5 Techniki Diagnozy Usterki dla Dużych Transformatrów Energetycznych

Metody diagnostyki awarii transformatorów

1. Metoda stosunku dla analizy gazów rozpuszczonych

W przypadku większości olejowych transformatorów zanurzonych w oleju, pod wpływem stresu termicznego i elektrycznego w zbiorniku transformatora powstają pewne gazy palne. Gazy palne rozpuszczone w oleju mogą być wykorzystane do określenia charakterystyk termicznej dekompozycji systemu izolacji olejowo-papierowej transformatora na podstawie ich specyficznej zawartości i stosunków gazów. Ta technologia została po raz pierwszy zastosowana do diagnostyki awarii w transformatorach zanurzonych w oleju. Później Barraclough i inni zaproponowali metodę diagnostyki awarii wykorzystującą cztery stosunki gazowe: CH4/H2, C2H6/CH4, C2H4/C2H6 i C2H2/C2H4. W kolejnych standardach IEC stosunek C2H6/CH4 został usunięty, a zmodyfikowana metoda trzech stosunków stała się szeroko stosowana. Rogers dostarczył szczegółowej analizy i wyjaśnień dotyczących kodowania i metod użycia stosunków składników gazowych w standardach IEEE i IEC. Długotrwałe zastosowanie normy IEC 599 wykazało, że nie odpowiada ona rzeczywistym warunkom w niektórych przypadkach i nie może diagnozować niektórych scenariuszy awaryjnych. W konsekwencji zarówno Chiny, jak i Japońskie Stowarzyszenie Elektryczne dokonały poprawek w kodowaniu IEC, podczas gdy inne metody analizy gazów rozpuszczonych również znalazły szerokie zastosowanie.

2. Metoda diagnostyczna logiki rozmytej

Amerykański teoretyk sterowania L.A. Zadeh jako pierwszy zaproponował metody diagnostyczne oparte na logice rozmytej, które od tego czasu zdobyły szersze zastosowanie. Logika rozmyta jest korzystna do wyrażania jakościowej wiedzy i doświadczenia o niejasnych granicach. Wykorzystując koncepcję funkcji przynależności, odróżnia zbiory rozmyte, przetwarza relacje rozmyte, symuluje regułowe wnioskowanie ludzi i rozwiązuje różne problemy niepewności w praktycznych zastosowaniach. W praktyce transformatory często mają awarie o niejasnych przyczynach i mechanizmach obejmujących wiele niepewnych i rozmytych relacji, których tradycyjne metody nie mogą dobrze wyjaśnić ani opisać. Metody oparte na logice rozmytej mogą skutecznie rozwiązywać te niepewne relacje w awariach transformatorów, oferując nowe podejście do diagnostyki awarii transformatorów energetycznych.

Aby rozwiązać ograniczenie braku kluczowych kryteriów stosunków w powszechnie stosowanej metodzie stosunków Rogersa do diagnostyki awarii transformatorów energetycznych, zaproponowano metodę wykorzystującą teorię zbiorów rozmytych. Ta metoda wprowadza technologię logiki rozmytej do tradycyjnych metod stosunków przez rozmycie granic stosunków. Ta metoda pokazała dobre efekty zastosowania w diagnostyce wielu awarii transformatorów i ewoluowała w serię metod diagnostycznych, w tym metody kombinacji kodowania, techniki grupowania rozmytego, sieci Petriego i systemy szare. Te modele w pełni uwzględniają wbudowaną rozmytość danych, skutecznie poprawiając wydajność przy złożonych zestawach danych i zwiększając dokładność diagnostyki awarii transformatorów.

