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局部放电检测与绝缘体状态评价 版权信息
- ISBN：9787030710253
- 条形码：9787030710253 ; 978-7-03-071025-3
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
局部放电检测与绝缘体状态评价 内容简介
本书就SF6气体绝缘装备的PD检测方法、噪声评价及分离技术、PD故障演变、PD综合检测及状态评价方法等关键科学与技术难题进行深入分析与探讨。全书分为四篇共十三章，**篇"气体绝缘装备局部放电检测方法及噪声评价"；第二篇"气体绝缘装备混合局部放电信号检测及分离技术"；第三篇"气体绝缘装备局部放电故障演变"；第四篇"气体绝缘装备局部放电综合检测及状态评价方法"。
局部放电检测与绝缘体状态评价 目录
目录
前言
**篇 气体绝缘装备局部放电检测及噪声评价
第1章 绪论 3
1.1 气体绝缘装备结构及应用 3
1.1.1 气体绝缘装备种类及结构 3
1.1.2 气体绝缘封闭组合电器 7
1.2 气体绝缘装备内部常见绝缘故障 10
1.2.1 气体绝缘装备内部绝缘故障案例统计 10
1.2.2 气体绝缘装备内部典型绝缘故障原因 11
1.3 气体绝缘装备故障及状态监测方法 13
1.3.1 气体绝缘装备故障检修试验标准 13
1.3.2 现有气体绝缘装备状态检测技术 15
参考文献 19
第2章 气体绝缘装备PD主要检测方法 22
2.1 脉冲电流法 22
2.1.1 脉冲电流法基本原理 22
2.1.2 脉冲电流法三种常用电路 22
2.2 特高频检测法 23
2.2.1 特高频检测法基本原理 23
2.2.2 工程应用案例 24
2.3 光测法 27
2.3.1 光测法基本原理 27
2.3.2 测量参数与方法 28
2.4 超声波检测法 31
2.4.1 超声波检测法基本原理 31
2.4.2 工程应用案例 32
2.5 SF6分解组分分析检测法 35
2.5.1 SF6分解组分分析检测法基本原理 35
2.5.2 工程应用案例 35
参考文献 40
第3章 PD信号噪声特点与SNR二阶估计 41
3.1 典型绝缘缺陷的PD信号特征 41
3.1.1 四种缺陷产生的PD时频信号 41
3.1.2 特高频PD数学模型 44
3.2 干扰信号特征与SNR二阶估计 45
3.2.1 干扰信号的特征 46
3.2.2 SNR二阶估计理论与方法 46
3.2.3 模拟PD信号的SNR二阶估计 49
3.2.4 实测PD信号的SNR二阶估计 54
参考文献 55
第二篇 混合局部放电信号分离
第4章 PD信号混合与分离基础知识 59
4.1 混合PD信号的生成与分离 59
4.1.1 混合PD信号的生成过程 59
4.1.2 混合PD信号的数学模型 59
4.1.3 PD信号的线性瞬时混合与分离 61
4.1.4 PD信号的线性卷积混合与分离 63
4.2 混合PD信号的盲源分离理论 65
4.2.1 混合信号盲源分离原理 65
4.2.2 盲源分离可分性与判定准则 67
4.2.3 盲源分离问题解的不确定性 68
4.2.4 盲源分离对比函数准则 69
4.3 混合PD信号的分析与预处理 75
4.3.1 混合PD信号的空域相关分析 75
4.3.2 混合PD信号的白化预处理 78
参考文献 82
第5章 混合PD信号二阶统计量分离算法 84
5.1 分离评价参数 84
5.2 基于SOS准则的分离算法及分离性能分析 87
5.2.1 基于SOS准则的SOBI算法原理 87
5.2.2 基于SOS准则的分离算法分离性能分析 88
5.2.3 改进的基于SOS准则的SOBI算法 91
5.3 模拟混合PD信号的分离 94
5.3.1 相对距离对分离效果的影响分析 95
