Размещено на http://www.allbest.ru/

Оценка и прогнозирование фактического состояния изоляционных промежутков крупных и средних электрических машин

Е.В. Зенова , М.Б. Кисляков , В.Б. Чернышев

Московский энергетический институт (технический университет) (1) Смоленский филиала МЭИ (2)

АННОТАЦИЯ

В докладе предлагается метод контроля состояния изоляционных промежутков силового энергетического оборудования, в основе которого лежит представление об «обобщенном индексе поляризации» (tpi), отражающим основные процессы поляризации, развивающиеся в изоляционном промежутке под действием приложенного электрического поля. Высокая чувствительность величины tpi к изменению структуры изоляционного промежутка и процессам старения материалов, работающих в нем, обеспечивает предлагаемому методу контроля высокую надежность и достоверность получаемых результатов оценивания.

изоляционный энергетический поле силовой

ВВЕДЕНИЕ

Качество, как параметр контроля выпускаемого или действующего оборудования, оценивается уровнем его соответствия установленным нормативно-техническими документами требованиям. Считается общепризнанным, что обеспечение запланированного уровня качества позволяет достигнуть желаемого результата при минимальных затратах. Поэтому контроль и обеспечение качества сложного электротехнического оборудования на этапах его проектирования, изготовления и эксплуатации представляется особо актуальной проблемой.

Решение указанной проблемы связывается с выбором эффективного параметра контроля, простого и доступного метода измерения и надежной, физически обоснованной базы сравнения.

1. КОНТРОЛЬ СОСТОЯНИЯ ИЗОЛЯЦИОННЫХ ПРОМЕЖУТКОВ С ПОМОЩЬЮ ИЗМЕРЕНИЯ ТОКОВ ПОЛЯРИЗАЦИИ

1.1 Формирование параметра контроля

Попытки оценить состояние изоляционной системы и тем самым получить информацию о качестве изделия и степени его надежности предпринимаются на протяжении всей второй половины прошедшего столетия и особенно усилились за последние 15-20 лет. При этом на первый план выходит понимание того, что «...диэлектрическая жизнь высоковольтного оборудования может приблизить срок окончания его эксплуатации значительно скорее, чем его термическая жизнь» [1]. В этом убеждают нас имеющиеся данные по отказам электрических машин, показывающие, что 38--40 % отказов эксплуатируемого оборудования такого рода связано с отказом его изоляционной системы. Именно поэтому сегодня существует целый арсенал методов

и методик, которые пытаются использовать для оценки состояния изоляционного промежутка и качества диэлектрических материалов, работающих в нем. Последнее оказывается довольно трудным и перерастает в сложную научно-техническую проблему, не имеющую окончательного решения до настоящего время. Особенно это оказывается проблематичным в отношении электрических машин и генераторов, в которых материалы изоляционных промежутков подвержены влиянию сильнейших знакопеременных энергетических воздействий: механических, электромагнитных, тепловых и агрессивных внешних сред и пр. К тому же этот мощный арсенал методов использует широкий спектр различных параметров контроля, каждый из которых реализует физическую модель отказа и обеспечивает информационную ценность метода. Сегодня к такимпараметрам относят [21:

Некоторые из них считаются уже классическими, такие как Rm, tg д, СИЗ, Јабс,к новейшим обычно относят: (коэффициент диэлектрического разряда (DD), индекс поляризации (СЙ), диэлектрический профиль (DPr) и др. Но и они не обеспечили существенного прорыва в решении обсуждаемой здесь проблемы. Это связано с тем, что внешнее энергетическое воздействие на диэлектрические материалы работающего изоляционного промежутка является многофакторным и его описание не укладывается в рамках единой даже хорошо разработанной физической модели. Контроль состояния энергетического оборудования в таких условиях приобретает характер многоуровневого и многопараметрического. Декларируя такие подходы, Vicki Warren и Greg Stone пишут [3]: «...не существует абсолютно совершенного теста -- нет теста, чувствительного ко всем проблемам изоляции. И ни один тест не можетпредставить абсолютную индикацию состояния изоляции, особенно если только один метод измерения доступен».

