GIS典型放电条件下SF6气体分解产物与故障能量和故障类型对应关系研究

何 清，邓万婷，王 伟，胡丹晖，刘 帆，胡 然

（1.国网湖北省电力有限公司电力科学研究院，湖北 武汉 430077；2.国网湖北省电力有限公司，湖北 武汉 430077）

0 引言

SF6气体绝缘组合电器（Gas Insulated Switch gear，GIS）以其占地面积少、无油化、维护量小、安全性高等优点广泛应用于电力、交通、煤矿等领域。但由于该类设备在生产制造、加工安装以及运行维护过程中都不可避免先天或后天产生某类绝缘缺陷，从而导致设备发生严重故障危害电网及人身安全［1-3］。自GIS 投运以来绝缘事故频发，据不完全统计，异物放电占故障统计的30%，盆子绝缘故障超过10%，由GIS绝缘故障导致的直接和间接损失不可估量。研究表明，通过检测GIS 气室中SF6气体分解的特定成组的故障特征气体可对GIS 内存在的故障缺陷进行大致的分析与判断［7-10］。

本文选择在GIS 内部出现的4 种典型局部放电故障类型开展SF6气体分解产物与故障类型及故障能量研究。研究表明，在GIS内部金属突出物、自由导电微粒、绝缘子表面污秽和绝缘子外气隙4 种典型局部放电故障模型下SF6气体分解产生的SO2F2、SOF2、SO2、CF4、CO25种特征故障气体在总含气量、气体组分含量比值以及产气速率等方面均有所差异。因此，提出利用4种典型故障下SF6气体分解产生的5种特征气体对GIS设备内部局部放电故障进行判断和识辨的方法。

1 GIS典型局部放电故障下SF6气体分解机理

SF6设备长期带电运行，在设备内部出现带电微粒、毛刺或绝缘污损等，导致设备发生局部放电，局部放电产生的电热效应会导致GIS 内绝缘材料的老化，从而进一步加速故障的发展，最终导致贯穿性绝缘事故的发生［11-12］。

在SF6局部放电中，电子的平均能量为5 eV～10 eV，而SF5-F的结合能为3.5 eV～4.0 eV，电子的碰撞可导致SF6气体分解，是局放发生时SF6分解的主要原因。局部放电虽为低能量放电，但是在其产生的辉光区内，电子的温度远远高于周围环境的温度［13］。

在辉光区内，SF6分子被电子碰撞生成SF5、SF4、SF3、SF2和SF等低氟硫化物，SF6中的H2O和H2也因电子碰撞裂解生成O和OH，这些粒子在中心区域发生复杂化学反应，最终生成可检测到的稳定SF6气体分解产物。当放电涉及有机绝缘材料或不锈钢材料时，O 会与材料的C 反应生成CO2，F 与材料中的C 反应生成CF4。图1 给出了SF6气体分解原理及区域反应模型［13-14］。

图1 SF6气体分解机理Fig.1 Decomposition mechanism of SF6

由SF6分解机理可知，SF6在放电条件下生成的主要气体组分有：CF4、CO2、SO2F2、SOF2、SOF4、SO2、CS2、HF 和H2S 等，其中，HF 是强酸物质，极易与设备内部材料发生反应；SOF4不稳定，易发生水解反应生成SO2F2，故HF 和SOF4不适合选作表征局部放电的特征组分。因此，本文选择对SO2F2、SOF2、SO2、CF4、CO25种SF6组分进行GC/MS分析，这5种气体也是实验室比较容易检测到的气体组分。

2 实验条件及检测方法

2.1 实验平台

研究所用的SF6局部放电分解实验平台如图2 所示，图2（a）中，调压器（T1：0～380 V）和变压器（T2：50 kVA/100 kV）给电路提供交流高压。保护电阻（R1：20 kΩ，R2：20 kΩ）限制缺陷击穿时的电流，保护整个实验平台。电容分压器（Cv：高压臂电容为500 pF，低压臂电容为0.5 μF）测量变压器提供的交流电压，电阻分压器（Rv：高压臂电阻为220 MΩ，低压臂电阻为22 kΩ）测量施加到缺陷两端的电压。耦合电容（Ck：500 pF/100 kV）给脉冲电流提供高频低阻通道，经无感检测阻抗（Zm：50 Ω）转换成电压信号，由示波器（DSO：泰克DPO 7254C）显示与存储。放电气室图2（b）由不锈钢材料制成，体积为60 L，密闭性良好。采用气相色谱质谱联用仪（岛津QP-2010Ultra GC/MS）检测SF6分解组分的种类和含量。