5.3.2 混合矩阵H对分离效果的影响及统计分析 109
参考文献 115
第6章 混合PD信号卷积分离技术 116
6.1 卷积混合信号的盲源分离法 116
6.1.1 卷积混合信号的盲源分离时域算法 116
6.1.2 卷积混合信号的盲源分离频域算法 118
6.2 非平稳混合PD信号特性与短时平稳划分 119
6.2.1 非平稳混合PD信号特性分析 119
6.2.2 非平稳混合PD信号短时平稳划分策略 121
6.3 频域内分离信号“两个不确定性”问题 122
6.3.1 分离信号幅值不确定性的控制策略 123
6.3.2 分离信号顺序不确定性的应对措施 124
6.3.3 频域分离单一PD信号的重构实现 125
6.4 模拟混合PD信号的分离 126
6.4.1 卷积构造模拟混合PD信号 127
6.4.2 混合PD信号的分离 129
6.5 实测混合PD信号的分离 132
6.5.1 实测混合PD信号的二阶统计量分离 132
6.5.2 实测混合PD信号的卷积分离 138
6.5.3 两种分离算法效果比较 141
参考文献 143
第7章 PD特征参数与特征提取 144
7.1 PD模式识别常见特征参数及变化趋势分析 144
7.1.1 统计特征参数 144
7.1.2 图像矩特征参数 147
7.1.3 分形特征参数 148
7.1.4 波形特征参数 150
7.1.5 小波特征参数 150
7.2 基于二元树复小波变换的辨识PD的特征量提取方法 151
7.2.1 二元树复小波变换-奇异值分解 152
7.2.2 多尺度特征参数提取 154
7.3 基于核主成分分析与深度神经网络的特征量优化研究 158
7.3.1 UHF信号特征量分析提取模式 158
7.3.2 三种模式特征量相关性分析 162
7.3.3 基于核主成分分析的特征量优化 162
7.3.4 深度自编码网络特征优化方法 163
7.3.5 两种优化方法对比分析 166
参考文献 172
第三篇 局部放电类型辨识
第8章 基于支持向量数据描述的PD类型辨识 177
8.1 支持向量的基本原理 177
8.1.1 支持向量机 177
8.1.2 支持向量数据描述 180
8.1.3 支持向量数据描述核函数 182
8.2 改进的支持向量数据描述学习算法 183
8.2.1 优化半径支持向量数据描述算法 184
8.2.2 基于支持向量数据描述的多分类算法 185
8.3 PD OR-SVDD模式辨识方法 187
8.3.1 OR-SVDD分类器训练及辨识流程 187
8.3.2 基于特征获取的PD模式辨识 189
8.3.3 基于优化分类器的模式辨识 189
参考文献 191
第9章 基于深度学习的PD模式辨识 193
9.1 深度置信网络 193
9.1.1 受限玻尔兹曼机 194
9.1.2 构建深度置信网络 196
9.2 GIS设备典型PD模拟实验 197
9.2.1 实验设计 197
9.2.2 实验数据 199
9.3 基于深度神经网络的PD模式识别 200
9.3.1 识别计算流程 200
9.3.2 预训练效果分析 200
9.3.3 DBN识别结果分析 201
9.4 基于传统方法的PD模式识别与结果比较 202
9.4.1 统计特征提取 202
9.4.2 基于BPNN算法的PD模式识别 203
9.4.3 基于SVM的PD模式识别 204
9.4.4 识别结果对比 204
9.5 实例分析 206
参考文献 207
第10章 基于多信息融合的PD模式识别 209
10.1 基于TRPD特征的模式识别 209
10.1.1 TRPD特征的信息提取 210
10.1.2 TRPD特征的模式识别分类器 210
10.1.3 TRPD特征的模式识别与结果分析 214
10.2 基于PRPD特征的模式识别 215
10.2.1 PRPD特征的模式识别分类器 215
