[发明专利]环保型罐式多断口真空断路器有效
申请号: | 202010343884.6 | 申请日: | 2020-04-27 |
公开(公告)号: | CN111463062B | 公开(公告)日: | 2022-06-14 |
发明(设计)人: | 程显;葛国伟;程子霞;杜帅;吕彦鹏;连昊宇;李景丽 | 申请(专利权)人: | 郑州大学 |
主分类号: | H01H33/664 | 分类号: | H01H33/664;H01H33/02 |
代理公司: | 北京卫智易创专利代理事务所(普通合伙) 16015 | 代理人: | 朱春野 |
地址: | 450001 河南省郑*** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 环保 型罐式多 断口 真空 断路器 | ||
1.一种环保型罐式多断口真空断路器,其特征在于,所述真空断路器包括:
罐式腔体,所述罐式腔体中填充有环保气体作为绝缘介质;
多个真空灭弧室,所述多个真空灭弧室依次以串联的方式连接,以及放置到所述罐式腔体中;
第一导电杆和第二导电杆,所述第一导电杆的第一端伸入到所述罐式腔体中,与所述多个真空灭弧室中处于最上游的真空灭弧室的输入端连接;所述第二导电杆的第一端伸入到所述罐式腔体中,与所述多个真空灭弧室中处于最下游的真空灭弧室的输出端连接;
同步控制组件,所述同步控制组件用于同步控制所述多个真空灭弧室中每个真空灭弧室的闭合与断开;
连接组件,所述连接组件用于连接相邻的所述真空灭弧室,所述连接组件包括导体构件、金属壳体、第一连接杆和第二连接杆,所述第一连接杆的一端连接一个真空灭弧室的动触头,所述第一连接杆的另一端可滑动地插设到所述金属壳体的第一端;所述第二连接杆的一端插设到所述金属壳体的第二端,所述第二连接杆的另一端连接到另一个真空灭弧室的静触头;所述导体构件设置到所述金属壳体中,以及使所述第一连接杆和所述第二连接杆软连接。
2.根据权利要求1所述的环保型罐式多断口真空断路器,其特征在于,所述同步控制组件包括驱动构件和绝缘拉杆组件,所述驱动构件与所述绝缘拉杆组件连接,所述绝缘拉杆组件与所述多个真空灭弧室的动触头相连接,在所述驱动构件的驱动下,所述绝缘拉杆组件能够控制动触头与静触头之间进行分、合闸动作。
3.根据权利要求2所述的环保型罐式多断口真空断路器,其特征在于,所述绝缘拉杆组件包括与所述多个真空灭弧室数量相匹配的多个绝缘支杆和绝缘主杆,所述多个绝缘支杆中每个绝缘支杆与一个所述真空灭弧室的动触头连接,所述绝缘主杆连接所述驱动构件和所述多个绝缘支杆,在工作状态下,所述驱动构件通过控制所述绝缘主杆的动作以控制所述绝缘支杆的动作,进而使所述真空灭弧室内动触头与静触头间进行分、合闸动作。
4.根据权利要求1所述的环保型罐式多断口真空断路器,其特征在于,所述罐式腔体的长度为2350mm,半径为300mm,所述真空灭弧室之间的距离为125mm,所述第一导电杆和所述第二导电杆与所述罐式腔体之间的角度为70°。
5.根据权利要求1所述的环保型罐式多断口真空断路器,其特征在于,所述真空断路器还包括三支柱绝缘子,所述三支柱绝缘子用于固定所述真空灭弧室,所述三支柱绝缘子包括套筒和与所述套筒连接的支柱,在组装好的状态下,所述套筒套设到所述真空灭弧室上,所述支柱抵靠到所述罐式腔体的内壁。
6.根据权利要求5所述的环保型罐式多断口真空断路器,其特征在于,所述第一导电杆的第二端和所述第二导电杆的第二端分别设置有伞裙状绝缘套管。
7.根据权利要求2所述的环保型罐式多断口真空断路器,其特征在于,所述驱动构件包括以下至少一项:永磁机构,电动液压推杆。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的环保型罐式多断口真空断路器,其特征在于,所述环保气体包括以下其中一项:七氟丁腈和二氧化碳以13%:87%比例混合的混合气体,三氟碘甲烷与二氧化碳的混合气体,全氟正丙基乙烯基醚与二氧化碳的混合气体,所述混合气体的压强为0.5Mpa。
9.根据权利要求8所述的环保型罐式多断口真空断路器,其特征在于,所述真空断路器还包括控制器、多个光学局放传感器和报警器,所述控制器、所述多个光学局放传感器和所述报警器通信连接,所述多个光学局放传感器用于检测所述罐式腔体内部的局放量信息,所述光学局放传感器包括光纤探头和信号处理单元,多个所述光纤探头固设到所述罐式腔体的内壁上,每个所述光纤探头设置有标注信息,所述控制器响应于接收到所述光学局放传感器检测到的局放量信息表征的局放量超过预设阈值,控制所述报警器对放电位置信息进行展示,其中,所述放电位置信息是通过所述控制器所包括的人工智能芯片对该光学局放传感器的光纤探头的标注信息进行分析得到的,其中,所述人工智能芯片所承载的机器学习模型是通过训练样本集合训练得到的。
10.根据权利要求9所述的环保型罐式多断口真空断路器,其特征在于,所述训练样本集合包括样本光纤探头的标注信息和样本放电位置信息,所述机器学习模型是以样本光纤探头的标注信息作为输入并以所述样本放电位置信息作为期望输出训练得到的。
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