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摘 要：经济迅速发展促进国家城市化进程不断开展，而社会发展对电力的需求也与日俱增。高压电网为地区各项电力使用提供输送渠道，而电网中高压断路器对保障电力运送安全打下基础，在电网中具有不可忽视的重要作用，故在实际工作中需做好针对高压断路器的故障检修工作，掌握常见的故障及处理方式，优化状态监测，促进电网安全、可持续发展。
关键词：高压;断路器;故障;处理
引言
故障诊断是电气设备进行状态检修的技术基础。高压断路器是电力系统中重要的开关设备，其运行状态直接影响系统的供电可靠性和稳定性。而断路器在使用过程由于潜在的设备缺陷或部件老化会导致其工作可靠性下降，严重时甚至会引起电力系统事故扩大，造成巨大损失。因此，对断路器的运行状态进行在线监测，通过故障诊断技术甄别其潜在缺陷和故障，不仅能够及时判断出设备故障的位置以及部件故障的严重程度，还可以诊断出设备的故障原因，为断路器实现状态检修提供重要决策依据。
1 GIS高压断路器常见故障原因
1.1误动
误动是断路器二次回路接线及操作机械故障所致，操作中若分合的继电器电压较低，对应的操作控制回路直流接地，断路器容易出现误分。若负责分合闸的电磁铁扣入较少，断路器运行中周围有较长时间的振动，同时设备长期运行，就可能导致断路器在无控制命令下自动分合闸。
1.2断路器本体故障
斷路器本体分合闸线圈故障：在分合闸过程中出现了闸线圈烧坏的现象就会导致断路器分合闸线圈产生故障，而闸线圈烧坏的原因主要有以下几点：①合闸命令发出去之后，合闸回路一直处于稳定的状态，当开关闭合变成断路器辅助接点之后，闸电流就会出现断开的情况，所以，闸线圈被烧坏的大部分原因是因为断路器辅助接点的转换与开关闭合出现了故障;②传送合闸命令之后，开关无法进行有效储能，储能回路的对应触点闭锁了开关合闸的回路，最后导致控制回路断线;③外部回路的状态正常，但还是出现了开关拒绝分合闸，从而闸线圈出现了断线的故障，可能为铁芯卡涩、润滑不足等。
2 GIS高压断路器故障处理措施
2.1基于专家系统的故障诊断
现有研究中基于专家系统的断路器故障诊断方法是通过对提取的电流信号进行监测，将原子稀疏分解算法应用在断路器故障诊断专家系统中，实现了铁芯卡涩、润滑不足等故障的有效诊断。该算法较传统算法诊断精度高，计算时间短。通过监测振动信号，在改进BREMD和ELM方法的基础上利用极限学习机ELM（Extreme Learning Machine）进行故障诊断，实现了对断路器故障快速诊断。该方法利用记忆专家系统的知识库知识获取功能，有效识别了铁心卡涩、操作电压过低等故障，准确性可高达94.86%，能够更快速地对断路器故障进行定位和诊断。
通过对线圈电流及振动信号特征量进行监测和处理，设计了一种多参数规则推理的故障诊断专家系统，该系统能准确诊断出断路器基座螺丝松动、缓冲器弹簧无效超程等多种故障类型。但该专家系统在特征知识获取、知识更新、智能综合分析功能方面仍存在一定的局限性，需做进一步改进。通过对断路器行程、分合闸速度以及振动信号进行监测，设计了基于RBF神经网络的故障诊断专家系统，该系统克服了传统专家系统存在的在知识获取和表达上的薄弱环节缺陷，根据系统的运行状态、是否出现故障及故障类型来进行故障的准确诊断。研究了一种改进型神经网络，针对高压断路器这类电力设备有诊断快速性的要求，提出将获取特征量输入到神经网络中对其进行快速精确诊断，这种专家系统适用于与传动机构相关联的故障类型诊断。改进后的混合算法可对多目标寻优且寻优速度也得到了明显提升，因此能快速、有效地对断路器故障进行诊断识别。基于专家系统的故障诊断方法相较于基于解析模型的诊断方法在数据信号处理效率、故障识别分类效率方面有较大提升，相较于基于模式识别的故障诊断方法，这类方法在模型训练时避免了局部最优缺陷，克服了在知识获取和表达上的薄弱环节，能够通过对高压断路器故障的准确定位最终实现其故障的精确诊断。
2.2气体密度检测
