摘要：GIS设备导体触头温升过高会引发重大事故，光纤光栅技术在电气设备温度在线监测方面具有广泛的应用前景。针对光纤光栅温度传感器无法直接安装在导体触头表面进行温度测量的难题，提出了一种基于测量多点外壳温度及环境温度，从而间接计算导体触头温度的方法。建立了单相GIS隔离开关三维有限元计算模型，得到GIS内部温度分布规律，确定了多个光纤光栅温度传感器的最优安装位置。进行GIS隔离开关温升实验，将实验数据与仿真结果进行了比较，验证了仿真计算模型的准确性。最后利用人工神经网络算法对环境温度、外壳温度和导体触头温度进行了曲线拟合，计算结果与实测数据对比表明本方法具有较高准确度。该在线测温方法简单有效，无需破坏现有GIS设备的结构，具有较好的应用前景。
关键词：GIS 触头温度 多点分布式 光纤光栅 有限元模型 神经网络算法
Keywords:GIS, contact temperature, multipoint-distributed, fiber bragg grating, finite element model, neural network algorithm
1 引言
近年来随着电力工业的飞速发展，气体绝缘金属封闭组合电器（Gas Insulated Switch-gear，GIS）因其开断能力强、故障率低、安装维护方便、占地空间小等优点，在国内外电力系统中得到了广泛应用。然而GIS设备具备上述优点的同时，因其密封严、体积小、电流大等结构与工况特点，也导致导体损耗发热问题日益突出。尤其当GIS导体触头接触不良时，其接触电阻变大，导体流过负载电流时产生的焦耳热将引发触头过热现象。触头过热会导致GIS设备内部局部温度过高，引起绝缘老化甚至击穿，进而引发重大事故[1-2]。据不完全统计，国内外众多电力公司所采用的GIS设备，均不同程度地出现过封闭母线、隔离开关、电缆头等部件因绝缘老化或接触不良而造成的温度异常现象及并发事故[3]。因此，实现对GIS设备温度的在线监测，提前发现并消除热故障隐患，对GIS安全可靠运行具有非常重要的意义。
目前，针对GIS设备触头过热问题，运行现场主要采用的预防措施有以下三种:人工观察触头表面颜色[4]、定期测量回路电阻和使用红外成像仪[5-6]对固定监测点定期进行温度监测。前两种均需要停电检修GIS设备，且测量回路电阻的方法无法获知接触不良部位的准确位置，后者红外成像技术的分辨率和精度都难以达到要求。此外，以上使用的监测方法均难以实现对GIS设备温度的持续测量，即不能实现在线监测。行业内目前主要采用红外技术和光栅光纤技术两种方法对电气设备的温度进行在线监测。红外测温方法[7-9]能够不扰动破坏GIS设备内部的温度场和热平衡，也可以解决了高压隔离和强磁场干扰的问题，但需要在GIS外壳开孔以安装红外温度传感器，且其测量准确度受导体金属表面发射率和SF6气体浓度等因素影响非常大。光纤光栅技术[10-14]采用光波长作为监测量，具有不受电磁干扰影响、绝缘性能好、体积小、重量轻等优点，目前已广泛应用于变压器、电机、开关柜、架空输电线路、电缆等电力设备，技术较为成熟。将光纤光栅温度传感器应用于GIS导体触头温度监测中，可在不破坏GIS内部电场及温度场情况下，实现对其温度的准确测量，应用前景十分广泛。文献[15-16]将光纤光栅温度传感器应用于GIS母线温度监测中，并设计了相应的在线监测系统，能够有效监测母线温度及其变化趋势，但尚不能够利用监测结果获得母线导体的确切温度。
本文以实际单相GIS隔离开关为原型，建立三维温度场仿真物理模型，计算得到了GIS隔离开关温度场分布规律。基于仿真结果，确定了多个光纤光栅温度传感器的最优安装位置。进行GIS隔离开关温升实验，利用人工神经网络算法对环境温度、多点外壳温度和导体触头温度进行了曲线拟合。该方法能够通过环境温度和多点外壳温度反推出GIS触头温度，计算结果准确度高，可有效解决光纤光栅温度传感器无法直接测量触头温度的难题。
2 光纤光栅温度传感原理
光纤光栅利用光纤材料的光敏性，在光纤纤芯通过紫外光曝光的方法形成空间相位光栅。当宽带光入射光纤光栅上时，光谱中满足光纤布拉格光栅波长的光将发生反射，其余波长的光透过光纤光栅继续传输。当光栅周围温度、应力等外界条件改变时，光栅周期或纤芯折射率将发生变化，从而使光纤光栅的中心波长产生位移[17]。通过检测光栅波长的位移即可获得外界的变化，其原理如图1所示。
图1 光纤光栅传感器原理图
Fig.1 Schematic diagram of fiber bragg grating sensor