图2 实验平台Fig.2 SF6 Discharge simulation experimental platform

2.2 放电模型

研究采用了4种放电典型故障模型。

2.2.1 金属突出物缺陷

GIS 中的金属突出物缺陷通常是由设备工艺不佳、装配损伤和运行摩擦等原因造成。由于突出物尖端曲率半径小，导致突出物周围电场发生畸变，从而使得局部电场集中而产生局部放电故障。对于金属突出物故障的放电形式主要为局部电晕放电，试验模型如图3所示。

图3 金属突出物缺陷物理模型Fig.3 Physical model of metal protrusion defect

2.2.2 自由导电微粒缺陷

微粒缺陷是由于设备在制造、运输、安装和运行等过程中产生金属微粒。在设备运行过程中，金属微粒在电场中会感应出电荷，由于其质量一般很小，在电场力作用下会发生移位和跳动，如果微粒数量足够多、跳动范围足够大，可能在高压导体和外壳之间形成导电通路，从而造成设备故障［9-11］，试验模型如图4所示。

图4 微粒缺陷物理模型Fig.4 Physical model of particle defect

2.2.3 绝缘子沿面缺陷

由于安装或开关开合时产生的微量金属微粒或杂质在电压作用下会产生运动，其跳动过程中会沾附到绝缘子表面，其中有些微粒或杂质会因沾附比较牢固，从而固定在绝缘子表面，随着设备运行时间越久，固定在绝缘子表面的金属微粒和杂质越多，最终形成污秽类缺陷。金属微粒在电场中会感应出电荷，污秽缺陷的形成导致电荷积聚，当电荷积聚到一定程度后，会使绝缘子表面电场发生严重畸变，从而引发局部放电故障［12-14］，试验模型如图5所示。

图5 污秽缺陷物理模型Fig.5 Physical model of contamination defect

2.2.4 绝缘子外气隙缺陷

由于金属电极与绝缘子环氧树脂两者间热膨胀系数不同，在热胀冷缩条件下，电极与绝缘子之间可能会形成微小气隙，形成气隙缺陷。SF6气体的介电常数比环氧树脂小，在交流电压作用下气隙承担的电压大于固体绝缘介质，而SF6的耐受电压低于固体绝缘介质，因此导致气隙中的SF6气体击穿形成局部放电，试验模型如图6所示。

图6 气隙缺陷物理模型Fig.6 Physical model of gap defect

2.3 气体分解产物检测方法

GC 分析方法［15］：进样体积为1 ml；进样口温度为220 ℃；进样模式为分流进样；分流比为10∶1；流量控制模式为压力控制；进样口压力为55 kPa；柱流量为1.2 mL/min；吹扫流量为3.0 mL/min；柱箱温度采用程序升温方式，在0 min～7.5 min 内保持35 ℃恒温，然后以70 ℃/min 的速率升温至105 ℃并保持10 min，最后以100 ℃/min的速率升温至250 ℃并保持2 min。

MS 分析方法：离子源温度为200 ℃；进样接口温度为220 ℃；溶剂延迟时间为0.1 min；检测器电压为0.1 kV；检测器扫描模式为SIM（离子扫描）；保留时间偏移范围为±0.069 min；参考离子相对强度偏差值为20%；离子源和检测器在3.8 min～8.19 min 与17 min～20 min两个时间段内打开，其余时间段内关闭。

根据上述GC/MS 分析方法，得到SF6分解组分的保留时间如表1所示，TIC图如图7所示。

表1 SF6分解组分的保留时间Table 1 Retention time of SF6 by-products

图7 检测标准气体的TIC图Fig.7 TIC diagram of detecting standard gas

2.4 放电能量检测方法

采用《IEC 60270：2015 局部放电测量》推荐的脉冲电流法进行局部放电信号检测及放电量校正，其中，校正脉冲发生器可以输出已知电荷量的脉冲信号，耦合电容给脉冲信号提供高频低阻通道，经检测阻抗转换成电压信号，再由示波器显示和存储，最后通过强制过零线性拟合方法得到放电量校正曲线。实验选择的脉冲发生器为JF-2006 型校正脉冲发生器，可以输出电荷量为5 pC、50 pC、100 pC和500 pC 4种脉冲信号，选择的示波器为泰克DPO 7254C 示波器，如图8所示。

