载流故障（精选6篇）
载流故障 篇1
0 引言
载流故障是电力设备故障的主要类别之一,表现为电缆、开关、铜排等接头因接触不良或长时间氧化引起接触电阻增大而导致烧熔甚至短路,后果是电缆爆炸、停电和企业停产等。据调查[1],50%以上的重大事故是因开关柜过热而引发的。因此,根据温度的变化对故障进行早期预警,可及时维修并防止事故扩大,对电网的安全运行具有重要意义。
载流故障的诊断和预警已有多方面的研究,如高压开关柜温度在线监测及故障诊断系统[2]、基于CAN总线的故障在线检测系统[3]、触头传热模型和开关柜电磁模型[4]、多路荧光光纤测温系统[5]、电缆故障在线监测系统[6,7];科霖[8]开发的基于气体成分分析的高压柜发热预警系统;龙睛[9]、银澳[10]等公司开发的无线温度监测与预警系统。上述载流故障预警的研究主要是测温技术和装置方面,预警主要基于温度或负荷变化率越界报警。由于载流故障有温度持续升高、温度缓慢波动升高等形态,且温度与负载、相序、空间位置等多方面因素密切相关,如果仅根据温度阈值判断,那么预警时间较短,而且容易出现误判和漏判。
针对载流故障的时域多样性,本文提出基于变尺度主成分分析PCA(Principal Component Analysis)的载流故障早期预警策略。首先构造即时温度序列和时/日/周/月等多种时间尺度的平均温度序列,然后对各尺度的温度数据分别进行PCA以提取故障的早期特征,若有故障特征显现,则采用K-means算法对各个监测点的温度值进行聚类分析,以确定故障点的位置,实现载流故障的早期预警。基于某变电站和电厂运行数据的实验验证了所提方法的有效性。
1 温度监测系统与载流故障的主要形态
1.1 电力设备温度监测系统
由于很多场合无法或不便获得触点的实际负载电流,温度采样值是本文进行故障预警的唯一依据。建立如图1所示的电力设备温度检测系统,温度传感器安装于重要设备的关键部位,实时温度经无线传输并通过现场总线传送到监控平台。
1.2 载流故障的主要表现形态
载流故障主要表现为:即时故障,即时温度持续升高或周期性变化而超限;长期故障,温度缓慢波动(历时数周甚至数月)并逐步升高。
图2为2010-08-08 4号电容柜(CC4)温度,为温度快速升高而超限的故障模式,图中a~e分别为5142刀闸下A、B、C相温度,5142刀闸上C相温度及514开关上C相温度;A0为本文预警点,B0为常规报警点,后同。由图2可见,5142刀闸下B和C相温度超限值80℃。图3为2009-07-13 2号电容柜(CC2)温度,图中a~e分别为5121刀闸下A、C相温度,5121刀闸上A相温度,512开关上C相温度及5124刀闸上A相温度;A1为本文第1次预警点,A2为本文第2次预警点,后同。由图3可见,5121刀闸下C相温度周期性振荡升高至超限80℃,其实,异常在第1个峰值已显端倪,尽管离限值相差甚远。图4为GIS在2010-05-18 T 12:19至05-24 T 13:34以及06-24 T10:04至06-29 T 05:34期间的温度,表现为波动升高的故障模式,图中a~d分别为1号主变三角部件C相温度,1号主变6气室上、下C相温度及1号启备变6气室上A相温度;B1为常规第1次报警点,B2为常规第2次报警点,后同。由图4可见,1号主变三角部件C相在05-18T15:24和06-24T11:14等多处超过限值45℃。已有的预警系统只在温度超限时报警,而非故障早期。
CC2和CC4各有26个检测点,GIS有36个检测点,限于篇幅且为了清晰,图2—4只为少数检测点的变化。温度/温升标准参照GB50060—92《3~110 k V高压配电装置设计规范》和GB/T11022《高压开关设备和控制设备标准的共用技术要求》等。
2 PCA法与K-means聚类算法
2.1 PCA法
PCA法[11]通过一组标准正交基,将原始变量线性变换为一组新变量,其中1个或几个重要成分包含原始数据的大部分信息,称为主成分,可基本表征原始数据。几何上数据主要分布在变换后新坐标系中的主成分方向上。PCA法已应用于电力系统的短期负荷预测[12]、暂态稳定评估[13]、汽轮机故障诊断[14]等方面。
原始数据集为p个变量在n个时刻的观测值:
X的列向量xi(i=1,2,…,n)是i时刻的观测值。通过标准正交基{ei}( i=1,2,…,p)构造变换矩阵:
实现线性变换:
其中,第i个主成分分量为:
标准正交基矩阵E满足:Y1是X1,X2,…,Xp的线性组合中方差最大者;Yk是与Y1,…,Yk(k=2,3,…,p)不相关的X1,X2,…,Xp的线性组合中方差最大者。
标准正交基eiii由原始数据协方差矩阵的特征向量组成。协方差矩阵为:
Cx的特征向量集是{e′i},对应的特征值是{λ′i }。将{λ′i}从大到小重新排序得到{λi},按其顺序对特征向量{e′i }重新排序得到标准正交基{ei},其中,e1是最大特征值所对应的特征向量,包含的信息量最多,而ei(i=2,…,p)对应的特征值依次减小。
2.2 K-means聚类算法