10.2.2 PRPD特征的模式识别与结果分析 224
10.3 基于UHF与IEC 60270检测信息相关性的PD模式识别 225
10.3.1 基于UHF与IEC 60270检测信息相关性的特征参数提取 225
10.3.2 基于UHF与IEC 60270相关性特征参数的识别分类器 232
10.3.3 测试结果与分析 234
10.4 基于DS证据理论的多信息融合识别 235
10.4.1 DS证据理论 235
10.4.2 多信息融合的PD模式识别 237
10.5 实例分析 239
10.5.1 典型绝缘缺陷识别测试 239
10.5.2 样本测试 242
10.5.3 分析和讨论 243
参考文献 243
第11章 描述PD发展过程的特征信息 247
11.1 PD发展过程的统计谱图分析 247
11.1.1 金属突出物缺陷PD发展过程 249
11.1.2 自由金属微粒缺陷PD发展过程 250
11.1.3 绝缘子表面金属污染物缺陷PD发展过程 252
11.1.4 绝缘子气隙缺陷PD发展过程 253
11.2 PD发展过程的特征信息提取 255
11.3 PD发展过程中的特征量变化规律 256
11.3.1 放电次数和放电脉冲*大幅值 257
11.3.2 相邻放电脉冲时间间隔 261
11.3.3 等值累积放电量 264
11.3.4 放电信号熵 266
参考文献 269
第四篇 局部放电程度评估与状态评价技术
第12章 GIS PD状态模糊综合评判方法 273
12.1 模糊综合评判理论 273
12.1.1 模糊集合 274
12.1.2 隶属度函数 275
12.1.3 模糊综合评判步骤 282
12.2 GIS PD发展阶段的划分 283
12.2.1 PD等级的定义 283
12.2.2 模糊C均值聚类分析 283
12.2.3 PD程度中心的求解 285
12.3 GIS PD程度模糊综合评判模型 286
12.3.1 模糊评判矩阵求解 287
12.3.2 基于离差*大化的自适应客观权值计算 288
12.3.3 两级模糊综合评判模型 288
12.3.4 两级模糊综合评判模型测试 289
12.4 实例分析 290
参考文献 292
第13章 基于栈式自编码原理的PD程度评估 293
13.1 栈式自编码基本理论 293
13.1.1 自编码算法与稀疏性 293
13.1.2 栈式自编码原理 296
13.2 PD程度特征提取及评估方法 299
13.2.1 基于栈式自编码的UHF PD信息特征提取方法 299
13.2.2 基于softmax分类器的PD严重程度评估方案 303
13.3 基于UHF PD数据的栈式自编码网络架构构建 304
13.3.1 GIS PD数据采集 304
13.3.2 SSAE网络结构对评估准确率的影响 308
参考文献 311
第14章 气体绝缘装备绝缘状态多源信息融合评价 313
14.1 *大相关*小冗余特征优选理论 314
14.1.1 统计信息相关度的度量准则 314
14.1.2 *大相关*小冗余准则 315
14.1.3 改进*大相关*小冗余准则 316
14.2 基于多源信息的*大相关*小冗余特征量优选 317
14.2.1 描述气体绝缘装备PD程度的多源信息特征量 317
14.2.2 基于*大相关*小冗余准则的特征优选策略及改进 319
14.2.3 多源PD信息的状态特征优选 327
14.3 基于多源信息
前言
**篇 气体绝缘装备局部放电检测及噪声评价
第1章 绪论 3
1.1 气体绝缘装备结构及应用 3
1.1.1 气体绝缘装备种类及结构 3
1.1.2 气体绝缘封闭组合电器 7
1.2 气体绝缘装备内部常见绝缘故障 10
1.2.1 气体绝缘装备内部绝缘故障案例统计 10
1.2.2 气体绝缘装备内部典型绝缘故障原因 11
1.3 气体绝缘装备故障及状态监测方法 13
1.3.1 气体绝缘装备故障检修试验标准 13
