[发明专利]基于光纤光栅温度传感器的GIS设备触头温度监测系统在审

专利信息
申请号: 201410314505.5 申请日: 2014-07-03
公开(公告)号: CN104122007A 公开(公告)日: 2014-10-29
发明(设计)人: 吴昊;行晋源;周志成;刘洋;陶加贵;贾勇勇 申请(专利权)人: 国家电网公司;江苏省电力公司;江苏省电力公司电力科学研究院
主分类号: G01K11/32 分类号: G01K11/32
代理公司: 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 代理人: 董建林
地址: 100031 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 光纤 光栅 温度传感器 gis 设备 温度 监测 系统
【说明书】:

技术领域

本发明涉及一种基于光纤光栅温度传感器的GIS设备触头温度在线监测系统,通过外壳温度和环境温度间接获得触头部位温度,精确度高。

背景技术

与常规电器相比,气体绝缘开关设备(GIS)在结构性能上具有占地面积小、可靠性高、维护量少以及使用寿命长等优点,目前已在国内外输配电系统中广泛应用。GIS设备理论上故障率低,但一旦发生故障其后果较普通电气设备更加严重。因此,如果能够对GIS 母线温度进行在线监测,实时监控母线温度及其发展趋势,在母线过热时进行超温预警并组织检修,将有利于降低GIS母线过热性故障的发生几率,对电力系统的安全运行具有现实意义。

目前,针对GIS设备触头过热故障,运行现场主要采用测量手段为定期测量回路电阻、人工观察触头表面颜色和使用红外成像仪对固定监测点定期进行温度监测。定期测量回路电阻的方法不能进行带负荷检测,而且即使发现回路电阻过大,存在不能判断单一或多个触头故障以及故障触头位置等问题;人工观察触头表面颜色需要停电检修,且主要依靠现场经验,不能统一定量标准,误差较大;红外成像技术的分辨率和精度都难以达到要求,不能及时发现故障。以上使用的监测方法均难以实现对GIS设备温度的在线监测。

例如,专利CN203298820U公开了一种基于红外温度传感器的GIS 设备触头温度在线监测系统,可调发射率的红外温度传感器发射红外线照射在GIS 设备触头上;温度信号处理电路与可调发射率的红外温度传感器相连;温度信号处理电路能将红外温度传感器传输的电流信号转换为温度示数。红外温度传感器前端有红外滤光片,被测导体表面涂敷有红外辐射涂料。本实用新型将红外温度传感技术应用于GIS 设备触头在线温度监测中,使GIS 设备能够可靠运行,但是GIS 设备SF6气体对红外光谱有较强的吸收作用,当GIS内部充入SF6气体时需对应地调节红外传感器的发射率,实现起来较为复杂且精度不高,同时,因被测金属导体表面发射率极低,需涂敷红外辐射涂料来提高发射率,破坏了GIS隔离开关内部的绝缘性,使用红外温度传感器测温时需在GIS外壳上开窗,破坏了GIS隔离开关的封闭性。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供了一种基于光纤光栅温度传感器的GIS设备触头温度在线监测系统。该系统温度传感器直接粘贴在外壳上,不扰动和破坏被测物体的温度场和热平衡,简单方便,对GIS设备没有任何损害。本发明通过测量外壳和环境温度间接获得触头温度,解决了测量高温问题。该发明具有抗干扰能力强、绝缘性能好、可定点测量等优点,而且能够实现温度的在线实时监测,具有广阔的应用前景。

本发明技术方案如下:

基于光纤光栅温度传感器的GIS设备触头温度监测系统,、包括光纤光栅温度传感器、光纤光栅解调仪和计算机,光纤光栅温度传感器与光纤光栅解调仪相连接,光纤光栅解调仪与计算机相连接。

光纤光栅温度传感器包括测量GIS设备外壳温度的第一光纤光栅温度传感器和测量环境温度的第二光纤光栅温度传感器,第一光纤光栅温度传感器设置在GIS设备的外壳温度最热点处,第二光纤光栅温度传感器设置在距外壳1m之外的位置。

光纤光栅解调仪与第一光纤光栅温度传感器和第二光纤光栅温度传感器相连接,解调第一光纤光栅温度传感器和第二光纤光栅温度传感器获取的外壳温度和环境温度的波长信号,并将经解调的波长信号以数字信号的形式发送给计算机,计算机将获得的环境温度和外壳温度基于神经网络算法进行处理,获取导体触头温度。

光纤光栅温度传感器通过光纤与光纤光栅解调仪相连,光纤光栅解调仪通过屏蔽双绞线与计算机相连接。光纤光栅温度传感器精度为0.05℃,工作温度范围为-40℃~120℃,能够适应各种恶劣环境,使用前用高低温试验箱对其进行标定。

光纤光栅温度传感器与解调仪之间的光纤长度范围为5m~10m。在保证操作人员安全的条件下,防止GIS设备对解调仪造成干扰。

光纤光栅解调仪测量波长范围为1510~1590nm,重复性为1pm,每通道最大传感器数量为80。

光纤光栅解调仪与计算机之间的屏蔽双绞线为高速超五类双屏蔽网线,以实现数据的稳定传输。

计算机将获得的环境温度和外壳温度基于神经网络算法进行处理,获取导体触头温度,具体包括以下步骤:

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