一种考虑多影响因素的气体绝缘全封闭开关设备触头温升预测方法

本发明涉及一种考虑多影响因素的气体绝缘全封闭开关设备(gas insulatedswitchgear，gis)触头温升预测方法，属于电力设备状态监测与故障预警。

背景技术：

1、气体绝缘全封闭开关设备(gis)凭借其结构紧凑、占地面积小、运行可靠性高及受外界环境影响小等优点，已广泛应用于现代电力系统中。然而，gis内部导体长期处于大电流通流状态，且设备整体采用全封闭金属壳体结构，内部空间紧凑、密封性好，散热条件相对受限。在长期运行过程中，若局部焦耳损耗等发热持续积累且不能及时散出，极易导致设备内部出现温升过高现象，进而加速绝缘材料老化，并可能引发触头接触不良，严重时甚至导致短路故障和停电事故，造成巨大的经济损失。因此，监测gis内部温度分布状态，准确预测触头温升，对于保障设备安全稳定运行显得尤为重要。

2、目前，针对gis发热故障的在线监测手段主要有回路电阻测试、红外测温以及内部植入式传感(如光纤光栅测温)等。回路电阻测试虽能反映触头接触状态，但通常需要停电进行，难以满足实时在线监测需求；红外测温技术具有非接触、操作方便等优点，但受gis全封闭金属外壳结构的限制，其监测对象多为设备外壳，难以直接获取内部触头的真实温度；光纤光栅等内部植入式测温技术虽在抗电磁干扰方面具有优势，但其在gis内部布设时受限于极其严格的绝缘配合要求、狭小的安装空间以及长期运行的可靠性问题。总体而言，现有直接物理监测手段对于内部触头温度的连续、准确和无损获取仍存在较大局限。

3、大量研究与工程实践表明，gis外壳温度与内部触头温度之间存在一定的热力学传导关联，通过监测外壳温升并结合适当算法，可以实现对内部触头温度的间接估算，这种非侵入式方法在工程现场极具实施潜力。目前，相关领域已有一些基于外壳温度推算触头温度的探索，但现有研究仍存在明显不足：首先，在实际运行中，gis温度场分布受负荷电流、接触状态、风速、太阳辐射强度、sf6气体压力等多种因素共同影响，而现有方法大多仅考虑单一因素或少量理想环境条件，未深入挖掘多因素耦合作用下的热响应特征，导致复杂工况下外壳与触头的温升对应关系并不固定；其次，现有经验公式或算法大多忽略了外壳测温点位置选取与目标触头空间热耦合强度的匹配问题，限制了预测精度的进一步提升；更未见全面结合多维运行参数与环境因素进行关联建模、且能够自适应复杂工况的gis触头温升精准预测方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于，提出一种考虑多影响因素的气体绝缘全封闭开关设备(gis)触头温升预测方法。本发明旨在克服现有监测手段难以直接测量gis内部热点温度的局限，通过挖掘多维工况参数与环境因素对温度场的影响规律，建立一种兼具物理机理支撑与工程应用便捷性的触头温升间接预测模型。

2、本发明的技术方案是：

3、一种考虑多影响因素的气体绝缘全封闭开关设备(gis)触头温升预测方法，其特征在于，所述触头温升基于外壳温升与环境参数之间的关系进行估算，该估算方法包括如下步骤：

4、步骤1：搭建运行工况下gis的电磁场-流场-温度场多物理场耦合模型；

5、步骤2：通过实验测量与仿真计算对比，对上述多物理场耦合模型进行验证；

6、步骤3：根据仿真结果，提取gis触头温升与外壳温升之间的对应关系数据，在不同运行工况下改变负荷电流、接触电阻、风速、太阳辐射强度、sf6气压参数及环境温度，获得多因素作用下触头温升与外壳温升之间的变化特征，筛选出用于构建预测模型的主要影响参数；

7、步骤4：基于步骤3获得的多工况数据，将各相触头温升与对应空间位置的外壳温升及所述主要影响参数进行关联建模，通过数据拟合建立基于辐射-风速耦合饱和模型的触头温升经验公式；将实际测量得到的外壳温升及环境参数代入该公式，实现gis触头温升的计算与预测。

8、所述步骤1中包括如下具体步骤：

9、步骤1-1：分析实际情况下气体绝缘全封闭开关设备(gis)在运行时的损耗产生与热量传递过程，建立包含导体焦耳热、外壳涡流损耗发热以及内部sf6气体自然对流、表面热辐射等多物理场控制方程，