1.3.2 现有气体绝缘装备状态检测技术 15
参考文献 19
第2章 气体绝缘装备PD主要检测方法 22
2.1 脉冲电流法 22
2.1.1 脉冲电流法基本原理 22
2.1.2 脉冲电流法三种常用电路 22
2.2 特高频检测法 23
2.2.1 特高频检测法基本原理 23
2.2.2 工程应用案例 24
2.3 光测法 27
2.3.1 光测法基本原理 27
2.3.2 测量参数与方法 28
2.4 超声波检测法 31
2.4.1 超声波检测法基本原理 31
2.4.2 工程应用案例 32
2.5 SF6分解组分分析检测法 35
2.5.1 SF6分解组分分析检测法基本原理 35
2.5.2 工程应用案例 35
参考文献 40
第3章 PD信号噪声特点与SNR二阶估计 41
3.1 典型绝缘缺陷的PD信号特征 41
3.1.1 四种缺陷产生的PD时频信号 41
3.1.2 特高频PD数学模型 44
3.2 干扰信号特征与SNR二阶估计 45
3.2.1 干扰信号的特征 46
3.2.2 SNR二阶估计理论与方法 46
3.2.3 模拟PD信号的SNR二阶估计 49
3.2.4 实测PD信号的SNR二阶估计 54
参考文献 55
第二篇 混合局部放电信号分离
第4章 PD信号混合与分离基础知识 59
4.1 混合PD信号的生成与分离 59
4.1.1 混合PD信号的生成过程 59
4.1.2 混合PD信号的数学模型 59
4.1.3 PD信号的线性瞬时混合与分离 61
4.1.4 PD信号的线性卷积混合与分离 63
4.2 混合PD信号的盲源分离理论 65
4.2.1 混合信号盲源分离原理 65
4.2.2 盲源分离可分性与判定准则 67
4.2.3 盲源分离问题解的不确定性 68
4.2.4 盲源分离对比函数准则 69
4.3 混合PD信号的分析与预处理 75
4.3.1 混合PD信号的空域相关分析 75
4.3.2 混合PD信号的白化预处理 78
参考文献 82
第5章 混合PD信号二阶统计量分离算法 84
5.1 分离评价参数 84
5.2 基于SOS准则的分离算法及分离性能分析 87
5.2.1 基于SOS准则的SOBI算法原理 87
5.2.2 基于SOS准则的分离算法分离性能分析 88
5.2.3 改进的基于SOS准则的SOBI算法 91
5.3 模拟混合PD信号的分离 94
5.3.1 相对距离对分离效果的影响分析 95
5.3.2 混合矩阵H对分离效果的影响及统计分析 109
参考文献 115
第6章 混合PD信号卷积分离技术 116
6.1 卷积混合信号的盲源分离法 116
6.1.1 卷积混合信号的盲源分离时域算法 116
6.1.2 卷积混合信号的盲源分离频域算法 118
6.2 非平稳混合PD信号特性与短时平稳划分 119
6.2.1 非平稳混合PD信号特性分析 119
6.2.2 非平稳混合PD信号短时平稳划分策略 121
6.3 频域内分离信号“两个不确定性”问题 122
6.3.1 分离信号幅值不确定性的控制策略 123
6.3.2 分离信号顺序不确定性的应对措施 124
6.3.3 频域分离单一PD信号的重构实现 125
6.4 模拟混合PD信号的分离 126
6.4.1 卷积构造模拟混合PD信号 127
6.4.2 混合PD信号的分离 129
6.5 实测混合PD信号的分离 132
6.5.1 实测混合PD信号的二阶统计量分离 132
6.5.2 实测混合PD信号的卷积分离 138
6.5.3 两种分离算法效果比较 141
参考文献 143
第7章 PD特征参数与特征提取 144
7.1 PD模式识别常见特征参数及变化趋势分析 144
7.1.1 统计特征参数 144
7.1.2 图像矩特征参数 147
7.1.3 分形特征参数 148
7.1.4 波形特征参数 150
7.1.5 小波特征参数 150