断路器绝缘及灭弧性能是其稳定运行的关键，在断路器运行中，不同因素作用均会导致断路器灭弧性能、绝缘性能下降。以SF6高压断路器为例，其灭弧室常出现泄漏、微水超标问题，需落实针对气体的实时监测，控制好故障。例如，在对SF6气体密度监测期间，密度降低很可能是气体泄露所致，导致SF6气体含水量增加。故需针对该气体密度落实在线监测，为降低监测难度（气体密度难以准确监测），以气体压力反馈气体密度。因此断路器气室密度表通常设置两级报警信号，分别为一级补气压力及二级闭锁压力信号，通常状态下，设置补气压力信号在额定气压10%位置，闭锁的压力在补气压力信号基础上再降低5%。断路器 灭弧室未发生泄漏，则气体的压力主要受温度变化影响，温度越高，气室压力也就越高，也可以在测量温度的基础上判断气体压力，以便及时了解灭弧室泄漏情况。
2.3基于解析模型的故障诊断
基于解析模型的诊断方法是通过对诊断规则进行解析化的表达，实现了故障诊断问题到0-1整数规划问题的转化，将问题简单化，有效提高了故障识别的效率，通过训练模型确保了故障分类的准确率，达到了很好的诊断效果，具有较严密的数学理论基础和良好的应用前景。经过长时间的运行表明，当前国内外研发的监测诊断系统均能较好地对高压断路器的状态信息进行监测和分析。故障样本可通过软件仿真得到，无须反复试验，现阶段断路器监测与诊断系统正在向着大规模专家系统方向发展，基于各种智能理论的断路器故障诊断与决策系统也开始出现。然而，基于解析模型的方法在面临解的多重性问题，即发生多个拒动、误动以及告警错误时，模型会出现最优解不固定的情况，从而影响故障模式的准确判别;且解析模型需在精准数学模型的保证下进行故障识别和诊断，而实际情况中设备的结构和参数存在很大的不确定性，故在未来高压断路器诊断的研究发展中，在保证识别效率和故障分类准确性的同时，需进一步优化多重性问题的处理准确率，克服对设备参数的依赖，建立智能理论与实际情况相结合的更优决策诊断系统。
结语
在供电系统中，断路器十分重要，断路器控制回路在使用过程中也常会出现故障，所以，为了确保供电系统的安全稳定运行，就必须制定断路器故障查找与处理的对策，当断路器出现故障后，可以第一时间进行故障的查找与处理，争取在最短时间内恢复供电系统的稳定运行。
参考文献：
[1]李一鸣.断路器控制回路断线分析及运行隔离对策[J].电子测试，2019（16）：95-96.
[2]张群辉.断路器控制回路断线浅析[J].电气开关，2014，52（03）：4-5+7.
[3]李锡，范哲.高压断路器状态检修研究[J].科技经济市场，2018（10）：37-38.
（新东北电气集团高压开关有限公司，辽宁 沈阳 110000）
关键词：高压;断路器;故障;处理
引言
故障诊断是电气设备进行状态检修的技术基础。高压断路器是电力系统中重要的开关设备，其运行状态直接影响系统的供电可靠性和稳定性。而断路器在使用过程由于潜在的设备缺陷或部件老化会导致其工作可靠性下降，严重时甚至会引起电力系统事故扩大，造成巨大损失。因此，对断路器的运行状态进行在线监测，通过故障诊断技术甄别其潜在缺陷和故障，不仅能够及时判断出设备故障的位置以及部件故障的严重程度，还可以诊断出设备的故障原因，为断路器实现状态检修提供重要决策依据。
1 GIS高压断路器常见故障原因
1.1误动
误动是断路器二次回路接线及操作机械故障所致，操作中若分合的继电器电压较低，对应的操作控制回路直流接地，断路器容易出现误分。若负责分合闸的电磁铁扣入较少，断路器运行中周围有较长时间的振动，同时设备长期运行，就可能导致断路器在无控制命令下自动分合闸。
1.2断路器本体故障
斷路器本体分合闸线圈故障：在分合闸过程中出现了闸线圈烧坏的现象就会导致断路器分合闸线圈产生故障，而闸线圈烧坏的原因主要有以下几点：①合闸命令发出去之后，合闸回路一直处于稳定的状态，当开关闭合变成断路器辅助接点之后，闸电流就会出现断开的情况，所以，闸线圈被烧坏的大部分原因是因为断路器辅助接点的转换与开关闭合出现了故障;②传送合闸命令之后，开关无法进行有效储能，储能回路的对应触点闭锁了开关合闸的回路，最后导致控制回路断线;③外部回路的状态正常，但还是出现了开关拒绝分合闸，从而闸线圈出现了断线的故障，可能为铁芯卡涩、润滑不足等。
2 GIS高压断路器故障处理措施
2.1基于专家系统的故障诊断
