主题:【第十二届原创】变压器油非色散红外在线监测装置在核电厂中的应用【我与近红外的故事2019】

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9月三等奖

变压器油非色散红外在线监测装置在核电厂中的应用

(于淼 中核辽宁核电有限公司)



摘要:变压器油是变压器内部缺陷信息的载体,变压器油特征气体的在线监测对及时发现变压器内部故障具有重要的意义。本文首先分析了目前核电厂中变压器在线监测装置的使用情况,其次对某核电厂使用的非色散红外在线监测装置的原理及使用情况进行介绍,最后提出展望。
关键词:变压器油;核电厂;在线监测装置。
1引言
变压器作为核电站常规岛中最主要的变电设备,其运行状态直接影响到核电站的安全运行。国家核安全局于2010 年、2011 年分别发文,将核电站主变压器已列入国家核安全局的监管范围。其中变压器油是变压器内部缺陷信息的载体,在故障变压器中,绝缘性故障占80%以上,《电力设备预防性试验规程》中,把变压器油特征气体分析列为电力变压器的首位试验项目。特征气体分析是判断变压器内部故障性质的重要方法。对变压器油中溶解的特征气体分析可以发现变压器的潜伏性故障。
目前变压器油采用实验室测量的原理图如图1,该方法采样、脱气存在较大的人为误差,从取样到实验室分析,作业程序复杂,花费的时间和费用比较高,此外检测周期长,按照《变压器油中溶解气体分析和判断导则》(DL/T722-2014),实验室中对于不同电压等级油浸变压器油的色谱分析频率均大于等于3个月,不能及时发现潜伏性故障和有效的跟踪发展趋势。因此需要在线检测装置作为特征气体分析的补充。事实表明,很多变压器事故往往形成很快,在几天或几周内就可能恶性发展。有资料报道,日本实施在线监测及故障诊断后,设备事故率减少75%,维修费用降低25.5%。因此,实时快速监测变压器油中溶解气体的变化情况对及时发现变压器内部故障具有重要的意义。
在线监测的最终目的是保障电气设备的安全运行。高效益的在线监测能在长期运行中降低设备的事故率, 实现状态检修, 减少维护工作量, 降低维修费用。


图1 实验室变压器油检测方法原理



2变压器油产生特征气体机理
变压器油产生的特征气体是因为油及固体绝缘在电和热的作用下产生的分解效应。低能量的放电故障会促使碳氢键发生断裂,重新化合后产生的主要是氢气,在油温较高时,首先会产生甲烷、乙烷,而乙烯是较高的油温下产生的,在变压器内部发生电弧作用时,才会在电弧的弧道中生成乙炔。氮气和氧气,可以作为辅助的判断指标,一般氧气和氢气的比值接近0.5,运行中由于油或纸的氧化降解会消耗氧气,比值会降低。变压器中绝缘纸的正常老化或故障劣化均会引起一氧化碳和二氧化碳有规律的增长,当增长有突变时,应引起关注。不同的故障类型产生的主要特征气体和次要特征气体可归纳为表1,由此推断设备故障类型。

表1 不同故障类型产生的气体



在判断设备是否存在故障及故障的严重程度时,应首先根据《变压器油中溶解气体分析和判断导则》(DL/T722-2014),与导则进行比较,是否超过注意值(注意值是根据对国内19个省市6000多台次变压器的统计而制定的),其次应根据气体含量的绝对值、增长速率以及设备的运行状况、结构特点、外部环境等因素进行综合判断。具体流程如图2所示。