7.2 基于二元树复小波变换的辨识PD的特征量提取方法 151
7.2.1 二元树复小波变换-奇异值分解 152
7.2.2 多尺度特征参数提取 154
7.3 基于核主成分分析与深度神经网络的特征量优化研究 158
7.3.1 UHF信号特征量分析提取模式 158
7.3.2 三种模式特征量相关性分析 162
7.3.3 基于核主成分分析的特征量优化 162
7.3.4 深度自编码网络特征优化方法 163
7.3.5 两种优化方法对比分析 166
参考文献 172
第三篇 局部放电类型辨识
第8章 基于支持向量数据描述的PD类型辨识 177
8.1 支持向量的基本原理 177
8.1.1 支持向量机 177
8.1.2 支持向量数据描述 180
8.1.3 支持向量数据描述核函数 182
8.2 改进的支持向量数据描述学习算法 183
8.2.1 优化半径支持向量数据描述算法 184
8.2.2 基于支持向量数据描述的多分类算法 185
8.3 PD OR-SVDD模式辨识方法 187
8.3.1 OR-SVDD分类器训练及辨识流程 187
8.3.2 基于特征获取的PD模式辨识 189
8.3.3 基于优化分类器的模式辨识 189
参考文献 191
第9章 基于深度学习的PD模式辨识 193
9.1 深度置信网络 193
9.1.1 受限玻尔兹曼机 194
9.1.2 构建深度置信网络 196
9.2 GIS设备典型PD模拟实验 197
9.2.1 实验设计 197
9.2.2 实验数据 199
9.3 基于深度神经网络的PD模式识别 200
9.3.1 识别计算流程 200
9.3.2 预训练效果分析 200
9.3.3 DBN识别结果分析 201
9.4 基于传统方法的PD模式识别与结果比较 202
9.4.1 统计特征提取 202
9.4.2 基于BPNN算法的PD模式识别 203
9.4.3 基于SVM的PD模式识别 204
9.4.4 识别结果对比 204
9.5 实例分析 206
参考文献 207
第10章 基于多信息融合的PD模式识别 209
10.1 基于TRPD特征的模式识别 209
10.1.1 TRPD特征的信息提取 210
10.1.2 TRPD特征的模式识别分类器 210
10.1.3 TRPD特征的模式识别与结果分析 214
10.2 基于PRPD特征的模式识别 215
10.2.1 PRPD特征的模式识别分类器 215
10.2.2 PRPD特征的模式识别与结果分析 224
10.3 基于UHF与IEC 60270检测信息相关性的PD模式识别 225
10.3.1 基于UHF与IEC 60270检测信息相关性的特征参数提取 225
10.3.2 基于UHF与IEC 60270相关性特征参数的识别分类器 232
10.3.3 测试结果与分析 234
10.4 基于DS证据理论的多信息融合识别 235
10.4.1 DS证据理论 235
10.4.2 多信息融合的PD模式识别 237
10.5 实例分析 239
10.5.1 典型绝缘缺陷识别测试 239
10.5.2 样本测试 242
10.5.3 分析和讨论 243
参考文献 243
第11章 描述PD发展过程的特征信息 247
11.1 PD发展过程的统计谱图分析 247
11.1.1 金属突出物缺陷PD发展过程 249
11.1.2 自由金属微粒缺陷PD发展过程 250
11.1.3 绝缘子表面金属污染物缺陷PD发展过程 252
11.1.4 绝缘子气隙缺陷PD发展过程 253
11.2 PD发展过程的特征信息提取 255
11.3 PD发展过程中的特征量变化规律 256
11.3.1 放电次数和放电脉冲*大幅值 257
11.3.2 相邻放电脉冲时间间隔 261
11.3.3 等值累积放电量 264
11.3.4 放电信号熵 266
参考文献 269
第四篇 局部放电程度评估与状态评价技术