3. Metoda diagnostyczna systemów ekspertów

Systemy ekspertów reprezentują ważny dział sztucznej inteligencji. Są to systemy programów komputerowych zdolne do pewnego stopnia do symulowania doświadczenia i procesów wnioskowania ludzkich ekspertów. Na podstawie danych dostarczonych przez użytkownika stosują przechowywaną wiedzę lub doświadczenie ekspertów do prowadzenia wnioskowań i ocen, ostatecznie dostarczając wnioski z poziomem zaufania, aby wspomóc decyzje użytkownika. Diagnostyka awarii transformatorów energetycznych to bardzo złożony problem obejmujący wiele czynników.

Podejmowanie precyzyjnych ocen na podstawie różnych parametrów wymaga solidnych podstaw teoretycznych i bogatego doświadczenia operacyjnego i konserwacyjnego. Ponadto ze względu na różnice w pojemności, poziomach napięcia i środowiskach pracy transformatorów, ta sama awaria może przejawiać się inaczej w różnych transformatorach. Systemy ekspertów posiadają silną tolerancję błędów i adaptacyjność, umożliwiając modyfikację bazy wiedzy na podstawie zdobytej wiedzy diagnostycznej, aby zapewnić kompletność. Dlatego są one skuteczne w diagnostyce różnych typów transformatorów energetycznych. Systemy ekspertów do diagnostyki awarii transformatorów energetycznych mogą określić cechy awarii, syntetyzując wiedzę o przyczynach i typach awarii, łącząc wiedzę o wykrywaniu awarii, w tym analizę gazów rozpuszczonych w oleju. Mogą skutecznie radzić sobie z rozmytymi problemami w diagnostyce awarii za pomocą logiki rozmytej, rozwiązać problem trudności w uzyskaniu pełnej wiedzy za pomocą metod zbiorów przybliżonych i ustawić struktury odpowiednie do kooperacyjnej diagnostyki wielu ekspertów, używając architektury modelu tablicy.

4. Metoda diagnostyczna sieci neuronowych

Sztuczne sieci neuronowe matematycznie modelują aktywność neuronów i reprezentują system przetwarzania informacji oparty na naśladownictwie struktury i funkcji sieci neuronowych mózgu. Sieci neuronowe posiadają zdolności samoukładania, adaptacji, nauki własnej, tolerancji błędów oraz silne zdolności aproksymacji nieliniowej. Mogą realizować funkcje prognoz, symulacji i sterowania rozmytego, co sprawia, że są potężnym narzędziem do przetwarzania systemów nieliniowych. Używanie sztucznych sieci neuronowych do diagnostyki awarii transformatorów na podstawie składników i stężeń gazów rozpuszczonych w oleju było ostatnio głównym obszarem badań. To doprowadziło do opracowania różnych metod diagnostycznych opartych na sieciach neuronowych, takich jak dwuetapowa metoda sieci neuronowych, sieci neuronowe propagacji wstecznej, modele sieci neuronowych drzew decyzyjnych, hierarchiczne modele sieci neuronowych połączone, sieci neuronowe funkcji radialnej. Te metody ciągle poprawiają szybkość zbieżności, wydajność klasyfikacji i dokładność algorytmów sieci neuronowych.

5. Inne metody diagnostyczne

Oprócz czterech wymienionych powyżej metod, do diagnostyki awarii transformatorów stosuje się kilka innych podejść. Poprzez organiczne połączenie sieci neuronowych i teorii dowodów można wykorzystać ich wzajemne zalety, tworząc kompleksową metodę diagnostyki awarii transformatorów łączącą wiele sieci neuronowych z teorią dowodów. Nawiązując do skutecznych mechanizmów rozpoznawania i pamięci antygenów przez antybody w biologicznych systemach immunologicznych, można zastosować samoorganizujące sieci antybiotyczne i algorytmy generowania antybów do rozwiązywania problemów diagnostyki awarii transformatorów energetycznych. Ponadto inne metody diagnostyki awarii transformatorów obejmują metody oparte na fuzji informacji, teorii zbiorów przybliżonych, połączonych drzew decyzyjnych, sieci bayesowskich, sztucznych systemów immunologicznych, nowych sieci funkcji radialnej i maszyn wektorów nośnych.