【摘 要】
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空气是一种广泛应用于电力设备中的天然绝缘介质,在整个电力系统中,空气绝缘电力设备使用数目巨大,使用范围广泛且运行环境往往较为恶劣,长时间的使用运行会导致绝缘劣化,甚至绝缘失效,从而引发放电故障。空气局部放电情况下二氧化氮（NO2）、臭氧（O3）、一氧化碳（CO）和一氧化氮（NO）气体浓度为几十ppb-几十ppm,该浓度均远远高于各自在大气中的正常浓度。通过对上述特征气体组分进行检测,可以发现并及时
【基金项目】
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中国自然科学基金面上项目（No. 51777215）；
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空气是一种广泛应用于电力设备中的天然绝缘介质,在整个电力系统中,空气绝缘电力设备使用数目巨大,使用范围广泛且运行环境往往较为恶劣,长时间的使用运行会导致绝缘劣化,甚至绝缘失效,从而引发放电故障。空气局部放电情况下二氧化氮（NO2）、臭氧（O3）、一氧化碳（CO）和一氧化氮（NO）气体浓度为几十ppb-几十ppm,该浓度均远远高于各自在大气中的正常浓度。通过对上述特征气体组分进行检测,可以发现并及时排除电力设备的内在故障、对保障设备正常运行和人身财产安全有着十分重要的意义。本论文针对空气绝缘电力设备放电分解组分构建了二硫化锡（Sn S2）基气敏传感阵列协同智能识别算法的混合气体检测系统,主要研究内容如下:采用一步水热法制备金属氧化物和Sn S2等纳米材料,并使用了层层自组装与丝网印刷技术制备了Sn S2基传感器,通过X-射线衍射仪（XRD）、扫描电子显微镜（SEM）、透射电子显微镜（TEM）和X-射线光电子能谱分析仪（XPS）表征技术对传感薄膜的元素组成、晶体结构、微观形貌、元素价态进行了分析。在气室中进行了氧化锌（Zn O）/Sn S2对NO2、氧化亚铜（Cu2O）/Sn S2对O3以及锌-氧化锡（Zn-Sn O2）/Sn S2对CO的气敏检测。从器件最佳工作温度、气敏动态响应、响应/恢复时间、电阻变化、选择性、重复性和稳定性等多个方面开展了气敏特性的研究。并且研究了复合材料的异质结结构、能带变化以及层间的电荷转移,多角度的探讨了纳米复合传感器对于目标气体的检测机理。随后,筛选了具有优异气敏特性的传感器作为阵列单元构筑了气敏传感阵列,通过气敏测试平台对该阵列进行两组分和三组分的气体测试,获得了传感阵列在NO2、O3和CO混合气体中的交叉敏感响应。最后,通过梯度提升回归（GBR）、弹性网络（Elastic Net）和贝叶斯岭回归（Bayesian Ridge）算法预测模型,实现放电分解气体组分的准确识别与浓度预测,通过对算法模型的性能进行评估,其中Bayesian Ridge预测模型对空气绝缘电力设备放电分解组分的识别与预测具有最优的效果,对三种气体预测的平均相对误差0.448%、0.915%和1.248%。本论文以“新材料-新器件-新应用”为研究路线,协同智能算法构建了Sn S2基新型空气绝缘电力设备放电分解组分的检测方法,对空气绝缘电力设备局部放电检测具有重要的理论与工程意义,可为电力物联网建设提供重要的参考价值。
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