K-means聚类算法[15]是一种应用广泛的模式分类方法。假设有N个聚类,选择N个样本作为初始聚类中心,计算所有样本到各聚类中心的距离,并将各个样本归入最近的聚类,然后重新计算聚类中心和评价指标并进行样本归类,如此循环,直至评价指标收敛,使各样本到其所在聚类中心的距离最小。
各聚类中心是其所有样本的平均值。设聚类ci有p维空间的n个样本si1,si2,…,sin。且有:
该聚类中心为:
采用均方差作为评价指标:
同一聚类中的样本距离应尽量小,而各聚类中心间的距离应尽量大。K-means算法流程如下:
a.输入聚类个数和样本集;
b.对各个聚类中心初始化;
c.分配各个样本到距离最近的聚类中;
d.计算各个聚类中心;
e.计算评价指标,如果收敛,则输出聚类结果,否则,转至步骤c。
3 基于变尺度PCA和K-means的故障预警
若无故障,各触点温度大致相同,且随负载电流的变化而同步升降;反之,负载电流增大时,故障点温度明显升高,各监测点间温度出现显著差异。此外,历史数据表明,故障出现几率很小,即使存在,在设备的数十个监测点中,故障点只有1个或极少数。
本研究的目的是在故障早期就给出准确预警。由于载流故障不仅表现为即时故障,也表现为长期故障。长期故障时,即时温度变化杂乱,其短期数据无法有效表征其特征,因此,本文提出采用变尺度PCA方法分析温度的不同变化形态,以有效提取故障的早期特征。对即时故障模式,直接采用移动窗口长度为n的PCA法对实时数据进行在线分析;对长期故障模式,先对当前和历史时刻的温度数据进行回溯处理,按不同的时间尺度(如日、周等)分别求取相应的平均值(如日平均值、周平均值等),再采用移动窗口长度为n的PCA法进行分析。需要说明的是,观测时刻对于即时故障的识别是常规尺度的即时采样时刻,而对于长期故障的识别是时间尺度变换后的时刻。
提出预警算法流程如图5所示。在每个即时采样时刻和变尺度时刻,执行如下步骤。
a.获取当前时刻的数据样本该样本由所监测的电力设备(如电容柜)中的p个观测点在n个观测时刻的所有观测值组成。
以时、日、周等为尺度的样本数据结构与即时样本基本相同,不同之处在于各时刻的数值不是即时采样值,而是时平均值、日平均值或周平均值等。
第i个监测点在k时刻观测值为n维向量xi〔k〕:
数据样本为:
b.计算协方差矩阵Cx。
c.计算Cx的特征向量eii i及特征值λii i。
d.如果主成分e1的特征值λ1大于阈值ε,说明有异常,转至步骤e;反之,转至步骤a,等待下一时刻的数据到来,继续分析。
e.选取正常和异常2个聚类,采用K-means算法对各监测点的温度值进行聚类分析,进行故障定位。
各采样时刻的PCA是必须的,其他时间尺度按需进行。若温度持续上升,且主成分特征值较高,则可能存在故障,需采用K-means算法对各监测点温度值进行聚类分析。若大多数监测点温度都偏高,则为大负载所致,而非故障,因实际运行表明故障点是少数;若某一点或少数几点的温度偏高,则存在故障,应预警。
4 实验结果
数据来源:某变电站的3个电容柜(CC1、CC2、CC4)各26个监测点在2009-07-01至2010-08-25期间的数据,采样间隔为2 min;某电厂高压室的6个监测点、主变电缆沟和GIS的各36个监测点在2010-05-01至2010-08-23期间的数据,采样间隔为5 min。为保证分析的准确性,在数据预处理阶段,剔除因传感器损坏、传输故障以及关电等因素导致的错误数据和空数据。n=10,即每次PCA都基于10个时刻的数据(即时数据或变尺度后的平均值)。
4.1 即时故障的特征提取和早期预警
图6为CC4主成分特征值λ1变化,由图2可知,在08-08T08:30前,CC4各触点的温度相近而没有任何故障特征,表现为图6的主成分特征值都很小(均小于5),这也是设备无故障时的普遍情况;而从08:36左右开始,出现了一个明显的负载增长过程,各触点均升温,λ1剧增到约200,此时,温度远未达到报警阈值(常规报警点为09:12时5142刀闸下C相超过80℃;09:28时5142刀闸下B相超过80℃);当负载下降使各触点温度整体下降时,λ1也出现了一个峰值。这说明PCA特征值能有效表征变化的差异性。
表1为主成分在各个分量上的分布情况,表中仅显示特征值大于5的情况。在08:36左右,主成分在第8个分量(对应5142刀闸下B相)和第9个分量(对应5142刀闸下C相)上明显异常,通过聚类分析锁定故障点,使报警时间至少提前36 min。
4.2 周期性即时故障的特征提取和早期预警
图3中CC2 5121刀闸下C相温度在2009-07-13 T 12:24超过80℃,常规监测系统报警。事实上,由图7的CC2主成分特征值可知,在09:02时一个很小的负载上升就使λ1达到20,高于设定的警示阈值5,但此时温度只有32℃;在第2次负载上升初期(11:06),λ1达到133,远大于5,而温度只有40℃;λ1的第3个峰值出现在大负载撤除的初期。主成分在各分量上的分布和聚类结果均证实了该故障情况。因此,若采用本文的预警机制,即使在λ1第1个峰值(20)时只引起足够警惕而不报警,也可在第2个峰值(133)时进行早期预警,使报警至少提前78 min。
4.3 长期故障的特征提取和早期预警
