基于GIS組合設備的SF6氣體壓力精準監測研究

李治 張洋 殷軍 崔巖 李黎

摘 要：SF6氣體壓力數據中的野值會導致數據質量不高，使SF6氣體壓力在線監測精度與效率下降，設計一種針對變電站GIS組合電器設備的SF6氣體壓力在線監測方法。通過SF6氣體壓力數據采集架構獲取氣體壓力數據，采用回歸模型檢測并剔除壓力數據中的野值。以剔除野值后的數據為基礎，采用Beattie-Bridgman方程計算電氣設備實時SF6氣體壓力值，利用灰色理論對壓力值展開擬合處理獲得精準的SF6氣體壓力在線監測值。實驗結果表明，設計的方法針對SF6氣體壓力數據采集質量高，監測精度較高。

關鍵詞：

GIS組合設備；SF6氣體；壓力監測；回歸模型；數據補償

中圖分類號：TM631;TP274

文獻標志碼：A文章編號：1001-5922（2024）03-0177-04

Research on accurate monitoring of SF6 gas pressure based on GIS combination equipment

LI Zhi1，ZHANG Yang2，YIN Jun1，CUI Yan3，LI Li1

（1.State Grid Tianjin Electric Power Company，Tianjin 300310，China;

2.State Grid Corporation of China，Beijing 100031，China;

3.State Grid Tianjin Electric Power Company High Voltage Branch，Tianjin 300310，China）

Abstract：The outliers in SF6 gas pressure data can lead to poor data quality，leading to a decrease in the accuracy and efficiency of online monitoring of SF6 gas pressure.Therefore，a SF6 gas pressure online monitoring method for GIS combined electrical equipment in substations was designed.Gas pressure data through the SF6 gas pressure data collection architecture was obtained，and regression models were used to detect and eliminate outliers in the pressure data.Based on the data after removing outliers，the Beattie Bridgman equation was used to calculate the real-time SF6 gas pressure value of electrical equipment.Grey theory was used to fit and process the pressure value to obtain accurate online monitoring values of SF6 gas pressure.The experimental results indicated that the designed method had high quality data collection and monitoring accuracy for SF6 gas pressure.

Key words：GIS combined electrical equipment;SF6 gas;pressure monitoring;regression model;data compensation

SF6氣體具有無色、無毒和無味等化學特點，由于其滅弧性能和電氣絕緣性能良好，被廣泛應用在各種電氣設備中，如變壓器、電流電壓互感器等［1-2］。變電站GIS組合電器設備極易出現SF6氣體泄露的問題，進而導致氣體壓力和密度降低，對人體健康產生一定的影響，同時降低了設備運行的安全性［3］。因此，監測變電站GIS組合電氣設備中SF6氣體壓力可以保證人體健康和設備的安全、穩定運行。

針對以上問題的研究已經取得了比較多的成果，例如分析了SF6氣體的光譜特性，針對混合氣體中各組分在光學波段內存在的交叉干擾問題，采用交叉干擾處理技術對其展開校正，以此測量光學波段內SF6氣體各組分的體積分數，實現壓力的監測［4］。然而，該方法采集的氣體數據中存在大量的野值，導致數據采集質量低。針對SF6氣體的局部放電情況進行了分析，并建立了相應的數學模型，以此計算放電量，完成對SF6氣體的泄露監測［5］。但是，該方法的監測結果與實際結果不符，且監測時間過長，存在監測精度低和監測效率低的問題。

SF6氣體壓力數據中的野值會導致數據質量不高，因此提出變電站GIS組合電器設備SF6氣體壓力在線監測方法。

1 SF6壓力數據采集與野值數據處理

1.1 數據采集

設計用于變電站GIS組合電器設備SF6氣體壓力數據采集架構，如圖1所示。

由圖1可知，利用多個SF6氣體采集裝置實時采集變電站GIS組合電器設備SF6氣體壓力信息，并對采集到的數據通過485總線或是以太網傳輸給SF6氣體監測裝置，數據中心可以通過光纖或是IEC1850網絡獲取SF6氣體監測裝置中的信息，數據中心可以對數據分析、處理與顯示，以此保證數據采集質量與效率。

1.2 野值剔除

采集的SF6氣體壓力數據中會不可避免的存在野值，為了提高監測精度，本文采用回歸模型［6-8］識別壓力數據中存在的野值，并將其剔除，提高壓力數據的整體質量。

假設Zerr代表采集到的壓力數據中出現連續的野值數量；Zc代表野值數據參考寬度。根據Zerr、Zc可在采集的SF6氣體壓力數據中識別并剔除野值數據。

野值長度Zerr可通過下式計算得到：

Zerr=terr×gs

（1）

式中：terr代表野值持續的時間；gs代表SF6氣體采集裝置的頻率。

經研究發現Zerr的值過小與過大均會對野值剔除效果產生影響。因此需要根據工作經驗以及SF6氣體壓力實際采集情況確定野值長度Zerr。當Zc的值過小時，無法準確的識別SF6氣體壓力數據中的野值;當Zc的值過大時，容易將正常的壓力數據判定為野值。

