5 ದೊಡ್ಡ ಶಕ್ತಿ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳಿಗೆ ಲಾಗಿದ್ದ ದೋಷ ನಿರ್ಧಾರಣಾ ವಿಧಾನಗಳು

ट्रांसफॉर्मर दोष विकार विधियां

1. घुले हुए गैस विश्लेषण के लिए अनुपात विधि

अधिकांश तेल-मग्न शक्ति ट्रांसफॉर्मरों में, ऊष्मीय और विद्युत प्रतिबल 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 ऊष्मीय विघटन विशेषताओं का निर्धारण करने के लिए उपयोग की जा सकती हैं। इस प्रौद्योगिकी का पहली बार तेल-मग्न ट्रांसफॉर्मरों में दोष विकार के लिए उपयोग किया गया था। बाद में, बाराक्लॉफ और अन्य ने CH4/H2, C2H6/CH4, C2H4/C2H6, और C2H2/C2H4 के चार गैस अनुपातों का उपयोग करके एक दोष विकार 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 बाद, यह देखा गया कि कुछ मामलों में यह वास्तविक स्थितियों के साथ मेल नहीं खाता और कुछ दोष परिदृश्यों का विकार नहीं कर सकता। इस परिणामस्वरूप, चीन और जापान इलेक्ट्रिकल एसोसिएशन दोनों ने IEC कोडिंग में सुधार किया, जबकि अन्य घुले हुए गैस विश्लेषण विधियां भी व्यापक रूप से अपनाई गईं।

2. फज़ी तर्क विकार विधि

अमेरिकी नियंत्रण सिद्धांतकार L.A. Zadeh ने पहली बार फज़ी विकार विधियों का प्रस्ताव किया, जिनका बाद में व्यापक उपयोग हुआ। फज़ी तर्क अस्पष्ट सीमाओं वाले गुणात्मक ज्ञान और अनुभव को व्यक्त करने में लाभदायक है। सदस्यता फंक्शन की अवधारणा का उपयोग करके, यह फज़ी सेटों को विभेदित करता है, फज़ी संबंधों को प्रसंस्करित करता है, मानव नियम-आधारित तर्क का सिमुलेशन करता है, और व्यावहारिक अनुप्रयोगों में विभिन्न अनिश्चितता समस्याओं का समाधान करता है। वास्तविकता में, ट्रांसफॉर्मर अक्सर ऐसे दोषों को प्रदर्शित करते हैं जिनके कारण और तंत्र अस्पष्ट होते हैं, जिनमें अनेक अनिश्चित और फज़ी संबंध शामिल होते हैं, जिन्हें पारंपरिक विधियां अच्छी तरह से समझाने या वर्णन करने में असमर्थ होती हैं। फज़ी तर्क विधियां ट्रांसफॉर्मर दोषों में इन अनिश्चित संबंधों को प्रभावी रूप से संभाल सकती हैं, जिससे शक्ति ट्रांसफॉर्मर दोष विकार के लिए एक नया दृष्टिकोण प्रदान किया जाता है।

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

3. विशेषज्ञ प्रणाली विकार विधि

विशेषज्ञ प्रणालियां कृत्रिम बुद्धिमत्ता की एक महत्वपूर्ण शाखा का प्रतिनिधित्व करती हैं। ये कंप्यूटर प्रोग्राम प्रणालियां हैं जो निश्चित हद तक मानव विशेषज्ञ अनुभव और तर्क प्रक्रियाओं का सिमुलेशन करने में सक्षम हैं। उपयोगकर्ताओं द्वारा प्रदान किए गए डेटा के आधार पर, वे संग्रहित विशेषज्ञ ज्ञान या अनुभव का उपयोग करके निष्कर्ष और निर्णय लेती हैं, और अंततः उपयोगकर्ता निर्णय लेने में मदद करने के लिए विश्वास के स्तर के साथ निष्कर्ष प्रदान करती हैं। शक्ति ट्रांसफॉर्मर दोष विकार एक अत्यंत जटिल समस्या है जो अनेक घटकों से जुड़ी है।