GIS的36个监测点在2010-05-01至08-23期间的温度总体表现为振荡上升状态,图4为其中包含温度超限的2段。3号触点(1号主变三角部件C相)和6号触点(1号主变6气室下C相)的温度多次超限45℃,其中,3号触点第1次超限发生在05-18 T 14:24,为46℃(B1点),而6号触点第1次超限在06-24 T 16:14,为46℃,此时3号触点也超限,为47℃(B2点)。由于温度波动较大,实时主成分特征值表现为小而杂乱。为清晰起见,图8为对应于图4中05-18开始的前40 h的实时PCA特征值。
对GIS的实时数据求取日平均值并对缺失数据进行线性插值补充,得到图9的日平均温度,图中,a~d分别为1号主变三角部件C相温度,1号主变6气室上、下C相温度及1号启备变6气室上A相温度。进一步得到图10的日平均温度主成分特征值和表2的相应主成分分量分布(仅记录λ1>10的情况)。λ1在05-10出现第1个异常值(55,图10中A0点),对应于3号触点温度上升,对实时温度进行聚类分析,可以确定故障点为3号触点;05-13至05-23,尽管特征值也大于10,但对应于日平均温度下降或下降转升高阶段;05-24至07-12,主成分特征值持续异常,对应分量始终为3号触点,再对实时温度和日平均温度进行聚类分析,可以确定3号和6号触点为故障点。
以上实验表明,采用变尺度PCA与K-means相结合的策略,可显著提前故障的预警时间。
5 结论
本文采用变尺度PCA法解决多种模式载流故障的诊断问题。在构造即时温度序列及不同时间尺度的平均温度序列的基础上,分别进行PCA以提取故障的早期特征,在有故障特征的情况下,再采用K-means算法对异常温度值进行聚类分析,实现载流故障的早期预警。基于实际运行数据的实验结果表明,采用变尺度PCA法可有效提取载流故障的早期特征,实现故障的早期准确预警。下一步将主要针对故障的发展趋势和发生时间进行研究。
载流故障 篇2
关键词：载流摩擦,电弧,因素分析
0 引言
世界高速铁路的发展方兴未艾,技术发展的主要方向有以下2个:(1)提高线路质量, 采用无碴轨道, 长期保持线路的稳定性和几何尺寸的持久性, 降低维修成本;(2)高速列车正向360～400km/h 迈进[1]。随着电力机车运行速度的不断加快,受电弓滑板的振动将进一步加剧,离线现象将十分频繁, 电弧侵蚀的强烈作用会使摩擦副材料熔化、气化和喷溅,产生材料的转移[2]。电弧侵蚀严重破坏了摩擦接触表面,在消耗摩擦材料的同时,显著增加了滑板和导线的受流磨损量,所以研究电弧侵蚀机理是高速受流摩擦磨损性能研究中的一个重要方面。
本实验以铜基粉末冶金/铬青铜为摩擦副,在销-盘式摩擦磨损试验机上进行了载流摩擦学特性研究。在多种试验条件下对载流摩擦磨损中影响起弧的因素进行了分析。利用JSM5610LV型扫描电子显微镜(SEM)分析粉末冶金销试样摩擦表面的磨损形貌,探讨试验因素对载流条件下铜基粉末冶金材料的电弧影响机理。
1 试验数据的采集及计算
在载流摩擦磨损过程中需要考察电弧对滑板材料磨损量的影响,因此需要采集瞬间电弧的能量,其值与此刻销盘间的电压、电流及电弧持续的时间密切相关,可由式(1)计算电弧能量E:
undefined
式中:e为单次离线的电弧能量(J),U为单次离线时销盘试样间的实测电压(V);I为单次离线时流经销盘试样间的电流(A);Δt为单次离线时长(s);T为离线总时长(s);undefined为平均电弧功率(W)。
摩擦系数μ由式(2)计算:
undefined
式中:μ为摩擦系数;F为摩擦力(N);N为施加在销试样上的法向压力(N)。
在一定条件下,材料磨损前后的整体质量的变化量称为质量磨损量,即指材料的质量损失。在一定条件下,在给定的磨损过程中,材料单位摩擦距离的质量磨损量称为质量磨损率,其物理意义为单位滑动距离(m)的质量磨损量(mg)。质量磨损率由式(3)计算:
undefined
式中:ΔW为磨损质量损失(g);v为速度(m/s);t为摩擦时间(s)。
燃弧率是某段时间内所有离线时间占该计测时间的比率。燃弧时间是指某一计测时间内(本实验采用每次20s摩擦磨损试验)中的总燃弧时间。燃弧率由式(4)计算:
undefined×100% (4)
式中:K为单次试验的燃弧率(%),N为单次试验时燃弧次数,Δt为单次燃弧时长(s),t为试验总时长(s)。
2 实验结果与分析
2.1 电流对燃弧率、电弧能量、摩擦系数、质量磨损率的影响
图1为速度40m/s、载荷60N时不同电流对燃弧率、电弧能量、摩擦系数、质量磨损率的影响关系曲线。由图1可见, 燃弧率随着电流的增加呈现“正弦”波动变化。摩擦系数随着电流的增大而降低,电弧能量随着电流的增大先有小幅的增加而后降低,当电流大于80A后电弧能量急剧上升,电弧的侵蚀已经成为销试样质量磨损的主要因素。
2.2 载荷对燃弧率、电弧能量、摩擦系数、质量磨损率的影响
图2是铜基粉末冶金销试样在定电流80A、速度40m/s时载荷对燃弧率、电弧能量、摩擦系数、质量磨损率的影响。由图2可以看出,随着载荷的增加燃弧率、电弧能量先下降后上升。载荷有一个最佳值,在此载荷条件下燃弧率、电弧能量、摩擦系数、质量磨损率均最小。