根据耦合模理论，光纤光栅的中心反射波长可表示为
式中 λB——布拉格波长；
neff——光纤传播模式中的有效折射率；
Λ——光纤光栅周期。
光纤光栅温度传感器利用当温度改变时，热膨胀和热光效应会引起折射率改变原理制成。光纤光栅的中心波长与温度的关系为[18]
式中 fα——光纤的热膨胀系数，
ξ——光纤材料的热光系数，
因此通过测定光栅的中心波长的改变量，即可计算出被测点的温度值。
3 单相GIS隔离开关温度场数值计算
3.1 物理模型
本文以实际单相GIS隔离开关为原型，建立了三维温度场仿真物理模型，模型基本结构和主要尺寸参数如图2和表1所示。外壳和屏蔽罩材料为铝合金，导体材料为铜，腔体内为0.4MPa的SF6气体。
图2 单相GIS隔离开关物理模型
Fig.2 Physical model of the single-phase GIS disconnecting switch
表1 单相GIS隔离开关主要尺寸参数
Tab.1 Main dimensions of the single-phase GIS disconnecting switch
为便于建模计算，本文的物理模型作以下简化:①忽略内部支撑绝缘子和外壳不同部位间连接螺栓等小部件对温度分布的影响；②由于隔离开关上方操作机构箱和底部支撑支架与腔体外壳接触面较小，对GIS导体散热影响不大，本模型将其简化；③假设GIS触头处接触均匀；④实际GIS隔离开关两侧通过盆式绝缘子与其它气室隔离，盆式绝缘子的主要材料为环氧树脂，其热导率远低于金属外壳，导体热量基本上通过外壳向外散失，因此，本文模型假设隔离开关两侧与其他气室间绝热。
3.2 数学模型
热传导、对流和辐射三种传热方式共同存在于GIS隔离开关的热量传递，其中固体域传热方式为热传导，而流体域传热主要以对流和辐射为主[19-21]。为了简化计算，本文做以下假设:①开关触头处金属发热均匀；②除密度外，内部SF6气体的物理特性保持恒定；③气体模型为不可压缩流体。
在三维温度场求解中，气体稳态自然对流时，其温度和速度受质量传递、动量传递和能量传递的共同支配，由如下方程描述[22-23]。
3.2.1 固体域
导体、屏蔽罩和外壳的导热微分方程为
3.2.2 流体域
GIS内气体的稳态自然对流由下述方程控制。
质量守恒方程为
动量守恒方程为
能量守恒方程为
式中 u，v，w——气体沿x、y、z方向的速度分量；
ρ——气体的密度；
g——重力加速度；
β——气体热膨胀系数；
Δt——冷热面温度差；
cq——气体的比热容；
λq——气体的导热系数；
tq——气体的温度；
p——气体压力；
η——气体运动粘性系数。
3.2.3 边界条件
对于GIS壁面，辐射和对流散热同时存在，由于引入流体计算，GIS内部导体表面和屏蔽罩表面的对流换热自动迭代计算，因此只需添加辐射边界。
导体外表面边界条件为
屏蔽罩外表面边界条件为
对于GIS外壳与外部空气的换热，由于本物理模型比较复杂，不便于添加空气层，因此本模型引入第三类边界条件，方程为
式中 λc，λs，λt——导体、屏蔽罩、外壳的热导率；ε1，ε2——GIS内部和GIS外壳外表面的等效发射率；
h——GIS外壳外壁和空气间的对流换热系数；
Tc，Tq，Ts，Tt，Ta——导体触头温度、GIS内部气体温度、屏蔽罩温度、外壳温度、外部环境温度。
基于以上控制方程及边界条件，辅以定解条件即可进行迭代求解。由于本文关注温度分布情况以及导体、外壳、环境三者温度关系，因此采用的定解条件为导体温度Tc和环境温度Ta。
3.3 温度场计算结果分析
设定边界条件为环境温度27℃，导体温度100℃进行仿真计算，达到稳态时外壳温度分布如图3所示。由图3可以看出，虽然外壳的金属热导率较高，但是在内部气体的自然对流作用下，外壳温度分布呈现明显的分层现象，总体趋势为上高下低。温度最高点为38.2℃，出现在未被屏蔽罩覆盖的导体正上方，观察窗和底座部位温度最低，约35℃。
图3 外壳外表面温度分布图
Fig.3 Temperature distribution of the GIS shell
图4 为GIS隔离开关内部温度分布图。图4a为观察窗位置的横向截面图，从图中我们可以看出GIS内部气体在热浮力的作用下，对流效果显著，导体正上方的气体温度较高，在导体与外壳顶部之间形成一条竖直温度带，上升气流遇到顶部外壳的阻挡向两侧分流，导体左右两侧温度基本对称，温度带呈现水平分布，导体下方气体温度远低于导体上方，气体流速缓慢。图4b为沿着导体中轴方向的纵向截面图，图中显示，在屏蔽罩的空隙部位对流效果最为明显，导体的热量主要从此处对流扩散到GIS隔离开关操作机构的腔体大空间，导致腔体内左右两侧气体温度差的形成，最终形成逆时针环流。由此也可以得知，屏蔽罩在减小了电场的同时也阻碍了导体热量的散失。