第12章 GIS PD状态模糊综合评判方法 273
12.1 模糊综合评判理论 273
12.1.1 模糊集合 274
12.1.2 隶属度函数 275
12.1.3 模糊综合评判步骤 282
12.2 GIS PD发展阶段的划分 283
12.2.1 PD等级的定义 283
12.2.2 模糊C均值聚类分析 283
12.2.3 PD程度中心的求解 285
12.3 GIS PD程度模糊综合评判模型 286
12.3.1 模糊评判矩阵求解 287
12.3.2 基于离差*大化的自适应客观权值计算 288
12.3.3 两级模糊综合评判模型 288
12.3.4 两级模糊综合评判模型测试 289
12.4 实例分析 290
参考文献 292
第13章 基于栈式自编码原理的PD程度评估 293
13.1 栈式自编码基本理论 293
13.1.1 自编码算法与稀疏性 293
13.1.2 栈式自编码原理 296
13.2 PD程度特征提取及评估方法 299
13.2.1 基于栈式自编码的UHF PD信息特征提取方法 299
13.2.2 基于softmax分类器的PD严重程度评估方案 303
13.3 基于UHF PD数据的栈式自编码网络架构构建 304
13.3.1 GIS PD数据采集 304
13.3.2 SSAE网络结构对评估准确率的影响 308
参考文献 311
第14章 气体绝缘装备绝缘状态多源信息融合评价 313
14.1 *大相关*小冗余特征优选理论 314
14.1.1 统计信息相关度的度量准则 314
14.1.2 *大相关*小冗余准则 315
14.1.3 改进*大相关*小冗余准则 316
14.2 基于多源信息的*大相关*小冗余特征量优选 317
14.2.1 描述气体绝缘装备PD程度的多源信息特征量 317
14.2.2 基于*大相关*小冗余准则的特征优选策略及改进 319
14.2.3 多源PD信息的状态特征优选 327
14.3 基于多源信息
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局部放电检测与绝缘体状态评价 节选
**篇 气体绝缘装备局部放电检测及噪声评价 第1章 绪论 1.1 气体绝缘装备结构及应用 随着输变电技术的不断进步和电网发展的需求加快，以SF6气体为主要绝缘介质的设备类型越来越多，应用领域也越来越广泛。本书就应用广泛的SF6气体绝缘装备内部局部放电(partial discharge，PD)检测与绝缘状态评价技术进行介绍。 1.1.1 气体绝缘装备种类及结构 SF6气体绝缘装备主要包括气体绝缘电缆(gas-insulated cable，GIC)、气体绝缘变压器(gas-insulated transformer，GIT)、气体绝缘开关柜(cubicle gas-insulated switchgear，C-GIS)、气体绝缘封闭组合电器(gas-insulated switchgear，GIS)等，另外，气体绝缘线路(gas-insulated line，GIL)和气体绝缘断路器(gas-insulated breaker，GIB)作为气体绝缘变电站中的单一设备存在。 1. 气体绝缘电缆 GIC以SF6气体作为绝缘介质，将导线放在充有SF6气体的金属管道中，又称为气体绝缘管线[1]。GIC采用SF6气体和管道结构，具有常规电缆无法比拟的优点。 (1)常规电缆绝缘油和纸的介电常数大，充电电流相应较大，且随长度正比上升，而SF6的介电常数近于1，仅为常规电缆的30%，电容量只有常规电缆的25%左右，通常为50～70pF/m，充电电流小，故GIC的传输距离可相应增加。 (2)GIC以气体作绝缘介质，介质损失极小，几乎可忽略，因此可承受较常规电缆高得多的运行电压。 (3)GIC采用SF6气体绝缘，其导热性能比常规电缆好，且导体允许温度比常规电缆高；常规电缆的导线截面因制造工艺而受限制，GIC则不受限制，导体截面可做得很大，传输功率相应可增加。 (4)GIC终端套管结构简单，相互连接采用插入式结构，连接方便。 (5)GIC不存在常规充油电缆终端的高低差问题，特别适用于落差大、场地窄小的水电站和抽水蓄能电站等地中与架空线的连接段。 (6)GIC占地面积小，例如，传输容量2500MVA、电压420kV的三相充气管道电缆，占地面积不到同容量架空线路走廊的1/30，为超高压变电所建于市区创造了条件。 (7)使用场所广泛。例如，发电机组与变电所间的连接；容量特大而空间有限，且要求无油、不易引起火灾危险的场所，如大城市集中负荷处所和核电站、水电站等的高压引出线；不同等级电压间线路交叉的变电所；跨越高速公路的架空线、河流、铁道等的大容量短距离的高压线。现在已有用作较长距离输配电管线的趋势。 但是，与常规电缆相比，GIC制造工艺复杂，消耗材料较多，制造成本高。GIC具有刚性单芯式、刚性三芯式和可挠式这三种结构，具体如下所述。 1)刚性单芯式 刚性单芯式GIC由中心导体、支持绝缘子、外壳和内充压缩的SF6气体组成，导体一般为拉制成的铝管，支持绝缘子为环氧树脂浇注件，外壳由刚性铝管制成。铝管一般用铝板材卷轧成螺旋形后焊接成筒状。刚性单芯式是过去GIC的主要结构形式，其运输长度一般小于20m，需在现场装配，焊接工作量很大，施工质量不易保证。 2)刚性三芯式 刚性三芯式GIC将三相的每相导体放置于一公共外壳内，近年来产品的运输长度已超过100m。刚性三芯式GIC与刚性单芯式GIC相比，有如下优点。 (1)因使用公共外壳，能节省外壳材料，且外壳材料为碳钢，造价低。 (2)因无环流，可降低输电损失和成本。 (3)现场焊接量小，密封、接头均较少，可靠性高。 (4)占地面积小，安装成本较低。 (5)埋入地下的GIC，既可减少土方工程，又可节约输电走廊。 3)可挠式 可挠式GIC的外壳为抗压强度高的铝质波纹管，管壁较薄；导体一般也是波纹铝管；绝缘子是多翼式结构，由共聚树脂压铸成型。可挠式GIC有如下优点。 (1)波纹外壳强度高，管壁薄，可节省材料，降低GIC的造价。 (2)单件运输长度可达80m以上，现场焊接的接头少，可靠性高。安装工作量小，可降低安装费用。 (3)可用专用设备连续制造，生产成本较刚性结构的GIC低。 2. 气体绝缘变压器 GIT具有不燃、不爆、无污染等优点，特别适合于城市人口稠密地区和高层建筑内供电[2]。但是，散热问题是阻碍GIT向大容量发展的关键所在。SF6气体作为冷却介质时，因其密度仅为变压器油的1/60左右(气体绝对压力为0.22MPa时)，对流换热系数比变压器油小一个数量级，这不仅导致GIT散热困难，而且造成绕组温升的纵向不均匀分布。根据冷却介质的不同，GIT主要可分为气体绝缘和气体冷却与气体绝缘和液体冷却两大类型[3]。 1)气体绝缘和气体冷却 对于容量小于60MVA的GIT，由于其热损耗较小，通常采用SF6气体循环冷却的散热方式。这种类型的GIT与传统的油浸变压器在结构上有不少类似之处，在总体结构设计中可作借鉴。但具体的绝缘结构和冷却系统设计，还需要结合SF6气体的特点，通过实验研究和理论分析加以考虑。与油浸变压器类似，采用SF6气体循环冷却的散热方式时，要根据变压器容量大小不同，分别采用内部SF6气体自然循环，散热器外部的空气自然冷却。或变压器箱体内部SF6气体强迫循环，散热器外部的空气自然冷却和外加风扇强迫空气冷却。 2)气体绝缘和液体冷却 当GIT容量超过60MVA时，大多采用液体(C8F16O或C8F18)冷却和SF6气体绝缘分离式结构，*大容量和电压分别已达到300MVA及275kV，并已制成300/3MVA、500kV单相GIT。这类产品的结构与油浸变压器有极大差异，通常为分层冷却、箔式绕组的GIT，简称为S/S型GIT。 根据工作电压和容量不同，GIT选用各种饼式绕组和箔式绕组。