Рассматривая структуру и природу параметров контроля, перечисленных выше, можно заметить, что их величина определяется по существу одной и той же физической закономерностью, описывающей спадание тока, протекающего в изоляционном промежутке, от времени. Это отчетливо видно из рис. 1а, на котором показано, что каждому параметру контроля соответствует определенное значение тока, измеренного в заданные временные интервалы. Иными словами, вся информация, которую пытаются получить с помощью измерения того или иного параметра, о состоянии изоляционного промежутка и степени его совершенства, как бы «зашифрована» в полной зависимости спадания тока от времени приложения напряжения (рис. 1а).

Оставляя в стороне рассмотрение физической сущности механизма спадания тока со временем, отметим, что, учитывая его основные свойства, нам удалось сформировать параметр контроля в виде H(t), зависимость от времени которого представляется кривой, проходящей через максимум (рис. 16).

Максимальное значение [/¦/(/)] max, играющее роль основного параметра контроля состояния, формируется (в отличие от обычно применяемых) поведением зависимости [/¦/(/)] = ЛО на всем временном интервале и поэтому воспринимается как обобщенный или комплексный показатель работоспособности изоляционного промежутка. Чтобы подчеркнуть отмеченную особенность обсуждаемого показателя,

он был обозначен аббревиатурой tpi (total polarization index) или обобщенный индекс поляризации, т.е. tpi = [/-/(/)]тах· Заметим, что значения tpi хорошо коррелируют с большинством перечисленных выше параметров контроля.

1.2 Метод измерения. Результаты и их обсуждение

Представленная таким образом зависимость [/¦/(/)] =/(/) (рис. 16) с физической точки зрения отражает в общем случае спектр поляризационных токов, вид которого оказывается плохо структурированным. Однако можно воспользоваться методом выделения основных полос поглощения плохо структурированных спектров, предложенным Хиде-хару Матсуура и Такаши Хосе [4]. Тогда из экспериментально полученного спектра токов поляризации удается в исследованном временном интервале выделить две основные полосы, каждая из которых определяется собственным механизмом спадания тока во времени, характеризуя тем самым степень и характер однородности структуры изоляционного промежутка (рис. 2).

Так как в выбранном временном интервале основным видом поляризации является структурная поляризация, то природа первого максимума определяется степенью однородности исходной структуры. Она характеризуется наличием целой системы распределенных по объему структурных дефектов, играющих роль ловушек носителей электрического заряда. Природа второго максимума связана с наличием крупных структурных нарушений, представляющих собой более глубокие ловушки, способные локализовать значительное количество носителей электрического заряда, вызывая тем самым заметный эффект поляризации. Таким образом, полученный спектр поляризационных токов оказывается чувствительным не только к виду структурных нарушений (положение максимумов на временной оси), но и к их интенсивности (амплитуда максимума).

Более обширная информация о природе ловушек (структурных нарушений) и их детальная классификация оказываются малоэффективными, так как структура изоляционного промежутка определяется не только степенью совершенства исходных материалов, но и особенностями технологических режимов их формирования. Свидетельством тому могут служить изображения сечений изоляционного промежутка, полученные доц. Зеновой Е.В. с помощью двухлучевого электронно-ионного микроскопа типа Dualbeam NovaNanoLab в лаборатории микроэлектроники и нанотехнологии физфака МГУ (рис. 3). На рисунке представлен ряд последовательных сечений одного и того же модельного изоляционного промежутка. Видно, что структура модельного изоляционного промежутка в различных его сечениях довольно разнородна и изобилует большим количеством достаточно крупных структурных нарушений.

Эффективность контроля состояния изоляционных промежутков с помощью рассматриваемых в докладе подходов подтверждается большим объемом экспериментальных результатов, приведенных на рис. 4. На этом рисунке приведены спектры, токов поляризации для более 20 электрических машин марки ДАВ 315-4у2, которые были выпущены ОАО «Сафоновский электромашиностроительный завод» в течение 2008 года. Исследования проводились ежемесячно по 2-3 машины в месяц. Для облегчения восприятия полезной информации приведенное семейство спектров поляризационных токов сопоставляется с эталонным спектром (черная сплошная кривая), играющим роль аналога. В результате отчетливо видно соответствие представленных спектров исследованных электродвигателей спектру, выбранному в качестве аналога. Заметим, однако, что примерно 30 % из всей совокупности двигателей имеют определенные проблемы со степенью однородности структуры изоляционных промежутков, а в некоторых из них могут наблюдаться и нарушение сплошности материалов, работающих в промежутках. Интересно, что наблюдаемое при этом изменение электрических параметров контролируемых изделий оказывается недостаточным, чтобы принять его бракованным, и оно проходит выходной контроль, предусмотренный существующими нормативными документами.

