Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Диагностика оборудования систем электроснабжения. Учебное пособие
.pdf
82
имеют высокую помехоустойчивость к воздействию внешних коронных
разрядов и импульсов перенапряжений, возникающих на подстанциях.
Конструкция таких устройств диагностики защищена от влияния
метеорологических факторов и доступна для эффективного технического
обслуживания.
Для диагностирования характеристик ЧР используют методы
измерения токов и ультразвуковых волн давления, которые
распространяются в баке трансформатора при возникновении разрядов.
Первый из этих методов отличается высокой чувствительностью и
позволяет обнаружить ЧР с кажущимся зарядом порядка несколько пико
кулонов.
Недостаток метода при эксплуатации каких устройств подверженность внешним электрическим помехам. Второй метод менее
чувствителен, но такие устройства воспринимают звуки механического
происхождения, возникающие вне трансформатора, что снижает
достоверность диагноза.
Структурная схема автоматического устройства для диагностики
характеристик ЧР в трансформаторе приведена на рисунке 2.10.
83
Рисунок 2.10 - Структурная схема автоматического устройства для
диагностики характеристик ЧР в трансформаторах
В устройстве предусмотрена индикация отказов по ЧР с
использованием как электрических, так и акустических сигналов,
генерируемых дефектной изоляцией Тр. Для регистрации электрических
сигналов используются зажимы проходного изолятора 2 ввода
трансформатора 1 и вывод нейтрали 5 трансформатора 3.
Для регистрации акустических сигналов 4 используются микрофоны
6, которые устанавливаются на поверхность бака Тр. При возникновении
ЧР специальная катушка 7, установленная на шине заземления нейтрали
или бака Тр, реагирует на импульс разряда и запускает автоматическое
устройство 10. Электрические импульсы, генерируемые ЧР, фиксируются
катушкой 7 и после преобразования в световые волны светодиодом 8
диагностируемые сигналы по оптическому кабелю 9 передаются на
автоматическое устройство 10, расположенное на пульте управления, где
сигналы обрабатываются, запоминаются и по запросу передаются
оперативному персоналу ОД.
При эксплуатации ЭУ определение места возникновения ЧР и
электрических повреждений в Тр также осуществляют ультразвуковым
методом.
При «пробое» изоляции или ЧР в трансформаторе от источника
разряда начинают распространяться волны давления, которые можно
обнаружить на ультразвуковых частотах.
Достижение волнами поверхности бака Тр диагностируют с помощью
пьезоэлектрических датчиков, а источник разряда определяют по
измеренному времени распространения волн и расположения датчиков.
Техническое средство диагностирования ультразвуком содержит
четырехканальный измеритель частичных разрядов, выход которого
84
соединен с микро-ЭВМ, акустические датчики соединены с входом
измерителя через предусилители.
Показания устройство выдает в цифровой форме. Средство
диагностики запускается от изменения напряжения, вызванного разрядом,
или акустическим сигналом. Общее управление выполняет микро-ЭВМ.
Связь оператора (ЧО) со средствами измерения осуществляется через
графопостроитель и печатающее устройство (рисунок 2.11).
Измерители ЧР и акустические датчики соединены через канал
информации со специализированной вычислительной системой, имеющей
достаточный объем памяти.
Математическое обеспечение включает программы управления,
измерения, обработки сигналов, определения места повреждения и
обслуживания.
Измерительные средства могут использоваться без главной ЭВМ и
периферийных приборов. В этом случае результаты получают
непосредственно с измерителя.
85
Рисунок 2.11 – Структурная схема автоматизированной системы
диагностирования трансформатора
Автоматизированная система диагностирования пока не может еще
обеспечить оператора достоверной информацией о состоянии Тр при
наступлении критической ситуации, т.к. современный уровень знаний о
появлении опасных разрядов в трехфазном трансформаторе еще ограничен.
Поэтому анализ результатов поручается опытному специалисту-диагносту.
2.11 Прогнозирование технического состояния электрооборудования
Термин прогноз происходит от греческого слова prognosis, что означает
предвидение, предсказание о развитии чего-либо, основанное на
определенных данных, например, прогноз состояния электрооборудования.