图8 SF6放电分解试验原理图Fig.8 Schematic of SF6 decomposition experiment under discharge

SF6气体绝缘设备气室内部由绝缘缺陷引起的局部放电在放电幅值、相位分布以及放电频率上都存在一定的统计性，且与缺陷的类型直接相关。因此，在监测放电量以及将其与SF6分解组分进行关联时，需对放电量进行统计测量，以便更好地揭示放电量与SF6分解组分的内在关联关系。选用单次放电量平均值（QAVG），以及放电重复率统计值Nˉ这两个基本特征参量来描述局部放电程度。另外，由于局部放电的持续作用对SF6的分解有累积效应，即局部放电脉冲幅值、放电频率以及放电持续时间均会影响SF6分解组分含量及产气速率，若只采用单次放电量与分解组分关联，则无法全面、准确地揭示局部放电强度与分解组分之间的内在联系。因此，本文提出采用每秒平均放电量QSEC来反映不同局部放电强度下SF6的分解情况，即QSEC与分解特性进行关联，其定义公式如下：

Qsec=Qavg·Nˉ （1）

运用SF6分解特性对GIS 进行故障辨识和局部放电程度评估时，仅根据特征组分的含量信息很难准确评估GIS 的绝缘状态，还需要考虑特征组分的产气速率，因为产气速率能够直接反映绝缘缺陷的类型、能量消耗、严重程度和发展趋势等。因此，本文选择有效产气速率RRMS作为特征量，进一步研究特征组分形成过程与局部放电程度之间的关系，RRMS定义如下：

式（2）中，Raj（x）为SF6分解组分x在第j个测量间隔内的绝对产气速率，单位为ppm/d。因为本文每组实验进行96 h，前后两次测量的时间间隔为12 h，所以每组实验会有8 个测量间隔。绝对产气速率Ra（x）定义如下：

式（3）中，C1（x）为前次测得组分x的含量，单位为ul/L；C2（x）为本次测得组分x的含量；Δt为两次组分检测的时间间隔，本文取Δt=12 h。

3 试验结果

3.1 SF6分解气体组分含量与放电电压之间的关系

试验研究表明，4种典型故障下，SF6分解气体组分含量与放电电压之间的关系如下。

1）4 种故障缺陷模型下，SOF2都是检测到的主要分解产物。在相同放电电压下，4 种故障缺陷模型中生成的气体总量顺序是，金属突出物＞绝缘子表面污秽＞自由导电颗粒＞绝缘子外气隙，产生气体总量大小与施加电压大小成正比。

2）在金属突出物故障缺陷模型中，典型故障特征气体为SOF2、SO2F2和CO2，这3种气体总量可达到其它两种气体总量的100～250 倍；在自由导电颗粒故障缺陷模型中，典型故障特征气体为SOF2，SOF2气体含量可达到其它四种气体总量的2～6 倍；在绝缘子表面污秽和绝缘子外气隙故障缺陷模型中，典型故障特征气体均为SOF2和CO2，这两种气体总量可分别达到其它3种气体总量的6倍和3倍，但生成同样多的故障特征气体，绝缘子外气隙所需的电压比绝缘子表面污秽高得多。

3）在绝缘子污移和气隙两种故障缺陷下，5 种气体组分的生成大小顺序一致，均为SO2＜SO2F2＜CF4＜CO2＜SOF2；而金属突出物缺陷和自由导电微粒缺陷下5种气体组分的生成大小顺序则略有不同，分别为CF4＜SO2＜CO2＜SO2F2＜SOF2和CF4＜SO2F2＜SO2＜CO2＜SOF2。CO2和CF4气体的占比大小可以反应故障是否涉及固体绝缘介质。

4）当φSOF2/（SO2F2+SO2）＜3 或φ［SO2/SOF2］＜0.03时，故障类型可能为金属突出物故障；当φSOF2/（SO2F2+SO2）＞8或φ［SO2/SOF2］∈（0.04-0.06）时，故障类型可能为自由导电微粒故障；当5＜φSOF2/（SO2F2+SO2）＜8 或φ［SO2F2/CO2］＜0.2 时，故障类型可能为绝缘子表面污秽故障；当φ［SOF2/（SO2F2+SO2）］＜4或φ［CF4/CO2］＞0.5时，故障类型可能为绝缘子外气隙故障。

图9-图12 给出了4 种典型故障在不同放电电压下，96 h SF6分解气体组分含量。

图9 金属突出物缺陷Fig.9 Metal protrusion defect

图10 自由导电微粒缺陷Fig.10 Freely conducting particle defect

图12 绝缘子外气隙缺陷Fig.12 Air gap defect outside insulator

3.2 SF6分解组分产气速率与放电程度的关联特性

试验研究表明，在所有4 种缺陷模型下随着每秒平均放电量Qsec的增大，SF6分解组分的有效产气速率RRMS均不断增大。通过对相同每秒平均放电量QSEC下四种故障模型的5 种故障特征气体有效产气速率RRM开展分析，可知：