3 影响机理
3.1 电流对电弧侵蚀的影响机理
图3为销试样在速度40m/s、载荷70N、电流40A时摩擦表面的磨损形貌,图3(b)、图3(c)、图3(d)为图3(a)所示部分的局部放大图。从图3中可以看出,40A条件下摩擦表面主要是不规则层片状的粘着坑、磨粒产生的犁沟及少量细密的鱼鳞状熔融形貌。
图4为销试样在速度40m/s、载荷70N、80A时的磨损形貌,图4(b)、图4(c)、图4(d)为图4(a)所示部分的局部放大图。从图4中可以看出,80A条件下的摩擦表面主要有大量呈大片连续范围分布的细密的鱼鳞状熔融形貌,表面除有熔融物,还有许多呈不规则层片状的粘着坑及电弧烧蚀坑,随着电流的增大,粘着坑也越来越大,由电弧引起的烧损也比40A时严重,烧损坑多而深。
电流主要影响摩擦副的表面温度,电流越大摩擦副的表面温度越高。摩擦副的塑变抗力降低,微凸峰之间的相互阻碍作用减小,接触点剪切抗力降低,接触点更容易被剪断。
同时,随着电流的增大,接触区温度升高,接触点出现了材料的软化,甚至出现液化,以至于气化的材料相变。电流较大时,电弧能量增大,微区电弧的热效应还会加剧摩擦副的电烧蚀磨损。
3.2 载荷对电弧侵蚀的影响机制
图5为电流80A、速度40m/s条件下不同载荷时销试样摩擦表面形貌的SEM照片。从图5中可以看到,50N条件下摩擦表面主要由大量连续分布的圆形凹坑组成,这些凹坑明显区别与层片状的粘着坑,是电弧烧蚀造成的;60N条件下由于粘着磨损造成摩擦表面层片状的凸凹不平,还有磨粒产生的犁沟及少量电弧烧蚀坑;70N条件下的摩擦表面主要有大量呈大片连续范围分布的细密的鱼鳞状熔融形貌,表面除有熔融物,还有许多呈不规则层片状的粘着坑及电弧烧蚀坑;80N条件下,在高速相对运动的摩擦副的压应力和局部高温条件下熔融的金属液膜,沿着摩擦副的运动方向瞬时冷焊呈细密的鱼鳞状,均匀地粘着在整个材料的表面,这些熔融物明显比70N条件下的细小,还有犁沟、层片状的粘着坑。
其原因是,载荷过小,接触压力太低,销盘接触状况不好,增加了离线率,从而使电弧的发生率大大增加,结果导致电磨损过大。如图5(a)所示,在较低的载荷下电弧能量较大,电弧侵蚀比较严重。随着载荷的增大销盘接触良好,接触电阻减小。同时在载荷的作用下,销盘之间的间隙减小,接触较好,使电弧的强度和发生频率降低,大大降低了电弧热的产生。电弧强度的降低减小了电弧的径向作用力,促使销盘之间的接触更加良好,形成良性循环,降低了电气磨损。但过大的载荷使微凸峰承受的局部压强增大,越容易出现粘着、熔焊等现象,导致磨损增大。销盘摩擦副法向压力存在一个最佳值。因此,如何选择合适的压力尤为重要。
4 结论
(1)载荷主要是通过影响接触状态和摩擦副的表面温度,进而影响材料的电弧性能。载荷过小,接触压力太低,销盘接触状况不好,从而使电弧的发生率大大增加;过大的载荷使微凸峰承受的局部压强增大,产生的摩擦热也越大,促进炙热的电流斑产生热电子发射。载荷有一个最佳值,在此载荷条件下燃弧率、电弧能量、摩擦系数、质量磨损率均最小。
(2)电流在两电极间产生电场是形成电弧放电的必要条件;电流主要影响摩擦副的表面温度,使接触区温度升高, 接触点材料软化、气化及电弧侵蚀磨损。
参考文献
[1] Li Shibin(李世珷).Development of high speed railuay in theworld(世界高速铁路发展的动向)[J].Railway QualityControl(铁道技术监督),2007(1):35
载流故障 篇3
1 试验方法及内容
1.1 载流摩擦磨损试验
试验设备采用“HST-100高速载流摩擦磨损试验机”,该试验机是一种高速销盘式摩擦磨损试验机,销试样尺寸为9mm×14mm×20mm,材料为浸金属碳材料(从北京华夏友联电气化新技术发展有限公司生产的滑板上取样);盘试样尺寸为ϕ300mm×10mm,材料为铬青铜(QCr0.5)。为了保证销试样与盘试样接触良好,每次磨损试验之前都要进行预磨。每次磨损后先用酒精将试样清洗干净,然后再用精度为万分之一克的BS210型电子天平分别称量试样质量,再计算出磨损率(滑动距离为10000m时的磨损质量损失)。
1.2 磨损表面微观分析
采用JSM-5610LV型扫描电子显微镜观察C/C复合材料的磨损形貌,以便分析电流、速度和载荷对摩擦磨损规律的影响。
2 结果及分析
2.1 速度对摩擦磨损性能的影响
图1为浸金属碳材料在电流一定(100A)条件下,摩擦系数和磨损率随速度的变化曲线。由图1可知,在载流摩擦磨损条件下,浸金属碳材料的摩擦系数和磨损率随着速度的增大都呈现出增加的趋势,且当速度较低时,摩擦系数和磨损率的增加幅度较小,而在较高速度下,摩擦系数和磨损率随着速度的增加都显著升高。这是因为在载流摩擦磨损条件下,摩擦速度对起弧程度的大小的影响很大。速度较大时,销盘之间的接触状况变差,甚至脱离接触,从而在接触表面形成电弧,速度越高,电弧的强度和发生频率也越大。在强烈的电弧作用下,浸金属碳材料表面的浸渗金属被大量蒸发气化,留下许多空洞,致使大量碳颗粒外露,在热应力的作用下形成裂纹,裂纹的扩展、连接造成材料的剥落,使浸金属碳材料的磨损率升高。磨损后表面粗糙不平,也会使摩擦系数增大。图2为不同速度条件下,浸金属碳材料的磨损形貌。由图2可知,当速度为30m/s时,磨损表面主要由浸渗金属膜和碳膜构成,同时分布着少量的电弧烧蚀坑和裂纹。而当速度为50m/s时,磨损表面主要是碳膜,且有较多、较大的烧蚀坑和裂纹,表面的平整度也较差。因此,当摩擦速度较高时,摩擦副的摩擦系数和磨损率都较高。