Прогнозирование - составление прогноза развития, становления,
распространения чего-либо, например, электроустановок (ЭУ) объекта
диагностирования (ОД) на основании изучения отобранных данных при его
эксплуатации.
При решении задач прогнозирования применяют два понятия:
интерполяция (лат. interpolatio - изменение), означающее определение
промежуточных значений функции по известным ее значениям;
экстраполяция (лат. extra + polire - сверх + гладкий), характеризующие
определение значений функции за пределами интервала, где известны
ее значения, например, выходного напряжения ЭУ через месяц.
В диагностике электроэнергетического оборудования говорят о
прогнозировании состояния ОД, на основе данных об изменениях,
происходящих в ЭУ с течением времени под влиянием внешних воздействий
86
и внутренних необратимых физико-химических превращений, например, в
изоляции трансформатора (Тр).
2.11.1 Те хническая характеристика задачи прогнозирования
Физическая картина изменения состояния S электроэнергетического
оборудования является научной основой, объясняющей происхождение
количественных изменений в работоспособном состоянии ОД и возможных
переходов в другое качественное состояние - неработоспособное.
С момента изготовления ОД в нем протекают процесс деградации
технического состояния (рисунок 2.12), т.е. запас работоспособности
постепенно уменьшается, причем скорость изменения может быть разная
(кривые 1 и 2).
Причинами отказов (моменты времени t
ОТК1
и t
ОТК2
) в большинстве
случаев являются следующие: деформация и механическое разрушение
материалов, нарушение электрической прочности (пробой), тепловые
разрушения элементов (перегорание, расплавление), износ поверхностей
деталей.
При этом прогнозирование рассматривается как одна из задач,
решаемых в ходе оценивания состояния ОД, диагностирования.
87
Рисунок 2.12 – Зависимости процесса деградации состояния
электроэнергетического оборудования от времени отказов:
S0 – начальное состояние; S
ДОП
– допустимое состояние
Выполнить достоверное прогнозирование можно только в том случае,
когда известны условия, в которых эксплуатируется ОД. При этом под
условиями понимаются режимы использования, характер нагрузки, внешние
факторы (температура, влажность).
Чем больше физических процессов, являющихся причинами
деградации объекта, тем сложнее характер изменения работоспособности,
тем труднее осуществить точное прогнозирование.
При решении задачи прогнозирования оценивают случайные процессы,
представляющие изменения случайной величины при изменении
неслучайного параметра. Случайные величины - значения диагностических
признаков, неслучайный параметр - время (рисунок 2.13).
При этом изменения параметров, случайные для одного объекта (1),
имеют устойчивый статистический характер для группы ОД (2), где выражена
тенденция к монотонности и плавности, что является одной из предпосылок
для прогнозирования состояния ЭУ.
88
Рисунок 2.13 – Случайный процесс изменения состояния объектов
Прогнозирование возможно, если в случайном процессе,
характеризующем изменение параметра, можно выделить тренд (от англ.
trend - тенденция, уклон), т.е. принципиальной основой прогнозирования
служит предположение о существовании закономерностей, определяющих
износ и старение электроэнергетического оборудования.
Для решения задачи прогнозирования все время эксплуатации, ОД
разделяется на два интервала: Т1 - интервал наблюдения за его состоянием, в
нем осуществляют измерение значений параметров и интерполяцию функции
их изменения; Т2 - интервал, в котором осуществляется прогнозирование
(экстраполяция функции, полученная на интервале Т1).
Чем больше Т1, тем достовернее прогноз, поскольку с увеличением Т1
возрастает объем информации о прогнозируемом состоянии ОД.
Однако увеличение интервала наблюдения Т1 приводит к
дополнительным затратам, связанным с выполнением длительной
диагностики или дополнительной обработкой данных, характеризующих
состояние ОД.
На практике при прогнозировании состояния ОД стараются сократить
величину Т1. Интервал наблюдения может предшествовать использованию
ОД или совпадать с использованием по назначению электрооборудования.
По назначению электрооборудования прогнозирование подразделяется
на индивидуальное (для конкретного ОД) и групповое (для партии
однотипных ЭУ); по времени прогнозирования - на локальное (время
прогноза незначительное) и глобальное (до потери работоспособности ОД).
