【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及氣體分解監測分析，尤其涉及高靈敏度多參量氣體分解產物長期監測分析系統。
技術介紹
1、斷路器作為電力系統中重要的高壓設備，其運行狀態直接關系到電網的安全穩定性，斷路器通常采用保護氣體作為絕緣和滅弧介質，在正常運行條件下，這些氣體性質穩定，然而，當斷路器發生異常情況(如電弧放電、間隙擊穿、熱故障等)時，這些氣體會因高溫、電弧或局部擊穿而分解，生成多種氣體分解產物，這些分解產物的種類和濃度與故障類型和嚴重程度密切相關，是診斷斷路器潛伏性故障的重要依據，現有的氣體分解產物檢測技術主要面臨以下挑戰：
2、檢測靈敏度不足：傳統檢測方法對低濃度分解產物識別能力有限，難以捕捉故障早期的微量信號。
3、多參量聯合檢測能力弱：現有系統通常針對單一氣體成分設計，難以實現對多種分解產物的同時檢測與關聯分析，無法全面評估復雜故障特征。
4、長期穩定性問題：檢測設備在長期運行過程中易受到傳感器老化、環境干擾等因素影響，導致數據漂移和誤差增大。
技術實現思路
1、本專利技術提供了高靈敏度多參量氣體分解產物長期監測分析系統。
2、高靈敏度多參量氣體分解產物長期監測分析系統，包括：
3、氣體采集模塊：采用動態微流量采樣技術及多孔微濾膜設計，在微量氣體條件下從斷路器中捕獲氣體樣本；
4、氣體分離模塊：包括多級氣體分離，采用離子遷移譜分離技術和氣相色譜技術相結合的方法，將氣體樣本中的分解產物氣體按成分進行分離；
5、多參
6、數據處理與分析模塊：用于接收多參量檢測模塊的輸出數據，進行數據處理分析，具體包括：
7、分解產物趨勢分析：通過多維數據建模將多種分解產物的濃度、比值及時間變化進行聯合分析，分析分解產物的變化趨勢；
8、故障模式識別模型：建立故障檢測模型，根據多參量檢測模塊的輸出數據自動識別斷路器潛伏性故障類型；
9、數據存儲單元：支持長期運行數據的存儲。
10、可選的，所述分解產物包括so2、h2s、co、cf4、sof2；
11、所述電化學傳感器用于檢測硫氧化物，包括so2、sof2、h2s；
12、所述光聲光譜傳感器用于檢測低濃度cf4、co。
13、可選的，所述動態微流量采樣技術包括配備微流量調節閥和壓力傳感器，通過實時監測斷路器內部的氣體壓力變化，動態調節采樣流量，確保采樣流量穩定在0.01～0.5l/min范圍內；
14、采用可編程控制單元，根據斷路器的運行狀態自動設定采樣時間和頻率，對微量氣體的進行間歇性采樣，以避免對斷路器內氣體壓力的過度擾動，設置緩沖腔室，在采樣過程中平衡采樣壓力，防止瞬時壓力波動導致樣本丟失或采樣不均勻；
15、所述多孔微濾膜設計具體包括：
16、在采樣路徑的入口處設置多孔微濾膜，用于過濾氣體樣本中的顆粒物和油霧，保護后續的檢測模塊，微濾膜孔徑范圍為0.01～0.5微米，確保不破壞so2、h2s、co、cf4、sof2等分解產物的化學成分，微濾膜具有雙層結構，外層用于初步過濾大顆粒雜質，內層細化過濾微小顆粒，保證氣體樣本純度。
17、可選的，所述氣體分離模塊具體包括：
18、氣體初步分離單元：配備氣相色譜柱，利用不同氣體分解產物的分子量、沸點和化學性質的差異，通過程序升溫或恒溫操作，對分解產物成分進行初步分離，在分離過程中采用惰性氣體，惰性氣體包括氮氣或氦氣，作為載氣，確保樣本的化學成分穩定，避免二次反應；
19、離子遷移譜分離單元：配備離子化裝置，通過電暈放電對初步分離后的氣體樣本進行電離，將氣體分子轉化為帶電粒子(離子)，采用非均勻電場將帶電粒子按遷移率差異進行分離，不同遷移率的離子根據其特性分布在不同的位置或時間點。
20、可選的，所述離子的遷移率k定義為離子在電場中單位電場強度e下的漂移速度vd：其中，vd是離子的漂移速度，e是電場強度；
21、還包括遷移時間的計算：帶電粒子在非均勻電場中遷移時間td計算為：
22、其中，l是離子漂移距離，k是遷移率，e是電場強度，td越短，表示迋移率k越大。
23、可選的，所述氣體分離模塊還包括聯動分離策略：初步分離后的氣相色譜流出物直接進入離子遷移譜單元進行精細分離，以區分特性相近的氣體成分，配備在線分離控制器，調整氣相色譜和離子遷移譜的分離參數(如氣相色譜的載氣流速、離子遷移譜的電場強度)，優化復雜氣體樣本的分離精度。
24、可選的，所述分解產物趨勢分析具體包括：
25、對多參量檢測模塊傳遞的分解產物濃度數據進行去噪處理，同時進行時間對齊處理；
26、多維數據建模：構建多參量特征矩陣y，每一行為時間點，列為分解產物的濃度、比值，采用主成分分析法，對特征矩陣進行降維處理，提取主要分解產物濃度及比值變化模式，簡化后續分析；