2.2 载荷对摩擦磨损性能的影响
图3是电流一定(100A)条件下,浸金属碳材料的摩擦系数和磨损率随着载荷的变化关系。由图3可知,在载流摩擦磨损条件下,浸金属碳材料的摩擦系数和磨损率都随载荷的增大而减小。这是因为载荷越大,销盘之间的接触越好,接触电阻减小,且电弧强度和频率减小,降低了电气磨损程度,因此磨损率减小。同时,当载荷较大时,熔融的浸渗金属在摩擦副接触面间形成一层薄膜,使磨损表面较光滑,摩擦副的摩擦系数降低。
图4是浸金属碳材料在不同载荷条件下的磨损形貌,由图4可见,当载荷为40N时,在电弧的侵蚀下,磨损表面浸渗金属被气化蒸发,留下碳颗粒外露,形成空洞,磨损表面粗糙,电气磨损的程度较为严重;在载荷为120N时,随载荷的增大,改善了销盘表面接触,电弧强度和频次降低,电气磨损的程度有所减轻,磨损面上金属液膜和碳膜共存,磨损面较为光滑。这也说明了为什么随载荷的增大,摩擦副的摩擦系数、磨损率都降低。
2.3 电流对摩擦磨损性能的影响
2.3.1 有无电流条件下的摩擦磨损性能比较
图5是有无电流条件下,浸金属碳材料的摩擦磨损性能比较。由图5可知,与无电流条件下相比较,浸金属碳材料在载流条件下的摩擦系数显著降低,而磨损率却显著提高。并且,在两种条件下,摩擦系数的变化趋势相反,而磨损率的变化趋势却相同。这是因为在无电流时,浸金属碳材料的摩擦表面上浸渗金属和碳分布均匀,表面较为光滑,摩擦表面膜组织主要为浸渗金属和烧结碳;而当有电流通过时,其磨损表面的碳被烧蚀气化而剩下浸渗的金属。浸渗金属主要由铅、锑等组成,其熔点较低(铅为327℃,锑为630.7℃),在电弧热、接触电阻热和摩擦功的作用下,摩擦表面温度较高,使浸渗金属熔化形成金属液膜,熔融的金属液膜起到了润滑作用,降低了摩擦系数,但由于销与盘之间相对运转,铜盘带走了部分熔融金属导致磨损率增大。图6为浸金属碳材料在有/无电流条件下磨损表面的SEM照片,此照片也能证实这一点。
2.3.2 电流大小对摩擦磨损性能的影响
图7是在载荷一定(80N)条件下,浸金属碳材料的摩擦系数和磨损率与电流之间的关系。从图7中可以看出,浸金属碳材料的摩擦系数和磨损率都随电流的增加而增大。这是因为在小电流条件下,熔融的浸渗金属渗出摩擦表面,被滑动挤压后形成金属膜而减小了摩擦副的摩擦阻力,从而使摩擦系数减小。而随着电流的增大,电弧能量不断增大,对浸金属碳材料的侵蚀、烧蚀作用有所增加,使得摩擦表面的浸渗金属气化量增大,气化的浸渗金属冷凝后形成金属小颗粒,在摩擦力的作用下形成磨粒而脱落,致使磨损率增大。
图8为浸金属碳材料在不同电流条件下磨损表面的SEM照片。由图8可知,在载流磨损条件下,销试样表面主要由浸渗金属和碳组成。但当电流较小时,表面膜中浸渗金属的比例较大;而当电流较大时,表面膜中碳的比例较大,且在磨损表面上有极小的气化后冷凝的金属小颗粒。这说明在小电流条件下,销试样磨损表面有浸渗金属熔化渗出摩擦表面,被滑动挤压后形成金属膜,从而使摩擦表面更光滑,摩擦系数较小。而在大电流条件下,由于热量多、温度高,浸渗金属和碳被气化,气化的浸渗金属和碳在冷凝后形成磨粒,不仅加大了浸金属碳材料的磨损率,也提高了摩擦副的摩擦系数。
3 结论
(1) 电流一定的条件下,浸金属碳材料的摩擦系数和磨损率都随速度的增大而增大,随载荷的增大而减小。
(2) 载荷一定的条件下,浸金属碳材料的摩擦系数和磨损率都随电流的增加而增大。
(3) 与无电流条件下相比较,浸金属碳材料在载流条件下的摩擦系数明显降低,而磨损率却显著提高。
参考文献
[1]HE Da-hai,RAFAEL MANORY.A novel electric contact mate-rial with improved self-lubrication for railway current collectors[J].Wear,2001,249:626-636.
[2] HE Da-hai, RAFAEL MANORY, NORM GRADY. Wear of railway contact wires against current collector materials[J]. Wear, 1998, 215: 146-155.
[3] SHUNICHI KUBO,KOJI KATO. Effect of arc discharge on wear rate of Cu-impregnated carbon strip in unlubricated sliding against Cu trolley under electric current[J]. Wear, 1998, 216: 172-178.