高压绕组与低压绕组之间、绕组对地的主绝缘，其强度主要取决于SF6气体的绝缘强度。由于SF6气体中的放电或击穿就是主绝缘的击穿，在设计中要严格控制气体中的电场强度。 变压器箱内SF6气体压力越高，热容量越大。若0.125MPa的SF6气体热容量为1，那么0.4MPa的SF6气体热容量应为2.4。在绝缘强度方面，也是气体压力越高，绝缘强度越大。因此，在275kV电压等级时，采用0.4MPa的SF6气体，而在500kV电压等级时，采用0.6MPa的SF6气体。GIT箱体与油浸变压器的不同之处在于要求箱体除在全真空时不因屈曲失稳而失效外，还要求承受内压时有足够的强度和刚度。为此，日立公司采取在GIT箱壁周边加箍的办法，以加强箱体的机械强度。 密封不好会造成箱体内的SF6气体泄漏和外界水分向箱体内渗透，从而危及变压器的安全运行，因此GIT对密封性能的要求很高，一般要求气体年泄漏率小于1/1000。为保证箱体的密封性，应尽可能减少密封面和焊缝，提高焊缝的质量，必要时可采用双密封结构和密封剂。 GIT采用各种耐热性能和绝缘性能好的固体绝缘材料。例如，匝绝缘一般采用聚对苯二甲酸乙二酯(PET)或聚苯硫醚(PPS)，*近又发展使用价格较低的聚萘二甲酸乙二醇酯(PEN)类聚酯薄膜；绝缘支撑条采用聚酯玻璃纤维；绝缘垫块采用聚酯树脂。聚酯薄膜和SF6气体一起组成组合绝缘结构，其长期耐电强度主要取决于气膜结构的PD特征。 采用箔式绕组的GIT，高低压绕组之间的主绝缘采用两层厚度为25μm的薄膜卷制而成的固体绝缘，匝绝缘采用聚酯薄膜。这种结构充分利用了箔式绕组空间系数高、聚酯薄膜厚度薄和绝缘强度高的特点，从而可显著减轻重量和减小尺寸。 变压器绝缘由匝间绝缘、绕组端部绝缘、主绝缘和外绝缘四部分组成。与SF6全封闭组合电器相比，变压器中的电场分布常常很不均匀，需要通过电场分析计算来强化内部电场不均匀处的绝缘。由于SF6气体的绝缘性能对电场的均匀性依赖程度较大，为防止PD的产生，需要改善GIT内部电场分布，除在绕组端部设置良好的静电屏蔽外，还应尽量除掉铁心各结构件表面的尖角毛刺，必要时应在螺钉和棱角等处加上屏蔽罩。 3. 气体绝缘开关柜 C-GIS是用于配电等级的柜式全封闭组合电器，虽然在原理上与高压GIS设备无多大差别，但其结构设计与高压GIS设备有很大不同[4]。尽管C-GIS设备是20世纪70年代末期开发的产品，但其发展很快，例如，瑞士勃朗-鲍威利有限公司(Brown Boveri Corporation， BBC)于1979年制成46～72.5kV的C-GIS设备，到1982年运行的C-GIS设备已达200条馈线。 与常规的空气绝缘开关柜相比，C-GIS设备的主要优点是占地面积小、维护简单、工作可靠。日本三菱电机股份有限公司的资料说明，20kV的C-GIS设备占地面积只有常规空气开关柜的45%，30kV的C-GIS设备占地面积仅为常规空气开关柜的28%，72.5kV的C-GIS设备占地面积只是三相封闭式常规GIS设备的76%。瑞士BBC的资料表明，69kV等级的GIS设备尺寸与常规的34.5kV空气开关柜相当或更小。此外，C-GIS设备几乎不受外界大气条件的影响，在高原地区和严重污秽条件下更能充分发挥其优越性。因此，C-GIS设备在城市电网改造中具有突出的优势。现将C-GIS设备设计、结构的主要特点分述如下。 1)充气压力低 气体绝缘电气设备的*佳充气压力与很多因素有关，如电压等级、制造和装配工艺、密封条件及外壳承压能力等。对用于配电等级的C-GIS设备，采用低气压较为经济，其原因如下。 (1)充气压力低时可用3mm钢板焊成柜式外壳，使生产简化。C-GIS设备的外形与常规的空气绝缘开关柜相似，因此在城网改造中用C-GIS设备取代原有开关柜比较容易实现。 (2)当气压较低时，SF6气体对局部电场集中不太敏感，因此对36kV及以下
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