৫টি ফল্ট ডায়াগনসিস পদ্ধতি বড় পাওয়ার ট্রান্সফরমারের জন্য

ট্রান্সফরমার ফল্ট ডায়াগনোসিস পদ্ধতি

১. দ্রবীভূত গ্যাস বিশ্লেষণের অনুপাত পদ্ধতি

অধিকাংশ তেল-ডুবানো পাওয়ার ট্রান্সফরমারের ক্ষেত্রে, তাপমাত্রা এবং বৈদ্যুতিক চাপের ফলে ট্রান্সফরমারের ট্যাঙ্কে নির্দিষ্ট দহনযোগ্য গ্যাস উৎপন্ন হয়। তেলে দ্রবীভূত দহনযোগ্য গ্যাসগুলি বিশেষ গ্যাস পরিমাণ এবং অনুপাতের ভিত্তিতে ট্রান্সফরমার তেল-কাগজ আইসোলেশন সিস্টেমের তাপমাত্রার বিঘ্ন বৈশিষ্ট্য নির্ধারণে ব্যবহৃত হতে পারে। এই প্রযুক্তি প্রথমে তেল-ডুবানো ট্রান্সফরমারের ফল্ট ডায়াগনোসিসে ব্যবহৃত হয়েছিল। পরে, ব্যারাক্লাউ এবং অন্যান্যরা CH4/H2, C2H6/CH4, C2H4/C2H6, এবং C2H2/C2H4 চারটি গ্যাস অনুপাত ব্যবহার করে একটি ফল্ট ডায়াগনোসিস পদ্ধতি প্রস্তাব করেছিলেন। পরবর্তী IEC মানগুলিতে, C2H6/CH4 অনুপাতটি বাদ দেওয়া হয়েছিল এবং সংশোধিত তিন-অনুপাত পদ্ধতি ব্যাপকভাবে গৃহীত হয়েছিল। রজার্স আরও বিস্তারিত বিশ্লেষণ এবং IEEE এবং IEC মানগুলিতে গ্যাস উপাদান অনুপাত কোডিং এবং ব্যবহার পদ্ধতির ব্যাখ্যা প্রদান করেছিলেন। IEC 599-এর দীর্ঘমেয়াদী ব্যবহার থেকে দেখা গেছে যে, এটি কিছু ক্ষেত্রে বাস্তব পরিস্থিতির সাথে মেলে না এবং কিছু ফল্ট পরিস্থিতি নির্ণয় করতে পারে না। ফলে, চীন এবং জাপান ইলেকট্রিক্যাল অ্যাসোসিয়েশন উভয়ই IEC কোডিংয়ে উন্নতি করেছে এবং অন্যান্য দ্রবীভূত গ্যাস বিশ্লেষণ পদ্ধতিগুলিও ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হচ্ছে।

২. ফাজি লজিক ডায়াগনোস্টিক পদ্ধতি

আমেরিকান নিয়ন্ত্রণ তত্ত্ববিদ L.A. Zadeh প্রথম ফাজি ডায়াগনোসিস পদ্ধতি প্রস্তাব করেছিলেন, যা পরে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়েছে। ফাজি লজিক অস্পষ্ট সীমার বৈশিষ্ট্য এবং অভিজ্ঞতা প্রকাশ করার জন্য সুবিধাজনক। সদস্যতা ফাংশনের ধারণা ব্যবহার করে, এটি ফাজি সেটগুলি বিভাজন করে, ফাজি সম্পর্ক প্রক্রিয়া করে, মানব নিয়ম-ভিত্তিক যুক্তিবিদ্যা অনুকরণ করে এবং বাস্তব প্রয়োগগুলিতে বিভিন্ন অনিশ্চিততা সমস্যাগুলি সমাধান করে। প্রায়শই ট্রান্সফরমারে অস্পষ্ট কারণ এবং তাদের মেকানিজমের সাথে ফল্ট প্রকাশ পায়, যা ঐতিহ্যগত পদ্ধতিগুলি ভালভাবে ব্যাখ্যা বা বর্ণনা করতে পারে না। ফাজি লজিক পদ্ধতি ট্রান্সফরমার ফল্টের এই অনিশ্চিত সম্পর্কগুলিকে কার্যকরভাবে সমাধান করতে পারে এবং পাওয়ার ট্রান্সফরমার ফল্ট ডায়াগনোসিসের জন্য একটি নতুন পদ্ধতি প্রদান করে।