27、趨勢分析與聯合分析：構建分解產物濃度和比值的時間序列模型，預測分解產物濃度和比值的未來變化趨勢；
28、結果輸出：生成分解產物濃度趨勢變化的。
29、可選的，所述時間序列模型采用自回歸積分滑動平均模型預測分解產物的濃度和比值變化趨勢，模型表達為：
30、cj(t)＝φ1cj(t-1)+φ2cj(t-2)+…+φpcj(t-p)+(t)+θ1(t-1)
31、+…+θq(t-q)；
32、其中，cj(t)是時間t時刻的第j種分解產物濃度，φ1,φ2,…,φp是自回歸系數，(t)是時間t的白噪聲，θ1,…,θq是移動平均系數，p、q分別為自回歸項和移動平均項的階數；
33、預測趨勢根據擬合模型預測未來時刻的濃度值：
34、其中，
35、是預測的時間t+h時刻的濃度值。
36、可選的，所述故障檢測模型采用支持向量機分類算法建立；
37、故障檢測模型輸入特征為多參量檢測模塊的輸出數據，包括各分解產物濃度、分解產物之間的比值；輸出為故障類型；
38、基于歷史故障數據集為樣本標注，標注后進行模型訓練：
39、電弧放電：標簽y＝1；間隙擊穿：標簽y＝2；熱故障：標簽y＝3；
40、訓練完畢后，根據實時氣體檢測數據，使用故障檢測模型進行分類，故障類型包括電弧放電、間隙擊穿、熱故障。
41、本專利技術的有益效果：
42、本專利技術，通過集成動態微流量采樣技術、多孔微濾膜設計、多級氣體分離技術(氣相色譜結合離子遷移譜)及多參量檢測模塊(電化學傳感器、光聲光譜傳感器、紅外吸收傳感器)，提高了對分解產物的檢測靈敏度和準確性，適用于復雜斷路器工況下的多氣本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.高靈敏度多參量氣體分解產物長期監測分析系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的高靈敏度多參量氣體分解產物長期監測分析系統，其特征在于，所述分解產物包括SO2、H2S、CO、CF4、SOF2；
3.根據權利要求1所述的高靈敏度多參量氣體分解產物長期監測分析系統，其特征在于，所述動態微流量采樣技術包括配備微流量調節閥和壓力傳感器，通過實時監測斷路器內部的氣體壓力變化，動態調節采樣流量，確保采樣流量穩定在0.01～0.5L/min范圍內；
4.根據權利要求2所述的高靈敏度多參量氣體分解產物長期監測分析系統，其特征在于，所述氣體分離模塊具體包括：
5.根據權利要求4所述的高靈敏度多參量氣體分解產物長期監測分析系統，其特征在于，所述離子的遷移率K定義為離子在電場中單位電場強度E下的漂移速度vd：其中，vd是離子的漂移速度，E是電場強度；
6.根據權利要求5所述的高靈敏度多參量氣體分解產物長期監測分析系統，其特征在于，所述氣體分離模塊還包括聯動分離策略：初步分離后的氣相色譜流出物直接進入離子遷移譜單元進行精細分離，以區
7.根據權利要求1所述的高靈敏度多參量氣體分解產物長期監測分析系統，其特征在于，所述分解產物趨勢分析具體包括：
8.根據權利要求7所述的高靈敏度多參量氣體分解產物長期監測分析系統，其特征在于，所述時間序列模型采用自回歸積分滑動平均模型預測分解產物的濃度和比值變化趨勢，模型表達為：
9.根據權利要求1所述的高靈敏度多參量氣體分解產物長期監測分析系統，其特征在于，所述故障檢測模型采用支持向量機分類算法建立；
...【技術特征摘要】
1.高靈敏度多參量氣體分解產物長期監測分析系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的高靈敏度多參量氣體分解產物長期監測分析系統，其特征在于，所述分解產物包括so2、h2s、co、cf4、sof2；
3.根據權利要求1所述的高靈敏度多參量氣體分解產物長期監測分析系統，其特征在于，所述動態微流量采樣技術包括配備微流量調節閥和壓力傳感器，通過實時監測斷路器內部的氣體壓力變化，動態調節采樣流量，確保采樣流量穩定在0.01～0.5l/min范圍內；
4.根據權利要求2所述的高靈敏度多參量氣體分解產物長期監測分析系統，其特征在于，所述氣體分離模塊具體包括：
5.根據權利要求4所述的高靈敏度多參量氣體分解產物長期監測分析系統，其特征在于，所述離子的遷移率k定義為離子在電場中單位電場強度e下的漂移速度vd：其...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陳少卿，王燕，王嘉易，夏亞龍，胡仕紅，毛婳，王方強，
申請(專利權)人：國網四川省電力公司電力科學研究院，
類型：發明
國別省市：
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