回歸平滑處理采集的SF6氣體壓力數據獲得回歸參考值，為了準確的識別SF6氣體壓力數據x（k）中存在的野值，所提方法設置了2個參考值X^b（k）、X^a（k），其計算公式分別為：

X^b（k）=∑Zci=1x（k-z-i）ZcX^a（k）=∑Zci=1x（k+z+i）Zc

（2）

式中：i、k為常數；z表示針對參考壓力數據的位置，目前識別位置對應的最小偏移量?？赏ㄟ^下式計算得到：

z=Zerr2

（3）

式中：·」代表向下取整。

偏離范圍Rx（k）指的是當前時刻采集的SF6氣體壓力數據偏離附近值的范圍：

Rx（k）=Vmax（Zerr+Zc）2gs

（4）

式中：Vmax表示參數變化的最大值。

根據參考值X^b（k）、X^a（k）和偏離范圍Rx（k）確定用于野值識別的動態閾值范圍X^min（k）、X^max（k）。

當X^b（k）≤X^a（k）時，存在：

X^min（k）=X^b（k）-Rx（k）X^max（k）=X^a（k）+Rx（k）

（5）

當X^b（k）>X^a（k）時，存在：

X^min（k）=X^a（k）-Rx（k）X^max（k）=X^b（k）+Rx（k）

（6）

當x（k）X^max（k）時，表明數據x（k）屬于野值，將其剔除，剔除野值后的數據集合用X表示。

2 SF6氣體壓力在線監測

采用Beattie-Bridgman方程計算變電站GIS組合電器設備的SF6氣體壓力p：

p=0.57×10-4ρt（1+B）-X′ρ2A

（7）

式中：ρ代表SF6氣體密度；t代表溫度；容器體積A；SF6氣體質量B的計算公式為：

A=0.75×10-4（1-0.727×10-3ρ）

B=2.51×10-3ρ（1-0.846×10-3ρ）

（8）

假設存在一個變電站GIS組合電器設備的采集狀態數據序列P（0）=［p（0）（1），p（0）（2），…，p（0）（n）］，同時構造累加數據數列P（1）=［p（1）（1），p（1）（2），…，p（1）（n）］，在此基礎上生成變電站GIS組合電器設備狀態的緊鄰均值X（1）=［x（1）（1），x（1）（2），…，x（1）（n）］，其中元素x（1）（n）可通過設備SF6氣體壓力狀態值計算得到：

x（1）（n）=p（1）（n）+p（1）（n-1）p

（9）

利用變電站GIS組合電器設備的緊鄰均值和壓力狀態分別建立矩陣N、U：

N=

-x（1）（2）1-x（1）（3）1-x（1）（n）1

，U=

-p（0）（2）-p（0）（3）-p（0）（n）

（10）

采用最小二乘估計法［9-11］根據上述矩陣設置參數β^=

（NTN）-1NTU=ab，并確定a、b的值。根據灰色理論GM（1，1）［12-13］對壓力值展開擬合處理：

r=dβ ^Up（1）dt+Nax

（11）

結合壓力值擬合［14-15］結果，確定SF6氣體壓力在線監測結果如下：

PZ=rUp（0）（1）-Nba+Nba

（12）

3 實驗與分析

為了驗證變電站GIS組合電器設備SF6氣體壓力在線監測方法的整體有效性，需要對其

展開測試。

變電站GIS組合電器設備主要技術參數：

額定電壓126 kV，

額定工作耐受電流230 kV，

額定頻率50 Hz，

額定電流3 150 A，

額定短時耐受電流40 kA，

額定峰值耐受電流100 kA，

額定短路持續時間4 s。

額定SF6氣體壓力（斷路器氣室）0.6 MPa＼.

SF6氣體年漏氣率小于1%＼.

