बडी विद्युत ट्रान्सफरमरहरूका लागि ५ दोष निर्णय तकनीकहरू

ट्रान्सफार्मर फ़ाउल्ट डायग्नोसिस विधिहरू

१. द्रवीकृत गैस विश्लेषणको अनुपात विधि

अधिकांश तेलमय पावर ट्रान्सफार्मरहरूमा, थर्मल र इलेक्ट्रिकल स्ट्रेसको तहत ट्रान्सफार्मर टंकमा केही ज्वलनशील गैसहरू उत्पन्न हुन्छन्। तेलमा द्रवीकृत गएका ज्वलनशील गैसहरूले ट्रान्सफार्मर तेल-कागज आइसोलेशन सिस्टेमको थर्मल विघटन विशेषताहरू निर्धारण गर्न सकिन्छ, उनीहरूको विशिष्ट गैस सामग्री र अनुपातको आधारमा। यो प्रविधि पहिले तेलमय ट्रान्सफार्मरहरूमा फ़ाउल्ट डायग्नोसिसको लागि प्रयोग गरिएको थियो। बाराक्लो र अन्यहरूले चार गैस अनुपात: CH4/H2, C2H6/CH4, C2H4/C2H6, र C2H2/C2H4 प्रयोग गर्दै फ़ाउल्ट डायग्नोसिसको एक विधि प्रस्ताव गरेका थिए। अन्तर्राष्ट्रिय इलेक्ट्रोटेक्निकल कमिशन (IEC) मानकहरूमा, C2H6/CH4 अनुपात हटाइएको थियो, र संशोधित तीन अनुपात विधि व्यापक रूपमा स्वीकार भएको थियो। रोजर्सले IEEE र IEC मानकहरूमा गैस अवयव अनुपात कोडिङ र प्रयोग विधिहरूको विस्तृत विश्लेषण र विवरण प्रदान गरेका थिए। IEC 599को लामो अवधिका प्रयोगले यसलाई केही अवस्थाहरूमा वास्तविक अवस्थाहरूसँग मेल नभएको र केही फ़ाउल्ट स्थितिहरू डायग्नोसिस गर्न सकिँदैन भएको देखाइयो। यसका परिणामस्वरूप, चीन र जापान इलेक्ट्रिकल एसोसिएशनले IEC कोडिङमा सुधार गरेका थिए, र अन्य द्रवीकृत गैस विश्लेषण विधिहरू पनि व्यापक रूपमा प्रयोग गरिएका थिए।

२. फजी लजिक डायग्नोसिस विधि

अमेरिकी नियन्त्रण सिद्धान्तकार L.A. ज़ादेहले पहिले फजी डायग्नोसिस विधिहरू प्रस्ताव गरेका थिए, जसको प्रयोग अब विस्तृत रूपमा हुन्छ। फजी लजिकले अस्पष्ट सीमाहरू भएका गुणात्मक ज्ञान र अनुभव व्यक्त गर्नका लागि फाइदेलाग्दछ। सदस्यता फंक्शनको अवधारणाले फजी सेटहरू भेद गर्छ, फजी सम्बन्धहरू प्रक्रिया गर्छ, मानवी नियम-आधारित तर्क नक्साल गर्छ, र व्यावहारिक अनुप्रयोगमा विभिन्न अनिश्चितता समस्याहरू समाधान गर्छ। वास्तविक अवस्थामा, ट्रान्सफार्मरहरूमा अस्पष्ट कारण र तंत्रहरू भएका फ़ाउल्टहरू देखिन्छ, जसको व्याख्या र वर्णन ट्रेडिशनल विधिहरूले राम्रो गर्न सकिन्छ। फजी लजिक विधिहरूले ट्रान्सफार्मर फ़ाउल्टहरूमा अस्पष्ट सम्बन्धहरूको राम्रो ढंगले समाधान गर्न सक्छ, जसले पावर ट्रान्सफार्मर फ़ाउल्ट डायग्नोसिसमा एउटा नयाँ दृष्टिकोण प्रदान गर्छ।