1）CF4气体在绝缘子表面污秽缺陷下的有效产气速率RRM最大，其次是绝缘子外气隙故障。表明在涉及固体绝缘故障时，CF4的有效产气速率RRM大于金属类故障缺陷。

2）SO2F2、SOF2、SO2、CO24 种气体的有效产气速率RRM从大到小依次为金属突出物＞绝缘子表面污秽＞绝缘子外气隙＞自由导电颗粒。表明相同故障能量下，金属突出物各特征气体产生的速率最快。

3）除金属突出物故障外，其余3 种故障模型下产生的SO2F2和SO2差别较小，均小于1。

3.3 SF6分解组分含量与放电程度的关联特性

试验研究表明，所有4 种缺陷模型下随着每秒平均放电量Qsec的增大，SF6分解组分的气体含量均不断增大。通过对相同试验电压下4 种故障模型SF6气体分解产物含量开展分析，可知：

1）相同施加电压下，4 种故障模型的每秒平均放电量Qsec从大到小依次为绝缘子表面污秽＞自由导电微粒＞绝缘子外气隙＞金属突出物。

2）相同施加电压下，4种故障模型SF6气体分解物气体总含量从大到小依次为金属突出物＞绝缘子表面污秽＞自由导电微粒＞绝缘子外气隙。

3）CF4气体在绝缘子表面污秽缺陷下的绝对产气量最大，其次是绝缘子外气隙故障。表明在涉及固体绝缘故障时，CF4的绝对产气速率大于金属类故障缺陷。

在金属突出物缺陷下，SO2F2、SO2、CF4的RRMS随QSEC增加几乎呈线性增长，表明由金属突出物缺陷形成的放电较为稳定。SOF2、CO2的RRMS则在Qse达到一定值时趋于饱和增长，可能是由于气室中的O2和H2O反应降低导致反应变缓。

在微粒缺陷下，SO2F2、CO2、SO2、CF4、SOF25 种特征气体的RRMS均随QSEC的增加几乎呈线性增长。在绝缘子气隙缺陷下，SO2F2、CO2、SO2、CF4、SOF25 种特征气体的RRMS均随QSEC的增加呈饱和增长。

在绝缘子污秽缺陷下，SO2F2的RRMS均随QSEC的增加几乎呈线性增长，其它4 种气体则在达到一定Qse值时趋于饱和增长，且CO2和SOF2的RRMS均随QSEC变化趋势几乎完全一致。图13-图16 给出了4种典型故障缺陷下SF6分解组分RRMS与Qsec关系曲线。

图13 金属突出物缺陷下SF6分解组分RRMS与Qsec关系曲线Fig.13 Relation curve between RRMS and Qsec of SF6 decomposition components under metal protrusion defect

图14 微粒缺陷下SF6分解组分RRMS与Qsec关系曲线Fig.14 Relation curve between RRMS and Qsec of SF6 decomposition components under particle defect

图15 污秽缺陷下SF6分解组分RRMS与Qsec关系曲线Fig.15 Relation curve between RRMS and Qsec of SF6 decomposition components under contamination defect

图16 气隙缺陷下SF6分解组分RRMS与Qsec关系曲线Fig.16 Relation curve between RRMS and Qsec of SF6 decomposition components under air gap defect

4 结语

本文对GIS 4种典型放电条件下SF6气体分解产物与故障能量以及故障类型三者对应关系开展研究。提出利用SO2F2、CO2、SO2、CF4、SOF25 种特征气体的组份、比值判断GIS内可能出现的故障类型的方法，提出利用有效产气速率RRMS与每秒平均放电量QSEC关系来判断放电程度及故障类型的方法，并得到以下试验结论：

1）4 种故障缺陷模型下，SOF2都是检测到的主要分解产物。在相同放电电压下，4 种故障缺陷模型中生成的气体总量顺序是，金属突出物＞绝缘子表面污秽＞自由导电颗粒＞绝缘子外气隙，产生气体总量大小与施加电压大小成正比。

2）相同施加电压下，4 种故障模型的每秒平均放电量Qsec从大到小依次为绝缘子表面污秽＞自由导电微粒＞绝缘子外气隙＞金属突出物。

3）CF4气体在绝缘子表面污秽缺陷下的绝对产气量最大，其次是绝缘子外气隙故障，表明在涉及固体绝缘故障时，CF4的绝对产气速率大于金属类故障缺陷。

4）CO2和CF4气体的占比大小可以反应故障是否涉及固体绝缘介质。