载流故障 篇4
依据GB/T11022-2011,绝对温升试验是指先在高压开关设备中通入试验电流,待温度趋于稳定后,对比各部位的温升值与温升限值。目前,在换流站中,一般采用绝对温升试验检测电气设备的载流能力。例如,GB/T11022-2011规定,在一定试验条件中,开关与控制设备在环境空气温度≤40℃时的温升不得大于温升限值。对于阀厅金具,其内部电气一般采用纯铝绞线与铸铝合金抱夹焊接的方式连接,而其外部则由管母线与铸铝合金抱夹经螺栓来实现刚性连接,表明阀厅金具电接触结构的连接方式与高压开关设备接线端子相同,但与架空线路上的接续金具和耐张线夹,则存在本质区别。另外,阀厅金具一般在阀厅内部运行,则其载流部分的受力较小或不受力及其接触电阻较为稳定。据此表明,采用绝对温升试验方法检测阀厅金具的载流能力不仅可行,还可简化试验流程和改善试验效果,建议将该方法引入换流站阀厅金属载流能力测试中。
2 阀厅金属载流能力试验方法
2.1 温升试验
在载流能力试验中,选用阀厅二通金具,其作用是实现电气连续和2根Φ300管母线的角度转换,其中在金具的中间设有6根LJ-1120铝绞线,而在其两端则采用铸铝合金管母抱夹,且与中间结构焊接在一起。在试验时,电流选取5600A,并按“L”型布设试品,其两端分别与Φ300*10管母线连在一起,同时采用绝对温升试验方法。图1所示为温升的埋点示意图。
结合图1,管母线温升值相对较低,与阀厅金具铸铝件基本持平并比软导线略低。但管母线的通裕度较大,则其温升值为25K时,仍低于其他电气设备。虽然阀厅金具的温升值比管母线高,但与规定的50K相比,仍较低。据此表明,唯有采用绝对温升试验方法,才能保证试品顺利通过试验。
2.2 电流分布均匀性测试
在阀厅金具的内部,主要经若干并联型纯铝绞线和铸铝合金抱夹实现电气连接,具体采用的是焊接方式。但在焊接后,无法直接测量每一根导线和铸件回路的电阻,则无法直接检测纯铝绞线是否牢固地与铸铝合金抱夹焊接在一起,且一旦其中存有虚焊问题,则问题处的接触电阻会在运行条件改变时不断增大,电流会有所降低,并最终引发发热现象。对此,为稳定每一根导线的接触电阻,应逐一检查每一根纯铝绞线的焊接质量,以使其电气负荷一致。为在不损坏零件的条件下完成焊接质量的检测,笔者针对若干并联型纯铝绞线开展电流分布均匀性测试,即按每一根导线承受的电流来判断其焊接质量是否达标,具体如图2所示。
在阀厅金具电流分布均匀性试验中,激励为由SorensenSG6U提供的直流电流,负载为阀厅金具,而其母线则与电流源输出的“+”“-”极相连,即先通过电流传感器,将流经每一根软导线的电流的信号转换成电压信号输出,再通过示波卡传入上位计算机,并用专业的上位机软件处理,这样既可储存数据结果、展示电压波形信号,又可对若干导线所承受的电流分布进行实时测量。针对前文提及的阀厅二通金具,其测量结果见表1。
注:在测量时,主流电源输出的电流是DC900A。
结合表1可知,阀厅二通金具软导线平均电流的偏差最大达4.2%,而当单根导线通流比平均电流大时,便需对其通流能力校核,以保证其不大于这一导线负载的最大值。针对电气设备载流导体所开展的温升试验,建议在1.2倍额定电流的条件下开展长期通流温升试验,注意导体表面的温升值不得大于规定值。此外,在出厂试验中,建议进一步规范换流站阀厅金具的通流偏差,即在考核时,以单根导线的实际通流不大于1.15倍额定通流为准,如此可保证电流的分布偏差不大于额定通流的15%。
3 结语
在换流站阀厅金具国产化的发展道路上,深入研究其载流能力试验尤为关键。在本案,笔者提出如下建议:一是应用绝对温升试验方法,其中温升限值取40K;二是开展电流分布均匀性测试试验,其中对于电流分布偏差,单根导线不得大于额定通流的15%,如此便可保证阀厅金具的载流能力达标。
摘要：本文提出在换流站阀厅金具载流能力考核中引入绝对温升试验,以期为相关标准的制定提供借鉴。
关键词：换流站,阀厅金属,绝对温升试验,载流能力
参考文献
[1]杨国华,常林晶,徐光辉,等.换流站阀厅金具载流能力试验方法探讨[J].高压电器,2016,(1):170-174.
[2]王刚,常林晶,张博,等.基于温升的阀厅连接金具设计方法[J].高压电器,2016,(1):86-93,100.
[3]梅念,陈东,傅颖,等.高压直流输电工程阀厅金具设计电流[J].电力建设,2013,(7):47-50.
载流故障 篇5
1 求长直导线的磁场分布无限长圆柱载流导线产生的磁场理论计算
考虑在一根半径为a，轴沿z轴的无限长固体圆柱导线内，流动着具有均匀密度的电流，如图1中的横截面所示，由式（1）安培环路定理求各处的磁场[5,6]。
此电流分布可视为平行于z轴的无线长细丝导线的叠加，那么考虑到关于z轴的对称性，并从式（2）给出的由一根无线导线产生的磁场的性质出发，可以断定所要求的H只具有仅依赖于r的Φ分量。因此：
选择一个以原点为中心，位于xy平面内的圆周闭合路径C，半径为r，由此得到：
考虑由C围城的平面，并注意电流仅对r<a存在，得到由该闭合路径包围的电流为：
将式（4）和式（5）代入式（3），得到：
即：
2 基于Comsol Multiphysics仿真无限长圆柱载流导线产生的磁场
使用Comsol Multiphysics软件对其进行仿真。打开航视图的窗口，选择“新增“模块，确定所仿真的空间维度，确定“2D”，即平面仿真。选择“ACDC模块，静态，磁，垂直感应电流，向量位能”模块，做无限长圆柱载流导线产生的磁场仿真。
首先，完成几何模型的建立。利用绘图工具栏的圆形图标画出两个半径分别为0.025 m和0.01 m的两个圆，两个圆要求为同心圆，外面圆的作为求解域的边界，里面圆为通有电流的通电长直导线。其次进行求解域和边界的设定，内部的圆设定为电流密度为10 A/m2，外部圆全部按照默认的参数即可。对边界设置，外部圆设定为“磁绝缘”，内部圆设定为“连续”即可。然后进行划分网格，可以用在工具栏下面的图标直接进行划分，也可以根据菜单栏中的“网格”选择自由网格参数，自由确定网格的大小，然后点击“重划网格”，完成网格划分。最后进行求解计算，单击图标上的等于号，即求解按钮，完成求解过程。图3即为求解后的无限长圆柱载流导线产生的磁场。图4为由Comsol仿真软件得到的圆柱导线的Hϕ随r的变化情况。
3 结论
由式（7）理论计算，分别计算无限长圆柱载流导线内、上、外的磁场强度值。并通过Comsol的后处理功能，分别提取3点处的磁场强度值，数据对比见表1。
4 结语
通过对比分析，计算的理论值和仿真结果具有高度的一致性，验证了Comsol Multiphysics仿真软件不仅具有便捷性和快速性，其计算结果也具有较高的精度，适合工程电磁场的仿真学习。
参考文献
[1]松鹰.麦克斯韦和电磁理论[J].自然杂志,1979(11):665-672.