图2 故障诊断流程



3变压器油特征气体在线监测装置
变压器油特征气体在线监测装置的原理与实验室离线监测原理类似,油样脱气步骤与检测步骤为决定样品准确度的控制步骤,目前在线油气分离的方法主要有薄膜透气法、真空脱气法等方法。全组分气体分析检测技术主要有热导检测器、半导体气敏传感器、红外光谱技术和光谱声谱技术。目前宁德、阳江核电厂采用燃料电池型检测器,防城港核电厂、岭澳核电厂1号机组、方家山核电厂、三门核电厂均采用宁波理工MGA2000-6型气相色谱型设备,大亚湾核电厂2号机组采用光声光谱型检测器。江苏田湾核电一期项目1号机主变的A、B、C三相上自带了GE-Syprotec 公司的H201在线监测仪,由于此设备检测效果不佳,后已更换为宁波理工MGA2000-6型气相色谱型设备。
宁波理工MGA2000-6型气相色谱型设备原理流程图如图2,首先利用毛细管平衡渗透原理进行油气分离,原理与核电站所用的氢表原理类似,这一控制步骤是下一部定量分析的基础。然后进入色谱进样部分,在内置微型气泵的作用下,进入电磁六通阀的定量管,定量管中的特征气体在载气作用下再经过色谱柱,然后气体检测器按气体出峰的先后顺序将组分进行分离,控制室的数据处理器接收色谱数据采集器通过RS485 将采集到的电压信号后进行定量分析,计算出总烃和各组分含量。检测装置是定量分析另一控制步骤,此检测装置探头采用纳米晶半导体材料添加稀有金属制作,由于纳米晶半导体材料具有松散的颗粒结构,利于气体的迅速扩散,使检测器的灵敏度和响应速度得到提高,可完成氢气、一氧化碳、甲烷、乙烯、乙炔、乙烷六种特征气体的检测,无法完成二氧化碳的检测。进行检测分析后的油样采用了二次脱气技术和过滤处理,消除了回油中夹杂的气泡,避免了因采样造成的局部放电隐患,同时也采用了温度补偿技术,数据可靠性得到了提高。



图3 MGA2000-6型气相色谱型设备原理流程图



4非色散红外在线监测装置
某核电厂220kV施工变压器型号为SZ-16000/220,额定电压:230±8×1.25%/10.5kV;额定电流:40.2 /879.8A;联接组标号:YN,d11;户外型、油浸式、三相一体;冷却方式为油浸自冷;制造厂为特变电工沈阳变压器集团有限公司。特征气体的在线监测装置采用非色散红外监测原理,此装置可实现9 组分(H2, CO, C2H2, C2H4, CH4, CO2, C2H6, O2, N2)+ 微水的测量,其原理如下:
油气分离这一控制步骤是通过渗透薄膜法完成的,接下来特征气体进入检测回路,在样品池中,当气体受到红外辐射照射时,遵循朗伯-比尔(Lamber-Beer)定律,红外线能量在样品管中被气体吸收,减弱的能量通过样品管并落在探测器上。减弱的能量与参照管中的减弱信号对比,在单流程系统中可以直接计算。红外线试验法(NDIR)原理测量CO、CO2、C2H2、C2H4、C2H6 和CH4。气体在样品池中会被分析12-15 分钟,然后通过吸入周围的空气,把气体排到环境中。周围的空气吸入后会对所以气体作后台校准。当吸入空气时,样品气体会被推进H2 和O2 传感器,并分析样品。后台校准大约12-15 分钟。流程图如图3所示:


图3 红外线试验法(NDIR)原理流程图



非色散红外在线监测装置特点:利用红外线试验法,根据朗博比尔定理对特征气体进行定量监测,无需氮气等为载气;通过室外可见的状态指示灯就单种气体进行故障预警;仪器软件通过大卫三角形法及立方图示法就故障进行判断、预测;实现特征气体及O2、N2、微水等10组分测量,进行放电、过热、受潮、固体绝缘故障、密闭性、击穿电压性能等方面故障预测。
此种变压器油特征气体检测装置除了能完成特征气体的检测外,还能完成CO2、O2、N2、微水的测量。变压器油中水分的存在将降低击穿电压, 增加介质损耗和酸值, 使油质劣化, 还带来了引发严重故障而影响变压器正常运行的隐患。因此必须予以高度重视。变压器中一氧化碳和二氧化碳有突变的增长可预见绝缘纸的故障劣化。运行中由于油或纸的氧化降解会消耗氧气,比值会降低,因此,氮气和氧气,可以作为辅助的判断指标,综上所述,在线装置除对特征气体进行检测外,在线检测CO2、O2、N2、微水对于辅助判断变压器故障具有重要的意义。
5非色散红外在线监测装置的运行分析
在线色谱监测装置因油气分离装置、检测器原理、在线装置的环境(如温度、振动等)等原因,数据与实验室离线色谱分析数据之间存在一定的差异。结合国家电网公司Q/GDW 536—2010 标准《变压器油中溶解气体在线监测装置技术规范》(见表2 ),在线色谱监测装置检测数据与实验室离线色谱检测数据之间数值允许测量误差为30%,计算公式如下:
测量误差(相对)=(在线监测装置测量数据-实验室气相色谱仪测量数据)/实验室