SF6氣體水分含量（斷路器氣室）300 mg/L。

數據采集是監測變電站GIS組合電器設備的關鍵步驟，引入RMS錯值作為指標，對所提方法、文獻［3］方法和文獻［4］方法的數據采集質量展開測試，結果如圖2所示。

由圖2可知，隨著采集數據的增多，所提方法、文獻［3］方法和文獻［4］方法的RMS錯值逐漸增大，出現這種現象的主要原因是采集的數據中存在異常數據和缺失數據，降低了數據的整體質量，在相同數據量下，所提方法的RMS錯值最低，說明該方法的數據采集結果更佳。

對一天內變電站GIS組合電器設備的SF6氣體壓力展開在線監測，監測結果如圖3所示。

由圖4可知，采用所提方法展開監測時，獲得的監測值與實際值相符，采用文獻［3］方法和文獻［4］方法展開監測測試時，獲得的監測值與實際值具有比較大的差距，說明這2種方法的監測精度比較低，而所提方法具有良好的監測精度。

采用上述方法在-25～25 ℃條件下展開監測測試，結果如圖4所示。

由圖4可知，在不同的環境溫度下，所提方法的監測結果仍然保持較高精度，驗證了所提方法具有良好的適用性。

4 結語

變電站GIS組合電器設備SF6氣體壓力在線監測方法對采集壓力數據展開了野值剔除處理，提高了數據采集質量，根據壓力值計算結果實現氣體壓力監測，并通過實驗驗證了該方法的有效性。結合該方法的檢測結果，可以及時發現可能存在的泄漏問題，預防設備事故的發生，對于保證設備的安全運行和人員健康具有重要意義，還可以提高設備的運行效率和使用壽命。

【參考文獻】

［1］ 尹旭坤，董磊，武紅鵬，等.面向SF6氣體絕緣設備故障檢測的光聲CO氣體傳感器設計和優化［J］.物理學報，2021，70（17）：82-88.

［2］ 田忠，常敏，金海勇，等.GIS設備內SF6氣體泄漏檢測技術創新研究［J］.粘接，2023，50（1）：192-196.

［3］ 馬御棠，劉剛，耿浩，等.正極性電場中SF6氣體對導電微粒帶電特性的影響［J］.北京交通大學學報，2022，46（2）：160-166.

［4］ 陳圖南，馬鳳翔，袁小芳，等.SF6氣體絕緣電氣設備故障分解物檢測的多組分交叉干擾及校正算法綜述［J］.電工電能新技術，2021，40（1）：43-54.

［5］ 何聰，張軒瑞，袁文澤，等.交流與雷電沖擊疊加電壓下SF6氣體中沿面局部放電測量與數值計算［J］.中國電機工程學報，2021，41（1）：200-210.

［6］ 秦瑞兵，趙姣.一種基于遞歸殘差的回歸模型變點檢驗［J］.山西大學學報（自然科學版），2022，45（2）：363-368.

［7］ 鄭金輝，余旌胡，丁義明，等.回歸模型參數的變點檢測方法研究［J］.數學物理學報，2021，41（4）：1124-1134.

［8］ 于靜，王偉，王振林，等.一種基于多元回歸分析的元素測井氧閉合模型［J］.粘接，2020，41（2）：44-48.

［9］ 陳晶，朱全民.有理模型辨識的兩類新方法—混合迭代與柔性最小二乘法［J］.控制與決策，2022，37（1）：58-66.

［10］ 楊小玉，宋佳昕，謝里陽，等.基于最小二乘迭代威布爾分布的三參數估計［J］.華南理工大學學報（自然科學版），2023，51（2）：20-26.

［11］ 薛光明，寧鵬，錢明軍，等.基于改進平均秩的最小二乘參數估計方法［J］.機械強度，2023，45（2）：380-385.

［12］ 徐寧，丁松，公彥德.灰色GM（1，1）預測模型及拓展研究進展［J］.數學的實踐與認識，2021，51（13）：52-59.

［13］ 程毛林，劉斌.拓展的灰色GM（1，1）冪模型及其應用［J］.統計與信息論壇，2021，36（10）：3-11.

［14］ 張常光，單冶鵬，高本賢.考慮擋墻位移的土壓力數學擬合新方法研究［J］.巖石力學與工程學報，2021，40（10）：2124-2135.1004.

［15］ 許浩源，李媛媛.GA-BP神經網絡對SAW壓力傳感器測量數據的擬合［J］.電子測量與儀器學報，2021，35（4）：7-14.

收稿日期：2023-10-13；修回日期：2024-01-17

作者簡介：李 治（1977-），男，碩士，高級工程師，研究方向：電力安全生產監督管理;E-mail：lizhi_tj@126.com。

通訊作者：

李 黎（1976-），男，碩士，高級工程師，研究方向：電力安全生產監督管理;E-mail：sunflowerpurple@126.com。

基金項目：

天津市自然科學基金項目（項目編號：20216KL42）。

國家電網公司科技項目（項目編號：1400-202157215A-0-0-00）；

引文格式：李 治，張 洋，殷 軍，等.基于GIS組合設備的SF6氣體壓力精準監測研究［J］.粘接，2023，51（3）：177-180.