关于复合绝缘子老化寿命预期的研究

2018-12-19 05:54郭祎珅关焕新朱义东郑维刚
东北电力技术 2018年9期
关键词:伞裙污秽劣化

郭祎珅 ,关焕新,刘 刚,朱义东,郑维刚

(1.沈阳工程学院,辽宁 沈阳 110136;2.国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院,辽宁 沈阳 110006)

20世纪50年代,部分发达国家开始研究和使用复合绝缘子,其伞裙和护套采用三元乙丙橡胶、聚四氟乙烯和混合橡胶等材料。70年代后,这些国家出现了以硅橡胶为外绝缘材料的绝缘子,复合绝缘子技术被认可并逐渐发展起来。中国在20世纪80年代初开始使用复合绝缘子,尽管起步比较晚,但发展十分迅速,目前已经在大部分污秽严重地区和许多新建输电线路上广泛使用。目前,国内外对复合绝缘子老化状态评估还没有统一标准,老化状态评估方法多种多样,各有其优缺点,难以形成统一的老化指标。辽宁省区域挂网运行绝缘子老化情况的系统性研究较少,没有大量集中地区的运行中绝缘子的抽检数据。特别是针对辽宁地区独特的气候、环境特点下,不同复合绝缘子老化状态的研究则更少。2011年以来,国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院针对送检的300多支复合绝缘子系统性进行憎水性试验、机械性能试验、电气性能试验和外观检查试验,发现绝缘子存在伞裙破损、脆化现象,部分绝缘子护套出现孔隙或破损,甚至有的绝缘子的芯棒腐蚀严重[1]。因此,调查、总结辽宁省输电线路复合绝缘子的使用情况及老化规律,对投运年代不同、使用地区不同、气象条件不同的绝缘子,根据型号进行分类和评估,以多年数据为基础,结合算法形成数学模型,评估辽宁省内线路复合绝缘子的寿命,对提高电网安全运行具有重要意义。

1 复合绝缘子试样试验

1.1 复合绝缘子试验选型

分析复合绝缘子劣化问题时,也需考虑复合绝缘子劣化的外部影响因素,包括电场分布、运行外部环境、制造加工工艺、运行时间等,并尽量增加样本数量,类型覆盖全面,并依据DL/T 864—2004 《标称电压高于 1 000 V 交流架空线路用复合绝缘子使用导则 》标准进行试验,共计选取308支复合绝缘子。

1.2 复合绝缘子选型情况

对所抽样的复合绝缘子均进行外观检查、憎水性测量,按比例进行污秽度测量、陡波冲击电压试验和机械破坏试验。各试验项目检测的绝缘子数量见表1。

表1 试验数量情况表

1.3 试验结果分析

a.外观检查情况

抽样绝缘子绝大部分表面良好,伞裙少量绝缘子存在伞裙破损、脆化情况[2]。伞群撕裂情况与污秽测试未发现明显相关性,从破坏外观看,8年以内的绝缘子伞裙破坏主要是机械力造成,如施工踩踏、运输挤压等,不属于正常劣化缺陷,而15年以上的绝缘子从断面和伞裙变脆变硬的情况看,属于劣化造成[3]。

b.污秽度测量

复合绝缘子盐密测量结果介于0.09~0.48 mg/cm2。部分绝缘子积污十分严重,大部分面积都被水泥结垢覆盖。运行时间较长的绝缘子,明显较运行时间短的绝缘子整体污秽度略高。平均污秽度测试结果见表2。

表2 平均污秽度测试结果 mg/cm2

c.憎水性分析

从检测结果来看,位于重度水泥、电熔镁粉尘污染严重的地区,伞裙憎水性下降更加明显,较沿海等地的憎水性低1~2个级别。各电压等级所抽检绝缘表面憎水性分布在HC2—HC5级。平均憎水性测试结果见表3。

表3 平均憎水性测试结果

d.陡波冲击试验

共对18支绝缘子进行了陡波冲击试验,波形陡度约为1 200 kV/μS,试验中未出现绝缘内部击穿。66 kV绝缘子选取上下两处分别进行正、负陡波冲击,220 kV绝缘子和500 kV绝缘子分别选取3处进行正负陡波冲击试验。绝缘子试验中未出现界面击穿或绝缘内部击穿。

e.机械破坏负荷试验

对66 kV、220 kV和500 kV的21支绝缘子进行机械破坏负荷试验,少量绝缘子进行渗透性试验,机械破坏负荷能够超过设计破坏值。

运行数据及试验中发现,部分厂家的金具与芯棒利用楔形压接结构的绝缘子,出现不足额定拉力断裂的情况,反映出结构与机械载荷承载关系密切。

2 BP神经网络分析

BP(back propagation)神经网络,是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,因其具有非常强的非线性映射能力,因而得到广泛应用[4]。在工程和技术领域经常遇到这样问题:积累了大量的输入输出数据,却无法知道各数据之间的相互关系和规律,无法用常规的数学方法描述,缺乏专家经验,而BP神经网络恰好能解决这一问题[5]。还因其具有很好的容错能力和泛化能力,允许样本中出现异常数据,同时不影响全局的规律;能对新的数据正确映射,得出正确的预测结果。

图1 BP神经网络的结果分析图

从图1可知,Input为憎水性、使用年限和外观检查3项的归一化数据,通过样本数据对神经网络进行训练,形成初始神经网络模型。

对试验数据进行分析,不断对神经网络进行修改和重置,来提高其准确性。训练数据的梯度和均方误差之间的关系如图2所示。增加学习次数,能够进一步提高其模型准确性,验证数据的梯度与学习次数如图3所示;各种样本回归系数如图4所示。

图2 训练数据的梯度和均方误差之间的关系图

图3 验证数据的梯度与学习次数

图4 各种样本回归系数

依次是训练样本、验证样本、测试样本和全部样本的回归系数,越接近1越好,即2根线越接近越好,如表2所示。

通过预测数据来分析神经网络模型的准确性,可以看到实际曲线和预测曲线基本重合,验证了BP神经网络模型的准确性。

表5 试验与预测对比

3 结束语

本文利用试验数据与多因素统计分析的方法,对绝缘子寿命因素进行逐一分析,结果表明,运行年限、运行环境和制造工艺是影响劣化的重要因素。通过建立复合绝缘子老化状态与工艺、运行环境、年限等数学关系模型,利用BP神经网络分析研究复合绝缘子寿命预期,预测复合绝缘子损坏风险,减少复合绝缘子故障的发生。通过统计和试验验证可以看出,国产绝缘子在正常设计、制造、使用和维护下,平均使用寿命约为20年,通过检测外观、憎水性、伞裙脆化程度是否存在孔洞缺陷等,经分析认为,应逐步淘汰使用15年以上的复合绝缘子。

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