89
Задачу прогнозирования изменения состояния ОД решают методами
экстраполяции или классификации. При экстраполяции реализуется принцип
переноса на будущее тенденций прошлого состояния ОД.
При этом изменение состояния ОД определяется значениями
детерминированных или вероятностных характеристик состояния ЭУ на
основе данных, получаемых на интервале наблюдения.
Процедура прогнозирования включает анализ результатов наблюдения,
построение аналитического выражения, связывающего результаты
наблюдения (интерполяцию) и экстраполяцию с помощью полученного
выражения.
При экстраполяции в ходе прогнозирования предполагается, что
условия работы ОД, которые отмечались при наблюдении, и в дальнейшем
остаются неизменными или изменяются по известному закону.
Погрешности прогнозирования при использовании метода
экстраполяции складываются из погрешностей при фиксации результатов
наблюдения, погрешностей, допускаемых при построении прогнозирующего
выражения и погрешности, возникающей вне области наблюдения (в области
Т2).
При прогнозировании изменения состояния ОД, несмотря на его
вероятностный характер, методами экстраполяции решаются как
детерминированные, так и вероятностные задачи.
При классификации необходимо обнаружить общие черты в различных
ОД, систематизировать их и отнести к классу известных. В этом случае
решают две задачи:
строят множество классов, которые характеризуются определенной
совокупностью признаков и соответствуют набору диагностических
параметров конкретной ЭУ;
90
оценивают признаки по полученным результатам и относят ЭУ по
прогнозу к тому или иному классу.
При решении первой задачи требуется большой объем статистических
данных, полученных в период использования ОД. Возможность
формирования классов во многом определяется удачным выбором набора
диагностических признаков.
Эти признаки должны достаточно точно характеризовать процессы,
приводящие к потере работоспособности ЭУ, и их оценка с требуемой
точностью не должна быть трудоемкой.
Решение второй задачи определяется искусством распознавания, т.е.
отнесением ОД по результатам оценки к известному классу,
характеризуемому определенной тенденцией изменения состояния ЭУ с
течением времени.
В зависимости от используемого математического аппарата различают
три вида прогнозирования:
аналитическое, основанное на степенных рядах и уравнениях
регрессии;
вероятностное, основанное на теории вероятности;
статистическая классификация, основанная на теории распознавания
образов.
В первом виде используют наиболее распространенные методы
прогнозирования: степенных полиномов, обобщенного параметра,
градиентные, моделирования.
Во втором - статистической экстраполяции, вероятностных неравенств,
планирование экспериментов, на основе марковских процессов.
В третьем - на основе обучения и без обучения.
Решение задачи прогнозирования для конкретного
электроэнергетического оборудования позволяет:
91
выявить элементы (блоки) ОД, работоспособность которых
существенно изменится в ближайший интервал времени и
своевременно подготовить запасные или резервные элементы для
замены;
обосновать количество запасных блоков или элементов и объем
запасных частей на весь период использования ЭУ;
определить сроки проведения профилактических работ, направленных
на повышение работоспособности ОД.
2.12 Методы прогнозирования состояния изоляции
электроэнергетического оборудования
В исходном состоянии элементы изоляции электроустановок (ЭУ)
имеют достаточно высокое пробивное напряжение. Вероятность безотказной
работы изоляции ОД, рассчитанная по математической модели, обычно
близка к единице. В результате старения электроизоляционных материалов
при эксплуатации ЭУ пробивное напряжение снижается и уменьшается
вероятность безотказной работы ОД. Задачей, решаемой в процессе
эксплуатации, является прогнозирование изменения состояния изоляции.
Можно экспериментально, в лабораторных условиях, изучить
зависимость параметров распределения пробивного напряжения ЭУ от
времени воздействия эксплуатационных факторов, которая выражается в
аналитическом виде, например, в виде полинома.
Затем определяют параметры распределения пробивного напряжения в
любой момент времени, а при помощи математической модели рассчитывают
вероятность безотказной работы элементов изоляции и прогнозируется срок
безотказной работы ОД. Прогноз состояния ЭУ возможен при наличии
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]