Если вид спектров токов поляризации чувствителен даже к малейшему нарушению структуры, то его можно использовать в качестве параметра контроля состояния изоляционного промежутка. Однако для этого необходимо иметь возможность получения количественных оценок. Получение количественных оценок состояния изоляционных промежутков связано с формированием надежной базы сравнения, при сопоставлении с которой полный спектр токов поляризации может быть представлен в виде числового параметра, отражающего степень близости его к базовому спектру.

Алгоритм и инструменты оценивания представлены на рис. 5. На этом рисунке мы имеем мастер-кривую (рис. 5а), представляющую собой спектр диэлектрического поглощения изоляционного промежутка, отвечающего требованиям ТЗ и обеспечивающего минимум затрат не только производителя, но и потребителя (концепция оценивания Taguchi). Спектр диэлектрического поглощения изоляционного промежутка, находящегося под контролем, приведен на рис. 56. И наконец, программный модуль оценивания, представленный в виде информационной матрицы, предназначенной для сопоставления спектров обоих промежутков в числовом виде, изображен на рис. 5в.

Программный модуль оценивания в принципе является модернизированной информационной матрицей метода (QFD -- Quality Function Deployment) структурирования функций качества. Метод был разработан в коне 20-го столетия в Японии и использовался для определения точек рекламных предпочтений изделия, готовящегося к выпуску, по отношению к изделиям, уже имеющимся на рынке.

Внизу информационной матрицы по горизонтали приведены 12 значений контролируемого параметра [/¦/(/)], разнесенные по времени через равные промежутки (/ = 50 с) для мастер-кривой (реперной кривой). Этим самым удается сформировать базу

сравнения, в которой значения параметра контроля [/¦/(/)] ранжированы в порядке убывания их значимости. Аналогичные значения представлены в этом модуле в вертикальном столбце справа и для спектра диэлектрического поглощения тестируемого промежутка. По диагонали информационной матрицы располагаются результаты, представляющие собой отношения: qi(X) = XulIXifi или qi(X) = XifiIXuu / = 1,2.....я.

Индекс «0» свидетельствует о том, что данное значение принадлежит базе сравнения (мастер-кривой), а индекс «1» -- массиву экспериментальных данных, относящихся к спектру диэлектрического поглощения контролируемого промежутка.

Значения qi(X), отложенные в поле координат [и, qi(X)], формируют совокупность экспериментальных точек, однозначно задающих положение прямой линии, точка пересечения которой с осью ординат и представляет собой результат оценивания Q(x). Данный результат определяет степень приближения структуры изоляционных материалов контролируемого промежутка к структуре, характеризуемой спектром диэлектрического поглощения промежутка, выбранным в качестве базы сравнения, и может выступать в качестве эффективного параметра контроля.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Sokolov V.V. Considerations on Power Transformer Condition - Based Maintenance. ERPI Substation Equipment Diagnostic Conference VIII February 20-23, 2000, New Orleans, LA

2. Чернышев В.А., Зенова Е.В. Контроль качества изоляционных промежутков энергетического оборудования на этапе эксплуатации // Электричество. 2009. №6.

3. Vicki Warren, Greg Stone. Recent Developments in Diagnostic Testing of Stator Wind-ing // ЕЕ Electrical Insulation Magazine/ September/October 1998 - Vol. 14. No 5.

4. Hideharu Matsuura, Takashi Hose. "Graphical peak analysis method for deter-mining densities and emission rate of traps in dielectric film from transient dis-charge current" //Journ. Applied Physics. 2002. Vol. 91. № 4. P. 2085-2092.

Труды конференции «Повышение надежности и эффективности эксплуатации электрических станций и энергетических систем», 2010 г., МЭИ, www.energy2010.mpei.ru

Размещено на Allbest.ru