पावर ट्रान्सफार्मर फ़ाउल्ट डायग्नोसिसको लागि व्यापक रूपमा प्रयोग गरिने रोजर्स अनुपात विधिमा महत्वपूर्ण अनुपात मानकहरूको अभाव लागि फजी सेट सिद्धान्तको प्रयोग गरिएको एक विधि प्रस्ताव गरिएको छ। यो दृष्टिकोणले ट्राडिशनल अनुपात विधिहरूमा फजी लजिक तकनीकलाई ल्याउँदै अनुपात सीमाहरूलाई फजीकरण गर्छ। यो विधिले बहुतलाई ट्रान्सफार्मर फ़ाउल्टहरू डायग्नोसिस गर्नमा राम्रो प्रभाव देखाइयो र यसले कोडिङ संयोजन विधिहरू, फजी क्लस्टरिंग तकनीकहरू, पेट्री नेटवर्कहरू, र ग्रे सिस्टमहरू जस्ता एक श्रृंखला फ़ाउल्ट डायग्नोसिस विधिहरूमा विकसित भएको छ। यी मॉडेलहरूले डेटाको आन्तरिक फजीपनलाई पूर्ण रूपमा विचार गर्छ, जसले जटिल डेटा सेटहरूमा प्रदर्शनलाई प्रभावित रूपमा सुधार गर्छ र ट्रान्सफार्मर फ़ाउल्ट डायग्नोसिसको यथार्थता बढाउँछ।

३. विशेषज्ञ प्रणाली डायग्नोसिस विधि

विशेषज्ञ प्रणालीहरू आर्टिफिशियल इन्टेलिजेन्सको एक महत्वपूर्ण शाखा छन्। यी प्रणालीहरू एक निश्चित अनुपातमा मानवी विशेषज्ञ अनुभव र तर्क नक्साल प्रतिनिधित्व गर्न सक्ने कम्प्युटर कार्यक्रम प्रणालीहरू हुन्। यी प्रणालीहरू उपयोगकर्तालाई दिइएका डेटाको आधारमा भण्डारित विशेषज्ञ ज्ञान वा अनुभव प्रयोग गरेर निर्णय गर्न र अनुमान लगाउन र विश्वास तहसह निष्कर्ष प्रदान गर्न सक्छन्, जसले उपयोगकर्तालाई निर्णय गर्न मद्दत गर्छ। पावर ट्रान्सफार्मर फ़ाउल्ट डायग्नोसिस एक अत्यन्त जटिल समस्या हो जसमा धेरै तत्त्वहरू समाविष्ट छन्।

विभिन्न पैरामिटरहरूको आधारमा यथार्थ निर्णय गर्नका लागि ठूलो थ्योरिटिकल आधार र धेरै ऑपरेशनल र रख-रखाव अनुभव आवश्यक छ। यसको उपरान्त, ट्रान्सफार्मरको क्षमता, वोल्टेज स्तर, र संचालन वातावरणको भिन्नताले एउटा फ़ाउल्टले विभिन्न ट्रान्सफार्मरहरूमा विभिन्न रूपमा प्रकट हुन सक्छ। विशेषज्ञ प्रणालीहरूमा मजबूत फ़ाउल्ट टोलरेन्स र अनुकूलन योग्यता छ, जसले उनीहरूले प्राप्त डायग्नोस्टिक ज्ञानको आधारमा आफ्नो ज्ञान बेस संशोधन गर्न सक्छन् र यसले पूर्णता बनाउन सक्छ। त्यसैले, यी प्रणालीहरू विभिन्न प्रकारका पावर ट्रान्सफार्मरहरूलाई राम्रो रूपमा डायग्नोसिस गर्न सक्छ। पावर ट्रान्सफार्मर फ़ाउल्ट डायग्नोसिस विशेषज्ञ प्रणालीहरू फ़ाउल्टको कारण र प्रकार जस्ता ज्ञानहरू संश्लेषन गरेर फ़ाउल्ट विशेषताहरू निर्धारण गर्न सक्छ, जसमा तेलमा द्रवीकृत गैस विश्लेषण फ़ाउल्ट डिटेक्सन ज्ञान समाविष्ट छ। यी प्रणालीहरू फजी लजिकको प्रयोग गरेर फ़ाउल्ट डायग्नोसिसमा फजी समस्याहरूलाई राम्रो रूपमा समाधान गर्न सक्छ, राउ सेट विधिहरूको मार्फत यथार्थ ज्ञान प्राप्त गर्नको बोतल निकाल गर्न सक्छ, र ब्लैकबोर्ड मॉडेल आर्किटेक्चरको मार्फत बहु-विशेषज्ञ सहयोगी डायग्नोसिसको लागि उपयुक्त संरचना स्थापना गर्न सक्छ।

४. कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क डायग्नोसिस विधि

कृत्रिम न्यूरल नेटवर्कहरू न्यूरन गतिविधिको गणितीय मॉडेल छन् र यी ब्रेन न्यूरल नेटवर्कको संरचना र कार्यकलापको अनुकरण गर्ने जानकारी प्रक्रिया सिस्टेमहरू हुन्। ANNहरूमा स्व-संगठन, अनुकूलन, स्व-शिक्षण, फ़ाउल्ट टोलरेन्स र मजबूत अन्यात्मक अनुमान योग्यताहरू छन्। यी नेटवर्कहरूले अनुमान, सिमुलेशन, र फजी नियन्त्रण फंक्शनहरू लागू गर्न सक्छन्, जसले यी नेटवर्कहरूलाई अन्यात्मक सिस्टेमहरू प्रक्रिया गर्नका लागि शक्तिशाली उपकरण बनाउँछ। तेलमा द्रवीकृत गैस अवयवहरू र तिर्यक गरिएका सान्द्रताहरूको आधारमा ट्रान्सफार्मर फ़ाउल्ट डायग्नोसिसको लागि कृत्रिम न्यूरल नेटवर्कहरूको प्रयोग गर्ने विश्लेषण गर्ने छ। यो विषयमा विभिन्न फ़ाउल्ट डायग्नोसिस विधिहरूको विकास भएको छ, जस्तै दो-चरणीय ANN विधि, बैकप्रोपगेशन कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क, निर्णय वृक्ष न्यूरल नेटवर्क मॉडेल, संयुक्त न्यूरल नेटवर्क टियर्ड स्ट्रक्चर मॉडेल, र रेडियल बेसिस फंक्शन न्यूरल नेटवर्क। यी विधिहरू नेटवर्क अल्गोरिथ्महरूको अभिसरण गति, वर्गीकरण प्रदर्शन, र यथार्थता निरन्तर सुधार गर्छन्।

५. अन्य डायग्नोसिस विधिहरू

उपरोक्त चार विधिहरूको अलावा, ट्रान्सफार्मर फ़ाउल्ट डायग्नोसिसको लागि अन्य अनेक विधिहरू पनि प्रयोग गरिन्छन्। न्यूरल नेटवर्क र तथ्य थ्योरीको अनुकूल रूपमा संयोजन गर्दै उनीहरूको पूरक फाइदा लाभ गर्न सकिन्छ, जसले बहु-न्यूरल नेटवर्कहरू र तथ्य थ्योरीको समावेशी ट्रान्सफार्मर फ़ाउल्ट डायग्नोसिस विधि विकसित गर्छ। जैविक इम्युन तन्त्रमा एन्टीजनको विरोध र स्मृति तन्त्रको प्रभावी विशेषताहरूले प्रेरणा लिएर, स्व-संगठित एन्टीबॉडी नेटवर्कहरू र एन्टीबॉडी जनरेशन अल्गोरिथ्महरूले पावर ट्रान्सफार्मर फ़ाउल्ट डायग्नोसिस समस्याहरूलाई समाधान गर्न प्रयोग गरिन सकिन्छ। अन्य ट्रान्सफार्मर फ़ाउल्ट डायग्नोसिस विधिहरूमा जानकारी फ्युजन, राउ सेट थ्योरी, संयुक्त निर्णय वृक्ष, बेसियन नेटवर्क, कृत्रिम इम्युन सिस्टम, नयाँ रेडियल बेसिस फंक्शन नेटवर्क, र सपोर्ट वेक्टर मशीनहरू जस्ता विधिहरू समाविष्ट छन्।