時間:2020-07-08 09:27:01   瀏覽次數(shù): 次    【 】   打印   關(guān)閉窗口

                1.1油氣分離技術(shù)應用現(xiàn)狀

                       首先,高分子聚合物分離法。選擇使用僅僅能夠使高分子通過的特殊材料為油氣分離的主要結(jié)構(gòu)實現(xiàn)油氣的有效分離。這種分離技術(shù)不僅大大簡化了油氣分離結(jié)構(gòu),而且也方面對分離的整個過程進行動態(tài)監(jiān)測。目前,在油氣分離過程中,應用比較廣泛的高分通透性材料主要有四氟乙烯、聚酸亞胺、聚芳雜環(huán)膜等材料。不同的高分子材料具有自身獨特的選擇性,其油氣分離系數(shù)也存在較大的差異性。其中分離性能好的四乙烯高分子材料,這種高分子材料不僅具備良好的機械性能,而且耐腐蝕、耐高溫比較強。高分子聚合分離方法是一種應用前景十分廣闊的方法之一;其次,真空脫離法。應用這種分離方法的分離效率通常比較高,這項技術(shù)主要利用電機帶動波紋管不斷進行壓縮,多次對變壓器油進行真空處理,逐漸將變壓器油中溶解的氣體分離出來,然后利用氣泡法將殘留在波紋管上的變壓器油排出。利用該種技術(shù)能夠取得比較好的檢測效果,但是在每次操作過程中都需要抽取一定量的變壓器油,如果波紋管內(nèi)的油不能及時排空,會對下一次采集油樣造成污染。此外,真空度也是影響檢測效率的重要因素;采用置換手段脫氣。其工作的主要原理是應用不同的吹氣方式,將溶解在變壓器油中的氣體置換出來,從而確保變壓器油面上的氣體濃度和變壓器油中的氣體濃度達到動態(tài)平衡。這種方法有其自身的缺陷,因為不能循環(huán)取樣,因此,在每次分析完畢后,須將變壓器油清理干凈。

                1.2變壓器油中溶解氣體分析法發(fā)展

                       首先,氣相色譜法。在電氣設備檢測過程中,氣相色譜法已經(jīng)有了比較廣泛的應用,利用氣象色譜法分析和診斷變壓器內(nèi)部的絕緣情況已經(jīng)有了比較豐富的工作經(jīng)驗。

                       利用氣相色譜法對變壓器油中溶解氣體進行分析及時電力系統(tǒng)需要定期檢測的項目,是重要的實驗性檢查項目。氣相色譜法應用到變壓器油氣體檢測中具有簡單可靠,易操作的特點;其次,電子檢測法。該種方法的應用主要是基于多種傳感技術(shù)和信息技術(shù)的融合。在測試過程中利用氣體傳感復雜的交叉敏感特點,針對變壓器油中溶解氣體的實際情況,有選擇的將多種傳感器組合在一起,組成一個綜合的傳感器陣列。然后積極應用模式識別技術(shù)能夠?qū)怏w的種類進行全方位的辨別。電子檢測法可以實現(xiàn)對變壓器油中溶解氣體的定性定量檢測。一般情況下,在應用這項技術(shù)進行在線監(jiān)測過程中,要處理好整個測試系統(tǒng)氣體靈敏度、精確度和數(shù)據(jù)重復性等問題;光譜分析法。進入新世紀以來,隨著光學技術(shù)和光學元件分辨率不斷提升,光學技術(shù)逐漸被應用到變壓器油中溶解氣體檢測過程中。光學技術(shù)具有很強的適用性,其應用范圍廣,測試面大,靈敏和精確度十分高,反應速度快,能夠極大地解決檢測時間,可以實現(xiàn)對變壓器油中溶解氣體的連續(xù)性分析和自動化控制。

                1.3故障診斷方法應用現(xiàn)狀分析

                       首先,人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)具有很強的分類性和推理性,能夠很好的解決故障診斷過程中多種問題。在應用這項技術(shù)過程中,系統(tǒng)判別能力的高低主要取決于網(wǎng)絡模型的建設情況。人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)模型結(jié)構(gòu)通常比較簡單,在計算過程中是不需要過多考慮其他因素,應用簡單方便;其次,模糊技術(shù)的應用。近幾年,電力系統(tǒng)逐漸向著復雜化和多樣化方向發(fā)展,這就對變壓器運行提出了更高的要求,變壓器出現(xiàn)故障的原因、結(jié)論和證據(jù)常常都不是很充分,在對變壓器故障進行診斷過程中很難確定故障原因。在變壓器油中溶解的氣體種類、比例、濃度大小都會對終的檢測結(jié)果產(chǎn)生深遠影響,而應用模糊技術(shù)從整體方面去反應變壓器故障原因之間的不確定性,從而從整體上對故障原因進行判斷,有效的避免了故障診斷過程中的多種不確定因素的影響。


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