基于激光吸收谱的SF₆电气设备故障概率参数模型

电气设备安全是坚强智能电网稳定运行的基础之一。得益于SF₆气体优异的绝缘特性、SF₆电气设备在电力系统中得到广泛应用。SF₆气体成分检测技术的发展,为电力系统中GIS设备安全状态检测提供了重要方法。但是,SF₆气体成分检测结果与设备故障评价模型及其参数指标还有待深入研究。提出了一种基于参数估计的SF₆电气设备故障概率模型,充分利用高准确度的SF₆气体成分检测结果,根据开断电弧、局部放电和异常发热等情况下的SF₆分解产物的统计分析结果,运用矩估计算法得到设备故障概率函数的参数,以此建立SF₆电气设备的故障概率模型,为运行设备状态评价提供了有效依据。