[2]杨俊秀,赵文来,鲍佳.Ansoft在电磁场与电磁波教学中的应用[J].现代电子技术,2013,36(2):97-99.
[3]马平,周晓宁,田沛.基于COMSOL电容层析成像[J].电测与仪表,2009,46(11):20-23.
[4]傅文珍.少学时情况下“工程电磁场”教学体系改革[J].中国电力教育,2013(11):66-67.
[5]倪光正.工程电磁场原理[M].2版.北京:高等教育出版社,2009.
载流故障 篇6
载流子迁移率是表征半导体材料导电性能的重要参数, 与半导体材料的电导率直接相关, 并影响半导体器件的工作速度, 因此, 对常用半导体材料载流子迁移率的测量与表征对半导体材料和器件的研究开发具有十分重要的意义。Salvatore等[1]在室温下对不同掺杂离子浓度注入后硅电子和空穴迁移率进行了测量。刘清爽等[2]分析总结了半导体材料载流子迁移率的测量方法, 指出漂移实验、离子扩散、热释电极化电荷瞬态响应等方法都能较精确地测量半导体材料的载流子迁移率。
基于半导体物理对半导体材料载流子迁移率进行计算模拟同样具有实际意义。Arora等[3]通过实验数据和修正的Brooks-Herring迁移率理论模型导出了硅电子和空穴迁移率的解析表达式。由晶格散射决定的迁移率可采用多项式拟合方法进行计算模拟[4]。Smith等[5]通过建模对库仑散射决定的迁移率进行了计算模拟。基于晶格散射公式和Mathiessen规则[6], 将声学声子决定的迁移率同由光学以及谷间声子决定的迁移率结合起来, 也可得到晶格散射机制决定的迁移率[7,8]。Sah等提出了Si材料综合考虑晶格和离子杂质散射后的载流子迁移率计算公式。Caughey等[7]则采用类费米函数和双曲正切函数对迁移率进行了计算模拟。
虽然已开展的采用计算模拟方法计算的结果与实验数据较接近, 但建模计算需要的部分参数常需实验辅助提供, 且计算中将弛豫时间τ视为常量, 没有考虑载流子速度的统计分布, 而实际上τ一般应是载流子速度的函数。
本研究在探讨半导体Si的载流子散射规律基础上, 从玻耳兹曼方程出发, 采用Mathiessen规则, 通过对具有不同热运动速度的载流子漂移速度求统计平均值, 建立了Si材料载流子迁移率的玻耳兹曼统计模型, 进而计算了模拟轻掺杂半导体Si载流子迁移率的变化规律。
1 理论与建模
半导体材料中的载流子散射机制有多种, 晶格散射和电离杂质散射是两种主要的散射机制。当电子和空穴的浓度并非同时都高时, 这两种散射机制占主导地位, 载流子-载流子散射则可忽略。对于轻掺杂半导体, 晶格振动散射常处于主导地位, 其载流子迁移率可用基于实验参数的经验公式表示[9]:
undefined
式中:μ0n, p为室温下电子或空穴迁移率, αn, p为随温度变化的参数。通过实验确定其数值分别为[10]:μ0n=1438cm2/ (V·s) , μ0p=465cm2/ (V·s) , αn=2.42, αp=2.2。
基于Sah提出的晶格散射公式[7], 结合Mathiessen规则可推导出晶格散射机制决定的迁移率为:
undefined
依经验公式 (1) 和理论公式 (2) 和 (3) 计算模拟所得Si的载流子迁移率随温度变化的关系如图1所示。可见, 基于实验得到的经验公式与理论公式所得的Si电子和空穴迁移率随温度变化的情况在高于室温时基本一致, 而在低温时对空穴迁移率变化的计算模拟结果有明显偏差。这是由于使用的理论模型是基于简单的Mathiessen规则, 将由声学声子引起的理论晶格迁移率同由光学以及谷间声子引起的理论迁移率视为各自独立而后再综合叠加, 实际上这两种迁移率机制并非完全独立的[7]。
对于电离杂质散射机制, Sah等提出了综合考虑晶格和电离杂质散射的理论公式[7], 并结合Mathiessen规则得到了载流子迁移率随掺杂浓度和温度变化的规律:
undefined
undefined
undefined
图2为室温下Si载流子迁移率随掺杂浓度变化的计算模拟结果。从图2中可以看出, Si电子和空穴迁移率在室温下都有一个对掺杂浓度十分敏感的区域, 约为1015～1019cm-3。
考虑一般情形, 在上述模型中将弛豫时间τ视为载流子速度的函数, 并考虑玻耳兹曼速度统计分布, 建立Si材料载流子迁移率的玻耳兹曼统计模型。在弛豫时间近似条件下, 外加电场E时的稳态玻耳兹曼方程为[6]:
-qE
·undefined
式中:f为能级E (k) 被电子占据的几率。
在弱电场情况下, 分布函数变化不明显, 用φ (k) 表示对平衡状态的偏离, 即:
f (k) =f0+φ (k) (6)
代入式 (5) 有:
φ (k) =q
τk (f0+φ) ·E≈qτ
kf0·E
=qτ
undefinedundefined
此处计入速度的统计分布, 设有n～n+dn个电子均以速度v运动, 则电流密度为:
J=-q∫vdn=-2q∫vfdk=-2q∫v (f0+φ) dk (8)
因为f0只与E有关, 且E是k的偶函数, 而v在k空间是奇函数, 所以:
∫vf0dk=0 (9)
undefined
式中:undefineddk。
对非简并半导体, 根据玻耳兹曼分布[11]:
undefined
Si的导带极值有6个, 等能面为旋转椭球面[6], 设电子浓度为n, 则每个能谷中单位体积内有n/6个电子, 电流密度是这6个能谷中电子对电流贡献的总和, 故电导率为:
undefined
按玻耳兹曼速率统计分布, 单位体积内速率在dv范围内的电子数dn为[11]:
undefined
故可求得速率平方的平均值为:
undefined
结合式 (12) 可得:
undefined
式中:ln为平均自由程。对于只有长声学波散射情形, 由玻耳兹曼速度统计分布, 弱电场近似下的迁移率为:
undefined
强电场下的迁移率为:
undefined
式中:Te为晶格系统处于非平衡状态时载流子能量对应的温度。
undefined
通过分析电场作用下电子与晶格的能量交换过程和玻耳兹曼统计分布, 对于发射声学声子的晶格散射[9]:
undefined
式中:u为格波的传播速度。将式 (19) 代入式 (18) 得:
undefined
由式 (20) 可看出, 弱电场即μ0|E|≪u 时:
undefined