气相色谱仪测量数据╳100%

实验室分析对于烃类物质的检测下限为0.1ppm,而非色散红外在线监测装置C2H2的检测下限为0.5ppm,其他烃类的检测下限为2ppm,氢气的检测下限为5ppm。从检测限的角度,在线设备的下限高于实验室色谱的检测限。目前因某核电厂施工变厂区自用电极少,油样中特征气体含量较少,基本上小于在线色谱仪检测下限,所以造成在线设备与实验室检测结果存在一定的误差。从目前的结果上看(详见表3),施工变带负荷运行条件下,在线装置的准确性仍需进一步验证。
6结论
变压器油非色散红外在线监测装置可实现9 组分(H2, CO, C2H2, C2H4, CH4, CO2, C2H6, O2, N2)+ 微水的测量,可进行放电、过热、受潮、固体绝缘故障、密闭性、击穿电压性能等方面故障预测,其他核电厂仅进行除二氧化碳的6组分特征气体测量。变压器油非色散红外在线监测装置,在核电厂中有着广泛的应用前景。

取样时间

甲烷

甲烷

(在线)

乙烷

乙烷

(在线)

乙烯

乙烯

(在线)

乙炔

乙炔(在线)

总 烃

H2

H2

(在线)

CO

CO

(在线)

CO2

CO2

(在线)

μl/L

μl/L

μl/L

μl/L

μl/L

μl/L

μl/L

μl/L

μl/L

μl/L

μl/L

μl/L

μl/L

μl/L

μl/L

2017.3.15

0.4

1.04

0

0.21

0

0.98

0

0.3

0.4

0.67

2.99

11.99

20.3

176.92

208.19

2017.3.15

0.49

0.76

0

0.04

0

0.66

0

0.15

0.49

6.75

44.49

6.08

16.54

163.34

247.41

2017.6.8

0.33

0.87

0

0.12

0

0.63

0

0.25

0.33

0.69

1.25

15.93

18.56

180.98

199.49

2017.6.8

0.37

0.59

0

0.05

0

0.31

0

0.1

0.37

6.3

42.75

7.93

14.8

183.3

238.71

2017.12.19

1.03

0.7

0.08

0

0.04

0.52

0

0.13

1.15

22.92

43.8

21.32

15.85

328.41

243.99

2017.12.26

3.31

1.04

0

0.21

0

0.97

0

0.3

3.31

8.59

2.94

37.39

20.25

316.88

207.98

2018.11.2

5.89

1.03

0

0.2

0

0.96

0

0.3

5.89

0

2.88

53.81

20.2

267.44

207.68

2018.11.2

2.15

0.75

0

0.03

0

0.64

0

0.15

2.15

1.95

44.38

17.96

16.44

276.59

246.9

2019.4.18

1.08

0.95

0

0.16

0

0.8

0

0.27

1.08

5.06

2.07

55.06

19.38

571.64

203.63

2019.4.18

2.46

0.67

0

0.01

0

0.48

0

0.12

2.46

1.07

43.57

81.54

15.62

646.38

242.85

表3 某电厂实验室数据与在线监测装置数据比对



注:在线装置技术参数:
气体测量范围
H25-10000ppm
CO2-50000ppm
C2H20.5-50000ppm
CO210-50000ppm
CH42-50000ppm
C2H42-50000ppm
C2H62-50000ppm
O2100-50000ppm
N210-130000ppm
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