পাওয়ার ট্রান্সফরমার ফল্ট ডায়াগনোসিসে ব্যবহৃত সাধারণ রজার্স অনুপাত পদ্ধতির ক্রিটিক্যাল অনুপাত সীমার অভাব দূর করার জন্য, ফাজি সেট তত্ত্ব ব্যবহার করে একটি পদ্ধতি প্রস্তাব করা হয়েছে। এই পদ্ধতিতে ফাজি লজিক প্রযুক্তি প্রাচীন অনুপাত পদ্ধতিতে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে এবং অনুপাত সীমাগুলি ফাজি করা হয়েছে। এই পদ্ধতি বিভিন্ন ট্রান্সফরমার ফল্ট ডায়াগনোসিসে ভাল প্রয়োগ প্রভাব দেখায় এবং কোডিং সংমিশ্রণ পদ্ধতি, ফাজি ক্লাস্টারিং প্রযুক্তি, পেট্রি নেটওয়ার্ক এবং গ্রে সিস্টেমসহ এক সিরিজ ফল্ট ডায়াগনোসিস পদ্ধতিতে বিকশিত হয়েছে। এই মডেলগুলি ডেটা এর অন্তর্নিহিত ফাজিনেস বিবেচনা করে, জটিল ডেটাসেটের সাথে কার্যকারিতা প্রভৃতি বৃদ্ধি করে এবং ট্রান্সফরমার ফল্ট ডায়াগনোসিসের সুনির্দিষ্টতা উন্নত করে।

৩. বিশেষজ্ঞ সিস্টেম ডায়াগনোস্টিক পদ্ধতি

বিশেষজ্ঞ সিস্টেমগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি গুরুত্বপূর্ণ শাখা। এগুলি হল কম্পিউটার প্রোগ্রাম সিস্টেম যা মানুষের বিশেষজ্ঞ অভিজ্ঞতা এবং যুক্তিবিদ্যা প্রক্রিয়া একটি নির্দিষ্ট পরিমাণে অনুকরণ করতে সক্ষম। ব্যবহারকারী দ্বারা প্রদত্ত ডেটা এর উপর ভিত্তি করে, তারা সংরক্ষিত বিশেষজ্ঞ জ্ঞান বা অভিজ্ঞতা প্রয়োগ করে অনুমান এবং বিচার করে, শেষমেশ বিশ্বাসযোগ্যতা স্তরের সাথে সিদ্ধান্ত প্রদান করে ব্যবহারকারীর সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করে। পাওয়ার ট্রান্সফরমার ফল্ট ডায়াগনোসিস একটি অত্যন্ত জটিল সমস্যা যা বিভিন্ন ফ্যাক্টর অন্তর্ভুক্ত করে।

বিভিন্ন প্যারামিটারের উপর ভিত্তি করে সঠিক বিচার করার জন্য দৃঢ় তাত্ত্বিক ভিত্তি এবং সমৃদ্ধ অপারেশন এবং রক্ষণাবেক্ষণ অভিজ্ঞতা প্রয়োজন। প্রতি ট্রান্সফরমারের ক্ষমতা, ভোল্টেজ স্তর, এবং পরিচালনা পরিবেশের পরিবর্তনের কারণে, একই ফল্ট বিভিন্ন ট্রান্সফরমারে ভিন্নভাবে প্রকাশ পায়। বিশেষজ্ঞ সিস্টেমগুলি শক্তিশালী ফল্ট টলারেন্স এবং অভিযোগ সামর্থ্য প্রদর্শন করে, এবং তাদের জ্ঞান ভিত্তি প্রাপ্ত ডায়াগনোস্টিক জ্ঞানের উপর ভিত্তি করে পরিবর্তন করতে পারে যাতে সম্পূর্ণতা নিশ্চিত হয়। তাই, তারা বিভিন্ন ধরনের পাওয়ার ট্রান্সফরমার কার্যকরভাবে ডায়াগনোসিস করতে পারে। পাওয়ার ট্রান্সফরমার ফল্ট ডায়াগনোসিস বিশেষজ্ঞ সিস্টেমগুলি ফল্ট কারণ এবং প্রকারের জ্ঞান সংমিশ্রণ করে, তেলে দ্রবীভূত গ্যাস বিশ্লেষণ সহ ফল্ট ডিটেকশন জ্ঞান অন্তর্ভুক্ত করে ফল্ট বৈশিষ্ট্য নির্ধারণ করতে পারে। ফাজি লজিক ব্যবহার করে ফল্ট ডায়াগনোসিসে ফাজি সমস্যাগুলি কার্যকরভাবে সমাধান করতে পারে, সম্পূর্ণ জ্ঞান প্রাপ্তির জটিলতা রাফ সেট পদ্ধতি ব্যবহার করে সমাধান করতে পারে, এবং ব্ল্যাকবোর্ড মডেল আর্কিটেকচার ব্যবহার করে বহু বিশেষজ্ঞ সহযোগী ডায়াগনোসিসের জন্য উপযুক্ত স্ট্রাকচার স্থাপন করতে পারে।

