تخلیه جزئی (Partial Discharge - PD) یکی از مهم‌ترین پدیده‌های تخریب عایقی در تجهیزات الکتریکی فشارقوی است. این پدیده به‌صورت جرقه‌های کوچک و موضعی در نواحی دارای نقص عایقی رخ می‌دهد و در صورت عدم تشخیص به‌موقع، می‌تواند منجر به خرابی کامل تجهیزات شود. با توجه به اهمیت تجهیزات فشارقوی در شبکه‌های انتقال و توزیع انرژی، شناسایی و پایش تخلیه جزئی از جنبه‌های فنی و اقتصادی حائز اهمیت است. در این مقاله، به بررسی مکانیزم‌های تخلیه جزئی، روش‌های تشخیص، تکنیک‌های مانیتورینگ و راهکارهای کاهش اثرات مخرب آن می‌پردازیم.
تخلیه جزئی در اثر تمرکز میدان الکتریکی در نقاط ضعیف عایقی (مانند حفره‌های گازی، ترک‌های میکروسکوپی یا ناخالصی‌ها) ایجاد می‌شود. این پدیده معمولاً در ولتاژهای بالا رخ می‌دهد و بسته به ماهیت عیب، به چند دسته تقسیم می‌شود: 1.1. تخلیه جزئی داخلی (Internal PD) درون عایق جامد یا مایع (مانند کابل‌های XLPE یا روغن ترانسفورماتور) اتفاق می‌افتد. ناشی از حفره‌های گازی یا ناهمگنی‌های ساختاری در عایق است. با گذشت زمان باعث تخریب تدریجی عایق و کاهش مقاومت دی‌الکتریک می‌شود. 1.2. تخلیه جزئی سطحی (Surface PD) در مرز بین عایق و هادی (مثلاً در مقره‌های فشارقوی) رخ می‌دهد. معمولاً ناشی از آلودگی، رطوبت یا خراشیدگی سطح عایق است. می‌تواند به ایجاد مسیرهای هدایت جزئی (Tracking) و در نهایت شکست کامل عایق منجر شود. 1.3. تخلیه تاجی (Corona Discharge) در نقاط تیز هادی‌های تحت ولتاژ بالا (مانند انتهای کابل‌ها یا اتصالات پست‌ها) ایجاد می‌شود. با تولید ازن و یونیزاسیون هوا همراه است. در بلندمدت باعث خوردگی فلزات و تخریب عایق‌های مجاور می‌شود.
None
برای تشخیص PD، روش‌های مختلفی توسعه یافته‌اند که هر کدام مزایا و محدودیت‌های خاص خود را دارند. 2.1. روش الکتریکی (مطابق استاندارد IEC 60270) مبنای کار: اندازه‌گیری پالس‌های جریان ناشی از PD با استفاده از کوپلینگ خازنی. مزایا: دقت بالا در تعیین مقدار بار تخلیه (بر حسب پیکوکولن - pC). استانداردشده و قابل اعتماد برای تست‌های آزمایشگاهی. معایب: حساس به نویزهای الکترومغناطیسی. نیاز به اتصال مستقیم به تجهیزات (غیرمناسب برای مانیتورینگ دائمی). 2.2. روش فراصوت (Acoustic Emission - AE) مبنای کار: تشخیص امواج صوتی با فرکانس بالا (بیش از 20 کیلوهرتز) که در اثر جرقه‌های PD تولید می‌شوند. مزایا: امکان محل‌یابی دقیق منبع PD. مناسب برای تجهیزات پرسر و صدا مانند ترانسفورماتورها. معایب: تأثیرپذیری از نویزهای مکانیکی محیط. محدودیت در تشخیص PDهای کم‌انرژی. 2.3. روش الکترومغناطیسی (UHF - Ultra High Frequency) مبنای کار: ثبت امواج رادیویی با فرکانس 300 مگاهرتز تا 3 گیگاهرتز که در اثر PD منتشر می‌شوند. مزایا: مناسب برای پست‌های GIS (گاز عایق‌شده) و ترانسفورماتورها. حساسیت بالا و نویزپذیری کم. معایب: هزینه بالای تجهیزات. نیاز به آنتن‌های ویژه برای دریافت سیگنال. 2.4. روش PRPD (Phase-Resolved Partial Discharge) مبنای کار: تحلیل الگوی PD بر اساس فاز ولتاژ اعمالی. کاربردها: تشخیص نوع عیب (حفره‌ای، سطحی، تاجی و ...). تفکیک PD از نویزهای محیطی. مزیت کلیدی: امکان پیش‌بینی روند تخریب عایق با تحلیل داده‌های تاریخی.
3. مانیتورینگ آنلاین و سیستم‌های هوشمند تشخیص PD با گسترش فناوری‌های دیجیتال، سیستم‌های مانیتورینگ آنلاین PD جایگاه ویژه‌ای در صنعت برق پیدا کرده‌اند. 3.1. سیستم‌های مبتنی بر IoT و هوش مصنوعی استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) برای تفکیک سیگنال‌های PD از نویز. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های SCADA برای هشدار به‌موقع. 3.2. مزایای مانیتورینگ مداوم کاهش هزینه‌های تعمیرات اضطراری. افزایش عمر مفید تجهیزات. امکان برنامه‌ریزی برای تعمیرات پیشگیرانه (Predictive Maintenance). 4. نتیجه‌گیری و راهکارهای آینده تخلیه جزئی یک تهدید جدی برای قابلیت اطمینان شبکه‌های فشارقوی است، اما با استفاده از روش‌های پیشرفته تشخیص و مانیتورینگ، می‌توان از خرابی‌های catastrophic جلوگیری کرد. راهکارهای پیشنهادی: ✅ استفاده ترکیبی از روش‌های UHF، فراصوت و PRPD برای دقت بیشتر. ✅ توسعه سیستم‌های هوشمند مبتنی بر AI برای تحلیل خودکار داده‌های PD. ✅ اجرای برنامه‌های منظم بازرسی و تست‌های دوره‌ای در تجهیزات حیاتی. در آینده، با پیشرفت حسگرها و الگوریتم‌های پردازش سیگنال، دقت و سرعت تشخیص PD بهبود چشمگیری خواهد یافت. منابع: IEC 60270: Standard for Partial Discharge Measurements. CIGRE Technical Reports on PD Monitoring. IEEE Papers on UHF PD Detection.
روش‌های نوین در پایش تخلیه جزئی: تلفیق تحلیل زمانی-فرکانسی و الگوریتم‌های آماری مطالعه حاضر چهارچوبی برای ادغام تکنیک‌های کلاسیک (نمودارهای فاز-بار) با روش‌های مدرن (پردازش سیگنال غیرخطی و یادگیری ماشین) را با تمرکز بر کالیبراسیون سیستم‌های اندازه‌گیری PD کاهش نویز با فیلترهای تطبیقی طبقه‌بندی خودکار نقص‌ها ارائه می‌دهد.
ادامه مطلبPartial Discharge, PD Measurement, q(u) plot, q(t) plot, HFCT, Oscilloscope, Statistical Fingerprint, 3CFRD are all caught up in this article as a starter package.
ادامه مطلب
