【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及气体分解监测分析，尤其涉及高灵敏度多参量气体分解产物长期监测分析系统。
技术介绍
1、断路器作为电力系统中重要的高压设备，其运行状态直接关系到电网的安全稳定性，断路器通常采用保护气体作为绝缘和灭弧介质，在正常运行条件下，这些气体性质稳定，然而，当断路器发生异常情况(如电弧放电、间隙击穿、热故障等)时，这些气体会因高温、电弧或局部击穿而分解，生成多种气体分解产物，这些分解产物的种类和浓度与故障类型和严重程度密切相关，是诊断断路器潜伏性故障的重要依据，现有的气体分解产物检测技术主要面临以下挑战：
2、检测灵敏度不足：传统检测方法对低浓度分解产物识别能力有限，难以捕捉故障早期的微量信号。
3、多参量联合检测能力弱：现有系统通常针对单一气体成分设计，难以实现对多种分解产物的同时检测与关联分析，无法全面评估复杂故障特征。
4、长期稳定性问题：检测设备在长期运行过程中易受到传感器老化、环境干扰等因素影响，导致数据漂移和误差增大。
技术实现思路
1、本专利技术提供了高灵敏度多参量气体分解产物长期监测分析系统。
2、高灵敏度多参量气体分解产物长期监测分析系统，包括：
3、气体采集模块：采用动态微流量采样技术及多孔微滤膜设计，在微量气体条件下从断路器中捕获气体样本；
4、气体分离模块：包括多级气体分离，采用离子迁移谱分离技术和气相色谱技术相结合的方法，将气体样本中的分解产物气体按成分进行分离；
5、多参
6、数据处理与分析模块：用于接收多参量检测模块的输出数据，进行数据处理分析，具体包括：
7、分解产物趋势分析：通过多维数据建模将多种分解产物的浓度、比值及时间变化进行联合分析，分析分解产物的变化趋势；
8、故障模式识别模型：建立故障检测模型，根据多参量检测模块的输出数据自动识别断路器潜伏性故障类型；
9、数据存储单元：支持长期运行数据的存储。
10、可选的，所述分解产物包括so2、h2s、co、cf4、sof2；
11、所述电化学传感器用于检测硫氧化物，包括so2、sof2、h2s；
12、所述光声光谱传感器用于检测低浓度cf4、co。
13、可选的，所述动态微流量采样技术包括配备微流量调节阀和压力传感器，通过实时监测断路器内部的气体压力变化，动态调节采样流量，确保采样流量稳定在0.01～0.5l/min范围内；
14、采用可编程控制单元，根据断路器的运行状态自动设定采样时间和频率，对微量气体的进行间歇性采样，以避免对断路器内气体压力的过度扰动，设置缓冲腔室，在采样过程中平衡采样压力，防止瞬时压力波动导致样本丢失或采样不均匀；
15、所述多孔微滤膜设计具体包括：
16、在采样路径的入口处设置多孔微滤膜，用于过滤气体样本中的颗粒物和油雾，保护后续的检测模块，微滤膜孔径范围为0.01～0.5微米，确保不破坏so2、h2s、co、cf4、sof2等分解产物的化学成分，微滤膜具有双层结构，外层用于初步过滤大颗粒杂质，内层细化过滤微小颗粒，保证气体样本纯度。
17、可选的，所述气体分离模块具体包括：
18、气体初步分离单元：配备气相色谱柱，利用不同气体分解产物的分子量、沸点和化学性质的差异，通过程序升温或恒温操作，对分解产物成分进行初步分离，在分离过程中采用惰性气体，惰性气体包括氮气或氦气，作为载气，确保样本的化学成分稳定，避免二次反应；
19、离子迁移谱分离单元：配备离子化装置，通过电晕放电对初步分离后的气体样本进行电离，将气体分子转化为带电粒子(离子)，采用非均匀电场将带电粒子按迁移率差异进行分离，不同迁移率的离子根据其特性分布在不同的位置或时间点。
20、可选的，所述离子的迁移率k定义为离子在电场中单位电场强度e下的漂移速度vd：其中，vd是离子的漂移速度，e是电场强度；
21、还包括迁移时间的计算：带电粒子在非均匀电场中迁移时间td计算为：
22、其中，l是离子漂移距离，k是迁移率，e是电场强度，td越短，表示迋移率k越大。
23、可选的，所述气体分离模块还包括联动分离策略：初步分离后的气相色谱流出物直接进入离子迁移谱单元进行精细分离，以区分特性相近的气体成分，配备在线分离控制器，调整气相色谱和离子迁移谱的分离参数(如气相色谱的载气流速、离子迁移谱的电场强度)，优化复杂气体样本的分离精度。
24、可选的，所述分解产物趋势分析具体包括：
25、对多参量检测模块传递的分解产物浓度数据进行去噪处理，同时进行时间对齐处理；
26、多维数据建模：构建多参量特征矩阵y，每一行为时间点，列为分解产物的浓度、比值，采用主成分分析法，对特征矩阵进行降维处理，提取主要分解产物浓度及比值变化模式，简化后续分析；