现有研究中基于专家系统的断路器故障诊断方法是通过对提取的电流信号进行监测，将原子稀疏分解算法应用在断路器故障诊断专家系统中，实现了铁芯卡涩、润滑不足等故障的有效诊断。该算法较传统算法诊断精度高，计算时间短。通过监测振动信号，在改进BREMD和ELM方法的基础上利用极限学习机ELM（Extreme Learning Machine）进行故障诊断，实现了对断路器故障快速诊断。该方法利用记忆专家系统的知识库知识获取功能，有效识别了铁心卡涩、操作电压过低等故障，准确性可高达94.86%，能够更快速地对断路器故障进行定位和诊断。
通过对线圈电流及振动信号特征量进行监测和处理，设计了一种多参数规则推理的故障诊断专家系统，该系统能准确诊断出断路器基座螺丝松动、缓冲器弹簧无效超程等多种故障类型。但该专家系统在特征知识获取、知识更新、智能综合分析功能方面仍存在一定的局限性，需做进一步改进。通过对断路器行程、分合闸速度以及振动信号进行监测，设计了基于RBF神经网络的故障诊断专家系统，该系统克服了传统专家系统存在的在知识获取和表达上的薄弱环节缺陷，根据系统的运行状态、是否出现故障及故障类型来进行故障的准确诊断。研究了一种改进型神经网络，针对高压断路器这类电力设备有诊断快速性的要求，提出将获取特征量输入到神经网络中对其进行快速精确诊断，这种专家系统适用于与传动机构相关联的故障类型诊断。改进后的混合算法可对多目标寻优且寻优速度也得到了明显提升，因此能快速、有效地对断路器故障进行诊断识别。基于专家系统的故障诊断方法相较于基于解析模型的诊断方法在数据信号处理效率、故障识别分类效率方面有较大提升，相较于基于模式识别的故障诊断方法，这类方法在模型训练时避免了局部最优缺陷，克服了在知识获取和表达上的薄弱环节，能够通过对高压断路器故障的准确定位最终实现其故障的精确诊断。
2.2气体密度检测
断路器绝缘及灭弧性能是其稳定运行的关键，在断路器运行中，不同因素作用均会导致断路器灭弧性能、绝缘性能下降。以SF6高压断路器为例，其灭弧室常出现泄漏、微水超标问题，需落实针对气体的实时监测，控制好故障。例如，在对SF6气体密度监测期间，密度降低很可能是气体泄露所致，导致SF6气体含水量增加。故需针对该气体密度落实在线监测，为降低监测难度（气体密度难以准确监测），以气体压力反馈气体密度。因此断路器气室密度表通常设置两级报警信号，分别为一级补气压力及二级闭锁压力信号，通常状态下，设置补气压力信号在额定气压10%位置，闭锁的压力在补气压力信号基础上再降低5%。断路器 灭弧室未发生泄漏，则气体的压力主要受温度变化影响，温度越高，气室压力也就越高，也可以在测量温度的基础上判断气体压力，以便及时了解灭弧室泄漏情况。
2.3基于解析模型的故障诊断
基于解析模型的诊断方法是通过对诊断规则进行解析化的表达，实现了故障诊断问题到0-1整数规划问题的转化，将问题简单化，有效提高了故障识别的效率，通过训练模型确保了故障分类的准确率，达到了很好的诊断效果，具有较严密的数学理论基础和良好的应用前景。经过长时间的运行表明，当前国内外研发的监测诊断系统均能较好地对高压断路器的状态信息进行监测和分析。故障样本可通过软件仿真得到，无须反复试验，现阶段断路器监测与诊断系统正在向着大规模专家系统方向发展，基于各种智能理论的断路器故障诊断与决策系统也开始出现。然而，基于解析模型的方法在面临解的多重性问题，即发生多个拒动、误动以及告警错误时，模型会出现最优解不固定的情况，从而影响故障模式的准确判别;且解析模型需在精准数学模型的保证下进行故障识别和诊断，而实际情况中设备的结构和参数存在很大的不确定性，故在未来高压断路器诊断的研究发展中，在保证识别效率和故障分类准确性的同时，需进一步优化多重性问题的处理准确率，克服对设备参数的依赖，建立智能理论与实际情况相结合的更优决策诊断系统。
结语
在供电系统中，断路器十分重要，断路器控制回路在使用过程中也常会出现故障，所以，为了确保供电系统的安全稳定运行，就必须制定断路器故障查找与处理的对策，当断路器出现故障后，可以第一时间进行故障的查找与处理，争取在最短时间内恢复供电系统的稳定运行。
参考文献：
[1]李一鸣.断路器控制回路断线分析及运行隔离对策[J].电子测试，2019（16）：95-96.
[2]张群辉.断路器控制回路断线浅析[J].电气开关，2014，52（03）：4-5+7.
[3]李锡，范哲.高压断路器状态检修研究[J].科技经济市场，2018（10）：37-38.
（新东北电气集团高压开关有限公司，辽宁 沈阳 110000）