5 बड़े विद्युत परिवर्तकों के दोष निदान तकनीकें

ट्रांसफॉर्मर दोष निदान विधियाँ

1. घुले हुए गैस विश्लेषण के लिए अनुपात विधि

अधिकांश तेल-डूबी पावर ट्रांसफॉर्मरों में, थर्मल और विद्युत संकट के तहत ट्रांसफॉर्मर टैंक में कुछ ज्वलनशील गैसें उत्पन्न होती हैं। तेल में घुली हुई ज्वलनशील गैसें उनकी विशिष्ट गैस सामग्री और अनुपातों के आधार पर ट्रांसफॉर्मर तेल-कागज इन्सुलेशन प्रणाली के थर्मल विघटन विशेषताओं का निर्धारण करने का उपयोग की जा सकती हैं। इस तकनीक का पहले तेल-डूबी ट्रांसफॉर्मरों में दोष निदान के लिए उपयोग किया गया था। बाद में, बाराक्लो और अन्य ने CH4/H2, C2H6/CH4, C2H4/C2H6, और C2H2/C2H4 के चार गैस अनुपातों का उपयोग करके एक दोष निदान विधि प्रस्तावित की। बाद के IEC मानकों में, C2H6/CH4 अनुपात हटा दिया गया, और संशोधित तीन-अनुपात विधि व्यापक रूप से अपनाई गई। रोजर्स ने IEEE और IEC मानकों में गैस घटक अनुपात कोडिंग और उपयोग विधियों का विस्तृत विश्लेषण और स्पष्टीकरण प्रदान किया। IEC 599 के लंबे समय तक उपयोग के दौरान यह साबित हुआ कि कुछ मामलों में यह वास्तविक परिस्थितियों के साथ मेल नहीं खाता और कुछ दोष परिदृश्यों का निदान नहीं कर सकता। इस परिणामस्वरूप, चीन और जापान इलेक्ट्रिकल एसोसिएशन ने IEC कोडिंग में सुधार किया, जबकि अन्य घुले हुए गैस विश्लेषण विधियाँ भी व्यापक रूप से अपनाई गईं।

2. फजी तर्क निदान विधि

अमेरिकी नियंत्रण सिद्धांतकार L.A. ज़ादे ने पहले फजी निदान विधियों का प्रस्ताव दिया, जो बाद में व्यापक रूप से अपनाई गई। फजी तर्क अस्पष्ट सीमाओं वाले गुणात्मक ज्ञान और अनुभव को व्यक्त करने में लाभदायक है। सदस्यता फलन की अवधारणा का उपयोग करके, यह फजी सेटों को अलग करता है, फजी संबंधों को प्रक्रिया करता है, मानवीय नियम-आधारित तर्क की नकल करता है, और व्यावहारिक अनुप्रयोगों में विभिन्न अनिश्चितता समस्याओं को हल करता है। वास्तविकता में, ट्रांसफॉर्मर अक्सर ऐसे दोषों को प्रदर्शित करते हैं जिनके कारण और तंत्र अस्पष्ट होते हैं, जिनमें अनेक अनिश्चित और फजी संबंध शामिल होते हैं, जिन्हें पारंपरिक विधियाँ अच्छी तरह से समझाने या वर्णन करने में असमर्थ होती हैं। फजी तर्क विधियाँ ट्रांसफॉर्मर दोषों में ये अनिश्चित संबंध प्रभावी रूप से संसाधित कर सकती हैं, जिससे पावर ट्रांसफॉर्मर दोष निदान के लिए एक नया दृष्टिकोण प्रदान किया जाता है।

पावर ट्रांसफॉर्मर दोष निदान के लिए सामान्य रूप से उपयोग की जाने वाली रोजर्स अनुपात विधि में महत्वपूर्ण अनुपात मानदंडों की कमी को संबोधित करने के लिए, फजी सेट सिद्धांत का उपयोग करने वाली एक विधि प्रस्तावित की गई है। यह दृष्टिकोण फजी तर्क प्रौद्योगिकी को पारंपरिक अनुपात विधियों में शामिल करता है और अनुपात सीमाओं को फजीकरण करता है। यह विधि अनेक ट्रांसफॉर्मर दोषों के निदान में अच्छा अनुप्रयोग प्रदर्शित करती है और इसने कोडिंग संयोजन विधियों, फजी क्लस्टरिंग तकनीक, पेट्री नेटवर्क, और ग्रे सिस्टम जैसी एक श्रृंखला के रूप में विकसित हो गई है। ये मॉडल डेटा के आंतरिक फजीता को पूरी तरह से ध्यान में रखते हैं, जिससे जटिल डेटा सेट के साथ प्रदर्शन में सुधार होता है और ट्रांसफॉर्मर दोष निदान की सटीकता में वृद्धि होती है।

3. विशेषज्ञ प्रणाली निदान विधि

विशेषज्ञ प्रणालियाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता की एक महत्वपूर्ण शाखा का प्रतिनिधित्व करती हैं। ये कंप्यूटर प्रोग्राम प्रणालियाँ हैं जो कुछ हद तक मानवीय विशेषज्ञ अनुभव और तर्क प्रक्रियाओं का अनुकरण कर सकती हैं। उपयोगकर्ताओं द्वारा प्रदान की गई डेटा के आधार पर, वे भंडारित विशेषज्ञ ज्ञान या अनुभव का उपयोग करके निष्कर्ष और निर्णय लेती हैं, जिससे वे विश्वास स्तर के साथ निष्कर्ष प्रदान करती हैं और उपयोगकर्ता के निर्णय लेने में सहायता प्रदान करती हैं। पावर ट्रांसफॉर्मर दोष निदान एक अत्यंत जटिल समस्या है जिसमें अनेक कारक शामिल होते हैं।