取一级近似, 则可认为μ与电场强度|E|无关, 且等于μ0。强电场下迁移率随电场的增大逐渐减小, 使载流子的漂移速度趋于饱和。
当外加强电场电子能量高到与光学波声子能量相比拟时, 电子被晶格散射时可发射光学声子, 设ε0为光学声子能量, ν为电子热运动速度, 则一般有undefined (平均漂移速度) , 假定电子遵守玻耳兹曼分布, 则ν的统计平均值为[11]:
undefined
再由式 (17) 可得平均漂移速度:
undefined
式中:lo为光学声子散射的平均自由程。单位时间内由于散射而失去的能量为undefined, 由电场获得的能量为undefined, 稳态时两者相等, 即:
undefined
联立式 (22) - (24) , 解得:
undefined
光学声子频率约1013Hz, 对于n型Si材料, m*n以电子有效质量代替, 即:
undefined
对于p型Si材料, 空穴以有效质量代替, 即:
m*p=0.81m0 (27)
将式 (26) 、式 (27) 代入式 (25) 得:
undefined
undefined
2 结果与讨论
为了准确反映载流子漂移速度的饱和特征, 将上述理论模型得到的结果与基于实验数据建立的载流子漂移速度与电场及温度的经验关系进行对比。文献[9]给出了实验拟合数据公式:
undefined
在T=300K条件下, 有关参数取实验值[9]:
βn=2, vn, sat=1.1×107cm/s
βp=1, vp, sat=9.5×106cm/s
由式 (30) 可计算得到Si载流子迁移率随电场强度的变化, 如图3所示。
由图3可知, 电子和空穴的迁移率随电场强度的增大而逐渐减小, 与迁移率统计模型的结论一致, 说明载流子迁移率计算模拟的统计模型具有可靠性。实际上, 式 (30) 中的各参数都是温度和电场强度的函数, 文献[9]给出了轻掺杂Si的电子和空穴漂移速度随电场和温度变化的经验公式:
undefined
图4为300K和400K时计算模拟所得Si材料电子和空穴漂移速率随电场强度的变化。
由图4可知, Si材料电子的饱和漂移速率为9.9983×106cm/s, 空穴的饱和漂移速率为8.3150×106cm/s, 与本研究理论模型的计算值, undefined、undefined基本一致, 说明Si载流子迁移率的统计模型在轻掺杂条件下具有良好的适用性。
3 结论
基于玻耳兹曼方程和Mathiessen规则, 通过对具有不同热运动速率的载流子漂移速度求统计平均值而建立的Si材料载流子迁移率玻耳兹曼统计模型具有良好的适用性。由载流子迁移率玻耳兹曼统计模型计算模拟获得的载流子迁移率随电场强度和温度的变化规律与其它理论模型的计算结果和实验结果基本一致。
摘要：半导体材料载流子迁移率是表征其电导特性的重要参数, 在半导体材料载流子散射机制理论基础上, 基于玻耳兹曼方程和Mathiessen规则, 通过对具有不同热运动速度的载流子漂移速度求统计平均值, 建立了Si材料载流子迁移率的玻耳兹曼统计模型, 计算了模拟载流子迁移率的影响因素和变化规律, 并得出电场作用下的饱和漂移速度为vdn=1.1×107cm/s, vdp=8.7×106cm/s, 与基于实验数据的经验公式导出的结果基本一致, 表明玻耳兹曼统计模型具有良好的适用性。
关键词：半导体Si,载流子迁移率,玻耳兹曼方程,计算模拟
参考文献
[1] Bellone S, Persiano G V, Strollo A G M.Electrical measure-ment of electron and hole mobilities as a function of injectionlevel in silicon[J].IEEE Trans Electron Devices, 1996, 43 (9) :1459
[2] Liu Qingshuang (刘清爽) , Liu Xiaoping (刘晓萍) .Summaryof measurement method for carrier mobility (载流子迁移率测量方法总结) [J].Shanxi Electric Techn (山西电子技术) , 2009, 23 (4) :356
[3] Arora N D, Hauser J R, Roulston D J.Electron and holemobilities in silicon as a function of concentration and tem-perature[J].IEEE Trans Electron Devices, 1982, 29 (2) :292
[4] Mundanai S, Chindalore G.Temperature characterization andmodeling of electron and hole mobilities in MOS accumula-tion layers[J].IEEE Trans Electron Devices, 1998, 46 (8) :1749
[5] Smith R A.Semiconductors[M].2nd.UK:Cambridge Uni-versity Press, 1978
[6]刘恩科, 朱秉升, 罗晋生.半导体物理学[M].北京:国防工业出版社, 2008
[7]阮刚, 汤庭鳌, 译.半导体器件的分析与模拟[M].上海:上海科学技术文献出版社, 1988
[8] Klaassen D B M.A unified mobility model for device simula-tions[C]//International Electron Devices Meeting 1990.Technical Digest, 1990:357
[9]陈治明, 王建农.半导体器件的材料物理学基础[M].北京:科学出版社, 1999
[10] Canali C, Majni G, Minder R.Electron and hole drift velocitymeasurements in silicon and their empirical relation to elec-tric field and temperature[J].IEEE Trans Electron Devices, 1975, 22 (11) :1045