৪. কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক ডায়াগনোস্টিক পদ্ধতি

কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক (ANN) নিউরন ক্রিয়াকলাপের গাণিতিক মডেল এবং মস্তিষ্কের নিউরাল নেটওয়ার্কের স্ট্রাকচার এবং ফাংশনের অনুকরণ করে একটি তথ্য প্রক্রিয়াকরণ সিস্টেম। ANN গুলি স্ব-সংগঠিত, অভিযোগী, স্ব-শিক্ষার্থী, ফল্ট টলারেন্ট এবং শক্তিশালী অ-রৈখিক অনুমান ক্ষমতা প্রদর্শন করে। তারা পূর্বাভাস, সিমুলেশন এবং ফাজি নিয়ন্ত্রণ ফাংশন বাস্তবায়ন করতে পারে, যা অ-রৈখিক সিস্টেম প্রক্রিয়াকরণের জন্য শক্তিশালী সরঞ্জাম। তেলে দ্রবীভূত গ্যাস উপাদান এবং ঘনত্বের উপর ভিত্তি করে ট্রান্সফরমার ফল্ট ডায়াগনোসিসে কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করা হয়েছে, যা গত কয়েক বছরে গবেষণার একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হয়েছে। এর ফলে ANN এর উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন ফল্ট ডায়াগনোসিস পদ্ধতি বিকশিত হয়েছে, যেমন দুই-ধাপের ANN পদ্ধতি, ব্যাকপ্রপাগেশন কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক, ডিসিশন ট্রি নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল, সংমিশ্রিত নিউরাল নেটওয়ার্ক স্তরিত স্ট্রাকচার মডেল, এবং রেডিয়াল বেসিস ফাংশন নিউরাল নেটওয়ার্ক। এই পদ্ধতিগুলি নিউরাল নেটওয়ার্ক অ্যালগরিদমের অভিসারণ গতি, শ্রেণীবিন্যাস পারফরম্যান্স, এবং সুনির্দিষ্টতা প্রতিনিয়ত উন্নত করে।

৫. অন্যান্য ডায়াগনোস্টিক পদ্ধতি

উপরে উল্লিখিত চারটি পদ্ধতির পাশাপাশি, ট্রান্সফরমার ফল্ট ডায়াগনোসিসের জন্য অন্যান্য পদ্ধতিগুলিও ব্যবহৃত হয়। নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং প্রমাণ তত্ত্বকে অর্গানিকভাবে সংমিশ্রণ করে তাদের পরস্পর পূরক সুবিধাগুলি ব্যবহার করে, বিভিন্ন নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং প্রমাণ তত্ত্বের সমন্বয়ে একটি সম্পূর্ণ ট্রান্সফরমার ফল্ট ডায়াগনোসিস পদ্ধতি বিকশিত হতে পারে। জৈব ইমিউন সিস্টেমে এন্টিবডিগুলির বিরুদ্ধে এন্টিজেনের কার্যকর স্বীকৃতি এবং মেমরি মেকানিজম থেকে অনুপ্রাণিত হয়ে, স্ব-সংগঠিত এন্টিবডি নেটওয়ার্ক এবং এন্টিবডি জেনারেশন অ্যালগরিদম পাওয়ার ট্রান্সফরমার ফল্ট ডায়াগনোসিস সমস্যাগুলি সমাধান করতে ব্যবহৃত হতে পারে। পাশাপাশি, অন্যান্য ট্রান্সফরমার ফল্ট ডায়াগনোসিস পদ্ধতিগুলি হল তথ্য সংমিশ্রণ, রাফ সেট তত্ত্ব, সংমিশ্রিত ডিসিশন ট্রি, বেসাইন নেটওয়ার্ক, কৃত্রিম ইমিউন সিস্টেম, নতুন রেডিয়াল বেসিস ফাংশন নেটওয়ার্ক, এবং সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন অন্তর্ভুক্ত করে।