विभिन्न पैरामीटरों पर आधारित सटीक निर्णय लेने के लिए ठोस सैद्धांतिक आधार और समृद्ध संचालन रखरखाव अनुभव की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, ट्रांसफॉर्मर क्षमता, वोल्टेज स्तर, और संचालन परिवेश के परिवर्तन के कारण, एक ही दोष विभिन्न ट्रांसफॉर्मरों में अलग-अलग रूप से प्रकट हो सकता है। विशेषज्ञ प्रणालियाँ मजबूत दोष सहनशीलता और अनुकूलन योग्यता का संपत्ति रखती हैं, जिससे वे अपने ज्ञान आधार को निदानित ज्ञान के आधार पर संशोधित कर सकती हैं ताकि पूर्णता सुनिश्चित की जा सके। इसलिए, वे विभिन्न प्रकार के पावर ट्रांसफॉर्मरों का प्रभावी रूप से निदान कर सकती हैं। पावर ट्रांसफॉर्मर दोष निदान विशेषज्ञ प्रणालियाँ दोष कारणों और प्रकारों के ज्ञान को संश्लेषित करके दोष विशेषताओं का निर्धारण कर सकती हैं, जिसमें तेल में घुले हुए गैस विश्लेषण सहित दोष निदान ज्ञान शामिल होता है। वे फजी तर्क का उपयोग करके दोष निदान में फजी समस्याओं को प्रभावी रूप से संसाधित कर सकती हैं, अधिकृत ज्ञान प्राप्त करने की कठिनाई को रफ सेट विधियों के माध्यम से संबोधित कर सकती हैं, और ब्लैकबोर्ड मॉडल आर्किटेक्चर का उपयोग करके बहु-विशेषज्ञ सहयोगी निदान के लिए उपयुक्त संरचनाएँ स्थापित कर सकती हैं।

4. कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क निदान विधि

कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क (ANNs) न्यूरोन सक्रियता का गणितीय मॉडल बनाते हैं और दिमाग के न्यूरल नेटवर्क की संरचना और कार्य की नकल करके एक जानकारी प्रोसेसिंग सिस्टम का प्रतिनिधित्व करते हैं। ANNs स्व-संगठित, अनुकूलनीय, स्व-सीखने वाले, दोष सहनशील गुणों और मजबूत गैर-रैखिक अनुमान योग्यताओं का संपत्ति रखते हैं। वे भविष्यवाणी, सिमुलेशन, और फजी नियंत्रण कार्यों को लागू कर सकते हैं, जिससे वे गैर-रैखिक सिस्टमों को संसाधित करने के लिए शक्तिशाली उपकरण बन जाते हैं। तेल में घुले हुए गैस घटकों और सांद्रताओं के आधार पर ट्रांसफॉर्मर दोष निदान के लिए कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करना नवीनतम वर्षों में एक शोध का केंद्र बिंदु रहा है। इसने ANNs पर आधारित विभिन्न दोष निदान विधियों का विकास किया, जैसे दो-चरणीय ANN विधि, पीछे की ओर संचार कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क, निर्णय वृक्ष न्यूरल नेटवर्क मॉडल, संयुक्त न्यूरल नेटवर्क स्तरीकृत संरचना मॉडल, और रेडियल बेसिस फंक्शन न्यूरल नेटवर्क। ये विधियाँ निरंतर न्यूरल नेटवर्क एल्गोरिदमों की अभिसारिता, वर्गीकरण प्रदर्शन, और सटीकता में सुधार करती हैं।

5. अन्य निदान विधियाँ

उपरोक्त चार विधियों के अलावा, ट्रांसफॉर्मर दोष निदान के लिए कई अन्य दृष्टिकोण भी उपयोग किए जाते हैं। न्यूरल नेटवर्क और प्रमाण सिद्धांत को जैविक रूप से जोड़कर उनके पूरक लाभों का उपयोग करने से, बहु-न्यूरल नेटवर्क और प्रमाण सिद्धांत के संयोजन पर आधारित एक संपूर्ण ट्रांसफॉर्मर दोष निदान विधि का विकास किया जा सकता है। जैविक प्रतिरक्षा प्रणालियों में एंटीजन के खिलाफ एंटीबॉडी की प्रभावी पहचान और स्मृति मेकानिज्म से प्रेरणा लेकर, स्व-संगठित एंटीबॉडी नेटवर्क और एंटीबॉडी उत्पादन एल्गोरिदम को ऊर्जा ट्रांसफॉर्मर दोष निदान समस्याओं को हल करने के लिए लागू किया जा सकता है। इसके अलावा, अन्य ट्रांसफॉर्मर दोष निदान विधियाँ जानकारी संयोजन, रफ सेट सिद्धांत, संयुक्त निर्णय वृक्ष, बेसियन नेटवर्क, कृत्रिम प्रतिरक्षा प्रणालियाँ, नवीन रेडियल बेसिस फंक्शन नेटवर्क, और सपोर्ट वेक्टर मशीन आदि पर आधारित होती हैं।