图4 GIS内部温度分布图
Fig.4 Temperature distribution inside GIS
为了进一步揭示GIS温度场分布规律，本文做了两组仿真，分别计算了当环境温度为17℃和27℃时，外壳温度随导体温度的变化情况。计算结果显示，当环境温度和导体温度变化时，外壳温度梯度规律变化不大，温度最高点始终出现观察窗位置导体正上方。然而，外壳温度数值变化明显，总体趋势为外壳温度随导体温度升高而升高，随环境温度升高而升高。不同环境温度下，外壳温度随导体温度变化曲线如图5所示，图中外壳温度取的是外壳最高点的温度。
图5 外壳温度与触头温度关系曲线
Fig.5 Temperature relation curve between the shell and contacts
由图5所示的仿真结果可以得出以下结论:
（1）当环境温度一定时，外壳温度随着导体温度升高而升高，温升关系近似线性，导体每变化10℃，外壳温度变化约1℃。
（2）环境温度对外壳温度影响较大，环境温度的升高时，外壳—导体温度关系曲线近似平行上移。
3.4 光纤光栅温度传感器安装位置选取
基于以上仿真计算结果可知当温度达到稳态时，导体触头温度、外壳温度和环境温度之间存在一定关系。基于上述对GIS温度分布规律分析，可以确定最大温度敏感部位并使光栅温度传感器感知最大温度变化，传感器安装位置示意图如图6所示。其中传感器A、B、D安装在GIS外壳上，安装位置选择原则为距离触头位置最近，同时不同位置间具有一定温度梯度，基于此原则及图3所示外壳温度分布情况，传感器A安装在触头正上方，传感器B安装在外壳侧面45°位置，传感器D安装在触头正下方。传感器C为测量导体触头温度传感器，安装在触头和屏蔽罩之间，紧贴触头。传感器E安装在隔离开关下方1.5m处，用来测量环境温度。
图6 传感器安装位置示意图
Fig.6 Schematic diagram of the FBG sensors installation
4 实验研究
4.1 光纤光栅温度传感器标定
由于封装工艺的差别，即使同一批光纤制作的光纤光栅温度敏感特性也略有不同。因此，用作传感的光纤光栅温度传感器需要分别经过高低温标定实验才能确定各自的波长-温度关系。本实验所采用波长与温度标定方案如图7所示。具体方法为，将传感器置于高低温试验箱内，调节箱内温度由-20℃升高至120℃再将至-20℃，每隔10℃记录一次传感器波长数据，如此重复3次后对各行程波长取平均值。采用上述标定方法得到的传感器A的波长-温度曲线如图8所示。其他四个传感器除中心波长不同外，波长-温度曲线规律与传感器A十分相近，此处不一一列出。根据此波长温度标定实验结果可知，在GIS温升实验的温度范围内，传感器的波长和温度近似线性关系，因此实验用的五个传感器全部按照各自波长-温度曲线进行一次线性标定。
图7 光栅光纤温度传感器波长与温度标定实验方案
Fig.7 Experimental scheme of the wavelength and temperature calibration of FBG
图8 光栅光纤温度传感器波长与温度标定曲线
Fig.8 Calibration curves of the wavelength and temperature of FBG
4.2 实验平台及实验方案
建立的GIS触头测温实验平台如图9所示。该平台主要由单相GIS设备、大电流发生器、光纤光栅解调仪和光纤光栅传感器等组成。光纤光栅传感器安装位置如图10所示，从左到右分别指代图6中传感器C、传感器A和B、传感器D、传感器E的安装位置。由于光纤光栅温度传感器测温属于接触式测温，为保证传感器能准确反映被测点温度，需要消除传感器与被测温度点之间的微小空气间隙，实验中采用的方法为在接触面涂敷导热硅胶，保证温度传感器与被测物体的良好接触。
图9 GIS测温实验平台
Fig.9 The GIS temperature test platform
图10 传感器安装位置图
Fig.10 Locations of the FBG sensors