10、步骤1-2：根据gis的结构尺寸及材料参数，结合内部sf6气体及外部空气介质特性，建立包含固体导热、气体自然对流及表面辐射换热的多物理场耦合有限元模型，相关仿真数据如表1、2及3所示。

11、表1

12、

参数

数值

252

550

电压等级/kv

126

3.15

5.00

额定电流/ka

2.00

376

590

外壳外径/mm

580

368

575

外壳内径/mm

572

90

160

导杆外径/mm

70

60

135

导杆内径/mm

50

160

240

屏蔽罩外径/mm

120

140

220

屏蔽罩内径/mm

100

0.4

0.5

6气压/mpa]]>

0.4

2000

2000

隔离开关长度/mm

2000

252

550

13、为表征触头与导杆接触处的接触电阻，在二者接触区域引入一层电阻率变化的导体进行等效模拟，其中触头长度为0.3 m，电阻率变化区域厚度取0.01 m。

14、表2

15、

部件

电导率(s/m)

相对磁导率

相对介电常数

外壳

7]]>

1

1

屏蔽罩

7]]>

1

1

导杆

7]]>

1

1

触头接触处

7/(65750πr+0.01)]]>

1

1

6气体]]>

-5]]>

1

1.12

16、表中的r为导杆与触头接触处电阻的变化量。

17、表3

18、

结构部件

3)]]>

-2w/(m·k))]]>

比热容(j/(kg·k))

外壳

2680

156

942

屏蔽罩

2719

177

780

导杆

2719

177

780

19、gis设备外部空气域环境温度取25℃，环境压力取0.1 mpa，由于sf6气体和空气相关物性参数是温度和气压的函数，所以选择调用comsol软件材料库。

20、步骤1-3：为兼顾计算精度与求解效率，在多物理场求解中采用物理场控制的自由四面体网格进行剖分；其中，gis设备本体采用更细的自由四面体网格规格，外部空气域采用常规四面体网格划分；考虑到gis内外表面是自然对流换热与辐射换热的重要作用边界，在此邻近区域专门设置边界层网格并进行适当加密，进行数值求解，计算结果收敛。

21、所述步骤2中包括如下具体步骤：

22、步骤2-1：获取不同电压等级及工况下的典型gis温升实测数据；选取本领域公认的典型gis在线测温实验数据作为基准，所述数据涵盖多种电压等级及运行工况：

23、126 kv三相共箱式gis：获取在工频电流2 ka、sf6气压0.4 mpa、环境温度26.30℃工况下的触头温度(51.12℃)与外壳温度(32.60℃)实测数据；

24、252 kv gis：获取在工频电流3 ka、环境温度21.00℃、sf6气压0.3 mpa、接触电阻25 μω工况下的触头温升(33.97℃)与外壳温升(13.14℃)实测数据；

25、550 kv单相分箱式gis：获取在试验电流6.9 ka、sf6气压0.5 mpa、环境温度20.00℃工况下的触头温升实测数据(78.90℃)。

26、步骤2-2：建立对应的仿真验证模型并进行误差定量分析； 根据上述各电压等级实验的物理结构与工况参数，建立相应的多物理场耦合仿真验证模型，提取相同监测点的温升仿真值：

27、对比结果显示，126 kv gis仿真触头温度与实测数据相差1.40℃；252 kv gis仿真温升与实测数据相差0.53℃；550 kv gis仿真温升与实测数据相差1.58℃ ；

28、通过将多电压等级下的仿真计算结果与典型实验实测数据进行对比，验证各工况下的计算误差均满足工程精度要求，从而证明了所述电磁场-流体场-温度场多物理场耦合建模思路的准确性与跨电压等级的通用性。

29、所述步骤3中包括如下具体步骤：

30、步骤3-1：为了方便研究多复杂因素对gis内部热状态的影响特征，以三相触头温升与对应空间位置外壳温升的映射关联关系作为基础分析对象；

31、步骤3-2：假设外部风速、太阳辐射强度及sf6气压等环境与工况参数保持不变，设定负荷电流与接触电阻在预设范围内变化，得到不同电气参量作用下的触头温升与外壳温升变化曲线；得到负荷电流与接触电阻对触头及外壳温升均有显著提升，是引起温升变化的核心内因，对温升关联关系影响较大；