27、趋势分析与联合分析：构建分解产物浓度和比值的时间序列模型，预测分解产物浓度和比值的未来变化趋势；
28、结果输出：生成分解产物浓度趋势变化的。
29、可选的，所述时间序列模型采用自回归积分滑动平均模型预测分解产物的浓度和比值变化趋势，模型表达为：
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)是时间t时刻的第j种分解产物浓度，φ1,φ2,…,φp是自回归系数，(t)是时间t的白噪声，θ1,…,θq是移动平均系数，p、q分别为自回归项和移动平均项的阶数；
33、预测趋势根据拟合模型预测未来时刻的浓度值：
34、其中，
35、是预测的时间t+h时刻的浓度值。
36、可选的，所述故障检测模型采用支持向量机分类算法建立；
37、故障检测模型输入特征为多参量检测模块的输出数据，包括各分解产物浓度、分解产物之间的比值；输出为故障类型；
38、基于历史故障数据集为样本标注，标注后进行模型训练：
39、电弧放电：标签y＝1；间隙击穿：标签y＝2；热故障：标签y＝3；
40、训练完毕后，根据实时气体检测数据，使用故障检测模型进行分类，故障类型包括电弧放电、间隙击穿、热故障。
41、本专利技术的有益效果：
42、本专利技术，通过集成动态微流量采样技术、多孔微滤膜设计、多级气体分离技术(气相色谱结合离子迁移谱)及多参量检测模块(电化学传感器、光声光谱传感器、红外吸收传感器)，提高了对分解产物的检测灵敏度和准确性，适用于复杂断路器工况下的多气本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.高灵敏度多参量气体分解产物长期监测分析系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的高灵敏度多参量气体分解产物长期监测分析系统，其特征在于，所述分解产物包括SO2、H2S、CO、CF4、SOF2；
3.根据权利要求1所述的高灵敏度多参量气体分解产物长期监测分析系统，其特征在于，所述动态微流量采样技术包括配备微流量调节阀和压力传感器，通过实时监测断路器内部的气体压力变化，动态调节采样流量，确保采样流量稳定在0.01～0.5L/min范围内；
4.根据权利要求2所述的高灵敏度多参量气体分解产物长期监测分析系统，其特征在于，所述气体分离模块具体包括：
5.根据权利要求4所述的高灵敏度多参量气体分解产物长期监测分析系统，其特征在于，所述离子的迁移率K定义为离子在电场中单位电场强度E下的漂移速度vd：其中，vd是离子的漂移速度，E是电场强度；
6.根据权利要求5所述的高灵敏度多参量气体分解产物长期监测分析系统，其特征在于，所述气体分离模块还包括联动分离策略：初步分离后的气相色谱流出物直接进入离子迁移谱单元进行精细分离，以区
7.根据权利要求1所述的高灵敏度多参量气体分解产物长期监测分析系统，其特征在于，所述分解产物趋势分析具体包括：
8.根据权利要求7所述的高灵敏度多参量气体分解产物长期监测分析系统，其特征在于，所述时间序列模型采用自回归积分滑动平均模型预测分解产物的浓度和比值变化趋势，模型表达为：
9.根据权利要求1所述的高灵敏度多参量气体分解产物长期监测分析系统，其特征在于，所述故障检测模型采用支持向量机分类算法建立；
...【技术特征摘要】
1.高灵敏度多参量气体分解产物长期监测分析系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的高灵敏度多参量气体分解产物长期监测分析系统，其特征在于，所述分解产物包括so2、h2s、co、cf4、sof2；
3.根据权利要求1所述的高灵敏度多参量气体分解产物长期监测分析系统，其特征在于，所述动态微流量采样技术包括配备微流量调节阀和压力传感器，通过实时监测断路器内部的气体压力变化，动态调节采样流量，确保采样流量稳定在0.01～0.5l/min范围内；
4.根据权利要求2所述的高灵敏度多参量气体分解产物长期监测分析系统，其特征在于，所述气体分离模块具体包括：
5.根据权利要求4所述的高灵敏度多参量气体分解产物长期监测分析系统，其特征在于，所述离子的迁移率k定义为离子在电场中单位电场强度e下的漂移速度vd：其...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈少卿，王燕，王嘉易，夏亚龙，胡仕红，毛婳，王方强，
申请(专利权)人：国网四川省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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