विभिन्न पैरामीटरों पर आधारित सटीक निर्णय लेने के लिए मजबूत सैद्धांतिक आधार और अमली रखरखाव का अनुभव आवश्यक है। इसके अलावा, ट्रांसफॉर्मर की क्षमता, वोल्टेज स्तर, और संचालन पर्यावरण के भिन्नताओं के कारण, एक ही दोष विभिन्न ट्रांसफॉर्मरों में अलग-अलग रूप में प्रकट हो सकता है। विशेषज्ञ प्रणालियां मजबूत दोष सहनशीलता और अनुकूलनशीलता की रखती हैं, जिससे वे प्राप्त विकार ज्ञान के आधार पर अपने ज्ञान बेस को संशोधित कर सकती हैं ताकि पूर्णता सुनिश्चित की जा सके। इसलिए, वे विभिन्न प्रकार के शक्ति ट्रांसफॉर्मरों का प्रभावी रूप से विकार कर सकती हैं। शक्ति ट्रांसफॉर्मर दोष विकार विशेषज्ञ प्रणालियां 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 निर्णय ज्ञान शामिल है। वे फज़ी तर्क का उपयोग करके दोष विकार में फज़ी समस्याओं को प्रभावी रूप से संभाल सकती हैं, रफ सेट तकनीकों के माध्यम से ज्ञान प्राप्त करने की कठिनाई को संबोधित कर सकती हैं, और ब्लैकबोर्ड मॉडल आर्किटेक्चर का उपयोग करके बहु-विशेषज्ञ सहयोगी विकार के लिए उपयुक्त संरचनाएं स्थापित कर सकती हैं।

4. कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क विकार विधि

कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क (ANNs) न्यूरॉन गतिविधियों का गणितीय मॉडल बनाते हैं और मस्तिष्क न्यूरल नेटवर्कों की संरचना और कार्य की नकल करके एक जानकारी प्रसंस्करण प्रणाली का प्रतिनिधित्व करते हैं। ANNs स्व-संगठित, अनुकूल, स्व-सीखन, दोष सहनशील शक्तियों और मजबूत गैर-रैखिक अनुमान शक्तियों के साथ सुसज्जित होते हैं। वे पूर्वानुमान, सिमुलेशन, और फज़ी नियंत्रण फंक्शन को लागू कर सकते हैं, जिससे वे गैर-रैखिक सिस्टमों को प्रोसेस करने के लिए शक्तिशाली उपकरण बन जाते हैं। तेल में घुले हुए गैस घटकों और सांद्रताओं के आधार पर ट्रांसफॉर्मर दोष विकार के लिए कृत्रिम न्यूरल नेटवर्कों का उपयोग करना गत वर्षों में एक शोध का केंद्र बिंदु रहा है। इससे विभिन्न दोष विकार विधियों का विकास हुआ है, जैसे दो-चरणीय ANN विधि, प्रतिप्रसारी कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क, निर्णय वृक्ष न्यूरल नेटवर्क मॉडल, संयुक्त न्यूरल नेटवर्क स्तरीय संरचना मॉडल, और रेडियल बेसिस फंक्शन न्यूरल नेटवर्क। ये विधियां निरंतर न्यूरल नेटवर्क एल्गोरिदम की अभिसारिता, वर्गीकरण प्रदर्शन, और सटीकता में सुधार करती हैं।

5. अन्य विकार विधियां

उपरोक्त चार विधियों के अलावा, ट्रांसफॉर्मर दोष विकार के लिए कई अन्य दृष्टिकोण भी उपयोग किए जाते हैं। न्यूरल नेटवर्क और साक्ष्य सिद्धांत को जोड़कर उनके पूरक लाभों का लाभ उठाने के लिए, एक विस्तृत ट्रांसफॉर्मर दोष विकार विधि विकसित की जा सकती है, जो अनेक न्यूरल नेटवर्कों और साक्ष्य सिद्धांत को संयोजित करती है। जैविक प्रतिरक्षा प्रणालियों में एंटीबॉडी के एंटीजन के विरुद्ध अच्छी पहचान और स्मृति तंत्रों से प्रेरणा लेते हुए, स्व-संगठित एंटीबॉडी नेटवर्क और एंटीबॉडी उत्पादन एल्गोरिदम को शक्ति ट्रांसफॉर्मर दोष विकार समस्याओं के समाधान के लिए लागू किया जा सकता है। इसके अलावा, अन्य ट्रांसफॉर्मर दोष विकार विधियां जानकारी संयोजन, रफ सेट सिद्धांत, संयुक्त निर्णय वृक्ष, बेसियन नेटवर्क, कृत्रिम प्रतिरक्षा प्रणालियां, नवीन रेडियल बेसिस फंक्शन नेटवर्क, और सपोर्ट वेक्टर मशीन पर आधारित होती हैं।