32、步骤3-3：假设内部负荷电流与接触电阻数值保持不变，设定风速与太阳辐射强度在气象变化范围内波动，得到不同外部环境条件下的触头温升与外壳温升变化曲线；得到风速增大通过增强外部对流换热显著抑制温升(且具有非线性饱和降温特征)，太阳辐射强度增加则引起温升呈近似线性上升，两者对温升关联关系影响较大；

33、步骤3-4：假设上述电气参数与风光气象参数保持不变，设定环境温度在-10℃至30℃之间变化，得到不同环境温度下的触头温升与外壳温升变化曲线；得到环境温度的变化主要整体抬升设备内部与外壳的绝对温度水平，但对触头温升与外壳温升数值本身及两者间对应关系的影响极小，在构建预测模型的过程中可以忽略；

34、步骤3-5：假设上述电气参数与气象参数保持不变，设定内部sf6气压在0.3~0.6mpa之间变化，得到不同气压下的触头温升与外壳温升变化曲线；得到sf6气压升高能有效增强内部对流散热进而降低触头温升(具饱和特征)，但对外壳温升几乎没有影响；

35、步骤3-6：综合上述仿真与数据规律分析，剔除影响较小的环境温度因素，最终筛选出外壳温升、负荷电流、接触电阻速、太阳辐射强度及sf6气压作为构建gis触头温升预测经验公式的主要影响参数。

36、所述步骤4中包括如下具体步骤：

37、步骤4-1：样本数据整理与预处理；

38、将步骤3中通过多物理场仿真获取的包含三相触头温升、外壳多点温升及各类工况参数(负荷电流、风速、太阳辐射强度、sf6气压)的数据进行汇总，构建用于公式拟合的样本数据集，并进行异常值检测与数据清洗。

39、步骤4-2：外壳温升监测点空间匹配优化；

40、基于不同方位外壳温升对内部触头发热响应的灵敏度差异，进行监测点优化选取。通过对比分析，分别选取与a、b、c三相触头热耦合最强、空间距离最近的外壳温升数据，作为对应相位触头温升预测公式的特征输入量，以最大程度还原内部热点向外壳传热的直接路径。

41、步骤4-3建立触头温升与匹配外壳温升及多环境参数之间的辐射-风速耦合饱和模型函数关系，通用表达式如式(1)所示：

42、(1)

43、式中，式中，tc——触头温升，a0——常数项，a1——负荷电流平方系数，i——负荷电流，a2——外壳温升系数，tm——外壳温升，a3——风速饱和系数，k3——风速饱和速率，v——风速，a4——太阳辐射系数，s——太阳辐射强度，a5——气压饱和系数，k5——气压饱和速率，p——气压，c——乘积系数，bw0——风速基础幅值，非负值；bw1——辐射对风速幅值的增强系数，非负值。

44、利用所述样本数据集，通过非线性回归分析确定a、b、c三项触头各自专用的模型系数，使各相公式的拟合优度r2均达到0.98以上。以126 kv三相共箱式gis为例，对仿真所得数据进行拟合，得到三相触头温升预测模型，如式(2)、(3)和(4)所示：

45、(2)

46、(3)

47、(4)

48、步骤4-4：进行公式有效性验证与误差评估；

49、选取独立于拟合数据集的164组典型工况数据作为验证样本。将其代替式(2)、(3)和(4)中得到触头温升计算值，并与验证数据作差，结果表明，在监测点空间热匹配优化条件下，各相触头温升预测值与参考值高度吻合，全工况范围内的预测绝对误差最大值均控制在1.9℃以内(其中b相最大误差为1.495℃，c相为1.710℃)，验证了该经验公式的可靠性。

50、步骤4-5：实现 gis 内部触头温升的实时在线预测；

51、将实时监测的特定相位外壳温升数据及环境参量(负荷、风速、日照、气压)代入步骤4-3确定的对应相位经验公式，即可实现gis内部热点温度的快速反演与在线监测。

52、本发明的研究过程中考虑到了真实的多环境因素影响与多物理场耦合效应，所得到的温升数据更加贴合实际，弥补了目前gis触头温升预测未充分考虑复杂环境因素耦合作用的空缺。通过空间匹配的经验公式，仅利用外壳温升及外部环境参数就可以高精度预测触头温升，与传统的接触式测温或复杂智能算法比起来简单方便，且非侵入、物理意义明确，在实际工程应用中有重要的意义。