此实验在室内进行，避免了风速及太阳辐射等干扰因素对实验结果的影响。调节大电流发生器输出电流的大小直至温度示数稳定，经过大量实验，获得不同工况下GIS隔离开关触头温度与多点外壳温度及环境温度的关系曲线。实验中温度示数稳定的判据为，导体触头和外壳各点温度变化曲线趋于水平，并且十分钟内导体触头温度变化小于0.5℃，外壳各点温度变化小于0.1℃。为保证实验的全面性，此实验在不同的环境温度下进行，触头温度通过调节大电流发生器的输出电流大小来改变。
4.3 实验结果分析
由实验获得的触头温度、环境温度和外壳温度的拟合曲面如图11所示。从图11可以看出:
图11 实验结果拟合图
Fig.11 Fitting figure of the experimental results
（1）触头温度、外壳温度与环境温度存在一定的关系。环境温度一定时，外壳温度随触头温度升高而升高；触头温度一定时，外壳温度随环境温度升高而升高。
（2）外壳不同点之间温度差随触头温度升高而增大，环境温度对外壳不同点温差影响不大。
不同触头温度和环境温度下导体外壳温度的实验数据与仿真结果对比见表2。
表2 实验数据和仿真结果对比
Tab.2 Comparison of simulation results and the test samples
由表2可以看出，仿真与实验结果基本吻合，外壳不同点的温度梯度关系对应较好，说明本文所采用仿真模型可以准确计算隔离开关温度分布情况。仿真结果和实测结果之间存在着一定的误差，主要来源于以下几方面:①实验中GIS处于无限大空间中，而仿真中为简化计算，设定GIS设备处于有限大的空间中；②仿真计算中，考虑到GIS内部金属经过抛光处理，内部等效发射率设置为0.05，而实际GIS运行时各部分发射率可能发生变化；③仿真中对物理模型进行了一定的简化，操作机构等被简化掉的部件，在实际运行中也具有一定散热作用；④实验误差。由于实验在室温下进行，环境温度难免有少许波动，温度分布难以达到100%稳态。此外，实验仪器及读数也会带来一定的误差。
5 基于ANN算法的触头温度映射关系
人工神经网络（ANN）算法作为一种数据拟合和预测的方法，具有较强的非线性映射能力、泛化能力以及容错能力[24-25]。它具有高度的自学习、自组织和自适应能力，不需知道具体的精确模型，可逼近输入和输出之间的多维非线性关系，其中BP（back propagation）神经网络是目前人工神经网络算法中研究最深入、应用最为广泛的一种模型[26-27]。本文将BP神经网络算法用于GIS导体触头温度映射关系的计算中，建立的BP神经网络模型如图12所示。
图12 BP神经网络示意图
Fig.12 The BP ANN model for temperature mapping
GIS导体触头温度映射的BP神经网络由输入层、隐层和输出层组成。输入变量为外壳三点的温度及环境温度，节点数为4；输出变量为导体触头温度，节点数1；隐层节点数决定着网络性能，需要对检验样本泛化能力的比较后确定。
本文利用MATLAB中的神经网络工具箱设置BP神经网络，隐层函数采用了tansig正切S形传递函数，输出层采用purelin线性传递函数。将实验所得130组数据，随机选取13组作为检验样本，其余作为学习样本。经过训练和比较后得出，当隐层节点数为25时，网络引起的误差最小。算法预测值与检验样本的比较结果见表3。
由表3的结果对比可以看出，该BP网络能够根据多点外壳温度及环境温度而对导体触头温度做出准确的预测，尽管预测模型结果和实际结果存在微小差别，但在误差允许的范围内，预测准确度极高。当环境温度在26℃和31℃附近时计算误差较大，其主要原因在于本算法对学习样本数据依赖较高，且此次实验在夏季进行，全天温差较小，26℃和31℃边缘环境温度下的实验数据匮乏所致。
表3 检验样本与算法预测结果的比较
Tab.3 Comparison of test samples and prediction results
6 结论
针对光纤光栅温度传感器无法直接测量导体触头温度的难题，本文提出利用光纤光栅温度传感器测量环境温度及多点外壳温度，从而间接计算导体触头温度的方法。建立了GIS隔离开关三维仿真模型，基于仿真结果，确定了光纤温度传感器的最优安装位置。进行GIS温升实验，验证了仿真模型的准确性，并提出了利用人工神经网络算法，通过环境温度及多点外壳温度计算出导体触头温度，计算结果与实测数据对比表明本方法具有较高准确度。该方法简单有效，无需破坏现有GIS设备的结构，具有较好的应用前景。由于ANN算法对学习样本依赖较强，在今后工作中，将进一步积累更加全面的实验数据作为样本数据，进而实现在更贴近现场运行环境温度下对导体触头温度的准确计算。
