Разработка методики идентификации дефектов изоляции электроэнергетического оборудования по статистическим характеристикам частичных разрядов

• Автор: Андреев, Иван Александрович
• Шифр специальности: 05.09.02
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 159 с. : ил.

Д"4
Актуальность темы. В настоящее время в Российской Федерации (РФ) доля оборудования электростанций со сроком службы свыше 30 лет составила абсолютное большинство. Поэтому остро стоит вопрос о техническом перевооружении станций на базе современного энергетического оборудования, в частности, генераторов с повышенными технико-экономическими показателями. Согласно основным положениям технической политики в электроэнергетике РФ на период до 2030 года, отечественная промышленность должна освоить выпуск новых видов генерирующего оборудования, в частности, турбогенераторов с полностью воздушным охлаждением до 350 МВт и осуществить разработку таких машин мощностью до 500 МВт [1]. Актуальным является также и промышленное освоение турбогенераторов до 1500 МВт с водяным охлаждением для АЭС и оснащение теплоэлектростанций на 25-30 % асинхронизированными турбогенераторами. Причем техническое перевооружение действующих электростанций включает как замену, так и глубокую модернизацию оборудования. Совершенствование конструкций турбо- и гидрогенераторов тесно связано с возрастанием электродинамических, тепловых и термомеханических нагрузок, что требует решения ряда важных прикладных проблем, в том числе в области внедрения новых изоляционных материалов и разработки прогрессивных технологических процессов изготовления систем изоляции статорных обмоток [2], а также разработки и широкого внедрения современных систем диагностики их работоспособности.
Для высоковольтного электроэнергетического оборудования проблема контроля и технического диагностирования стоит особенно остро из-за большой ответственности выполняемых им функций. Успех ее решения во многом зависит от выбора контролируемых параметров, а также умения предсказать момент отказа на основании системного анализа критериев работоспособности путем использования интеллектуальных прогностических алгоритмов.

Хорошо известно, что работоспособность электрических машин высокого напряжения, в первую очередь, определяется надежностью систем изоляции статорной обмотки. Согласно статистическим исследованиям, проведенным в Северной Америке (США и Канаде) [3,4], более 37% отказов генераторов и электродвигателей с воздушным охлаждением и до 56% отказов гидрогенераторов связаны с проблемами электрической изоляции статорных обмоток этих машин, которые, в первую очередь, обусловлены развитием в них частичных разрядов (ЧР) различных типов и интенсивности.
ЧР в системах изоляции статорной обмотки электрических машин возникают под действием высокой напряженности электрического поля в местах пониженной электрической прочности. Они представляют собой либо пробои газовых включений внутри корпусной изоляции, либо местные электрические разряды в газе по поверхности твердого диэлектрика, и на этой основе разделяются на внутренние и внешние. Отказ системы электрической изоляции естественно происходит не мгновенно и, в первую очередь, определяется типом ЧР и областью их возникновения. Время от возникновения первичных ЧР до полного пробоя изоляции в большинстве зафиксированных случаев составляет от нескольких педель до десятков лет, наиболее опасными типами являются некоторые внешние ЧР, в частности, пазовые. Таким образом, характеристики и типы ЧР являются важными диагностическими признаками, что дает возможность обнаруживать технологические дефекты уже на стадии заводских приемо-сдаточных испытаний, планировать и осуществлять оптимальное финансирование ремонтных работ.
Следует учитывать, что в отличие от других диагностических методов, основанных на измерениях электрических характеристик (регистрация диэлектрических потерь, измерение абсорбционных характеристик и т.д.), измерение характеристик ЧР может выявлять локальные дефектные области и идентифицировать наиболее опасные типы ЧР, что обуславливает преимущество этого метода. Необходимым условием для этого является разработка эффективного алгоритма и программы идентификации дефектов
изоляции по характеристикам ЧР, которые могли бы быть использованы в заводских условиях для контрольных испытаний. Мероприятия по разработке подобных методов могут быть реализованы только на основе использования знаний в области электротехнических материалов, теоретической электротехники и системного анализа. Кроме того, существенное влияние на разработку методов контроля оказывает эффективность разработанного программного обеспечения, возможность его технической реализации и доступность измерительных средств.
Таким образом, тема данной работы, посвященной разработке методики идентификации дефектов изоляции статорной обмотки высоковольтных электрических машин по характеристикам ЧР при интеллектуальной поддержке принятия решений в процессе диагностирования на этапе заводских испытаний, является актуальной.
Цель работы — разработать методику и автоматизированную систему для идентификации дефектов в элементах изоляции (статорных стержнях и катушках) и собранной статорной обмотки высоковольтных электрических машин в процессе заводских приемо-сдаточных испытаний.
Для достижения этой цели в диссертации были поставлены и решены следующие задачи:
- создать модельные образцы с искусственными дефектами-источниками частичных разрядов, характерными для изоляции высоковольтных электрических машин;
- экспериментально изучить влияние типов искусственных дефектов изоляции на статистические характеристики ЧР;
- выбрать и рассчитать характеристические признаки спектров ЧР различных типов;
- разработать алгоритм идентификации дефектов на основе спектров ЧР;
- провести апробацию разработанной программы идентификации технологических дефектов при приемо-сдаточных испытаниях реальной продукции в заводских условиях.

Если распределение симметрично, то коэффициент асимметрии равен 0, если асимметрично в левую сторону, то больше 0, если в правую сторону, меньше
0. Следовательно, при большом положительном значении коэффициента асимметрии ЧР, возникающие в изоляции, сконцентрированы в области малых фазовых углов, что соответствует распределению с вытянутым в сторону больших фазовых углов «хвостов». И, наоборот, распределению с большим отрицательным значением коэффициента асимметрии соответствует ситуация, когда после появления нескольких малых ЧР, образуется ЧР с большой амплитудой. Коэффициент эксцесса, характеризующий степень сосредоточенности фазовых углов появления импульсов ЧР, имеет тесную корреляционную связь с пространственной сосредоточенностью дефектов в изоляции. А именно, если зона возникновения ЧР ограничена небольшой пространственной областью, то значение коэффициента эксцесса велико, что свидетельствует о высокой степени сосредоточенности формы распределения. И наоборот, если ЧР рассредоточены по более широкой зоне, вследствие, например, возрастания испытательного напряжения, то значение коэффициента эксцесса уменьшается.
Использование фрактального анализа для идентификации источников ЧР в высоковольтной изоляции началось сравнительно недавно, в 90-х годах прошлого столетия [51,55,57], поскольку само понятие фрактал и фрактальная геометрия появилось в конце 70-х годов [56]. Амплитудно-фазовые спектры ЧР обладают свойствами фрактальных моделей, для описания которых используются такие характеристики как фрактальная размерность £> и лакунарность Л [57]. В этом случае размерность спектров ЧР понижалась до двух порядков. Фрактальная размерность определяет степень разветвленности фрактала в сравнении с чистой топологической размерностью, которой обладают традиционные геометрические фигуры. Лакунарность определяет сплошность фрактальной поверхности. Обычно фрактальная размерность определяется методом подсчета количества квадратиков (клеток) ЩЬ) [56] со