为了利用SF6局部放电(PD)分解特性开展直流气体绝缘设备(GIE)故障诊断研究,以直流GIE中最为常见的4种绝缘缺陷为例,研究了缺陷从起始放电发展至临近击穿整个过程的PD特性,选择q v、n v和Δt v作为表征PD状态的特征量,并将PD严重程度划分为3个等级;在每种缺陷的3个PD等级下开展了大量SF6分解实验,获取了SF6分解特性.实验结果表明,SF6分解生成了CF4、CO2、SO2F2、SOF2和SO25种稳定组分,其中SOF2是最主要的分解产物,且含硫组分的生成量高于含碳组分的生成量;构建了由21个浓度比值组成的特征集合,运用最大相关最小冗余准则进行特征量选择,并基于BP神经网络和支持向量机进行了故障诊断,准确率超过88％.
局部放电 SF6分解特性 最大相关最小冗余 故障诊断