5 เทคนิคการวินิจฉัยความผิดปกติสำหรับหม้อแปลงไฟฟ้าขนาดใหญ่

วิธีการวินิจฉัยข้อผิดพลาดของหม้อแปลงไฟฟ้า

1. วิธีการใช้สัดส่วนสำหรับการวิเคราะห์ก๊าซที่ละลาย

สำหรับหม้อแปลงไฟฟ้าแบบแช่น้ำมันส่วนใหญ่ ก๊าซไวไฟบางชนิดจะถูกสร้างขึ้นในถังหม้อแปลงภายใต้ความเครียดทางความร้อนและไฟฟ้า ก๊าซไวไฟที่ละลายอยู่ในน้ำมันสามารถใช้ในการกำหนดลักษณะการสลายตัวด้วยความร้อนของระบบฉนวนน้ำมัน-กระดาษในหม้อแปลงตามปริมาณและสัดส่วนของก๊าซเฉพาะ เทคโนโลยีนี้ได้ถูกนำมาใช้เพื่อวินิจฉัยข้อผิดพลาดในหม้อแปลงไฟฟ้าแบบแช่น้ำมันเป็นครั้งแรก ต่อมา Barraclough และคนอื่น ๆ ได้เสนอวิธีการวินิจฉัยข้อผิดพลาดโดยใช้สัดส่วนของก๊าซสี่ชนิด: CH4/H2, C2H6/CH4, C2H4/C2H6, และ C2H2/C2H4 ในมาตรฐาน IEC ที่ตามมา สัดส่วน C2H6/CH4 ได้ถูกนำออก และวิธีการใช้สัดส่วนสามชนิดที่ปรับปรุงแล้วได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวาง Rogers ได้ให้การวิเคราะห์และอธิบายรายละเอียดเกี่ยวกับการเข้ารหัสและวิธีการใช้สัดส่วนขององค์ประกอบก๊าซในมาตรฐาน IEEE และ IEC การใช้งานระยะยาวของ IEC 599 แสดงให้เห็นว่าไม่ตรงกับสภาพจริงในบางกรณีและไม่สามารถวินิจฉัยสถานการณ์ข้อผิดพลาดบางประการได้ ดังนั้น ทั้งประเทศจีนและสมาคมไฟฟ้าญี่ปุ่นได้ทำการปรับปรุงการเข้ารหัส IEC ในขณะที่วิธีการวิเคราะห์ก๊าซที่ละลายอื่น ๆ ก็ได้รับการนำไปใช้อย่างกว้างขวางเช่นกัน

2. วิธีการวินิจฉัยด้วยตรรกะคลุมเครือ

นักทฤษฎีควบคุมชาวอเมริกัน L.A. Zadeh เป็นผู้เสนอวิธีการวินิจฉัยด้วยตรรกะคลุมเครือเป็นครั้งแรก ซึ่งได้รับการนำไปใช้ในวงกว้างมากขึ้น ตรรกะคลุมเครือนั้นมีข้อดีในการแสดงความรู้และประสบการณ์เชิงคุณภาพที่มีขอบเขตไม่ชัดเจน โดยใช้แนวคิดของฟังก์ชันสมาชิก มันสามารถแยกแยะเซตคลุมเครือ ดำเนินการกับความสัมพันธ์คลุมเครือ จำลองการอนุมานตามกฎของมนุษย์ และแก้ปัญหาความไม่แน่นอนต่าง ๆ ในการใช้งานจริง ในทางปฏิบัติ หม้อแปลงไฟฟ้ามักมีข้อผิดพลาดที่สาเหตุและกลไกไม่ชัดเจนและมีความสัมพันธ์คลุมเครือมากมายที่วิธีการดั้งเดิมไม่สามารถอธิบายหรือบรรยายได้ดี วิธีการด้วยตรรกะคลุมเครือนั้นสามารถแก้ไขความสัมพันธ์คลุมเครือเหล่านี้ในข้อผิดพลาดของหม้อแปลงไฟฟ้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้เป็นแนวทางใหม่ในการวินิจฉัยข้อผิดพลาดของหม้อแปลงไฟฟ้า

เพื่อแก้ไขข้อจำกัดของการขาดเกณฑ์สัดส่วนสำคัญในวิธีการใช้สัดส่วน Rogers ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการวินิจฉัยข้อผิดพลาดของหม้อแปลงไฟฟ้า ได้มีการเสนอวิธีการที่ใช้ทฤษฎีเซตคลุมเครือ วิธีการนี้นำเทคโนโลยีตรรกะคลุมเครือเข้าไปในวิธีการใช้สัดส่วนแบบดั้งเดิมโดยการทำให้ขอบเขตสัดส่วนคลุมเครือ วิธีการนี้ได้แสดงผลการใช้งานที่ดีในการวินิจฉัยข้อผิดพลาดของหม้อแปลงหลายรายการ และได้พัฒนาเป็นวิธีการวินิจฉัยข้อผิดพลาดหลายวิธี รวมถึงวิธีการผสมผสานการเข้ารหัส เทคนิคการจัดกลุ่มคลุมเครือ เครือข่าย Petri และระบบสีเทา โมเดลเหล่านี้พิจารณาความคลุมเครือของข้อมูลอย่างครบถ้วน ทำให้ประสิทธิภาพในการทำงานกับชุดข้อมูลที่ซับซ้อนเพิ่มขึ้นและเพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัยข้อผิดพลาดของหม้อแปลงไฟฟ้า

3. วิธีการวินิจฉัยด้วยระบบผู้เชี่ยวชาญ

ระบบผู้เชี่ยวชาญเป็นสาขาสำคัญของปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งเป็นระบบโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่สามารถจำลองประสบการณ์และความสามารถในการอนุมานของผู้เชี่ยวชาญได้ในระดับหนึ่ง บนพื้นฐานของข้อมูลที่ผู้ใช้ให้มา ระบบเหล่านี้ใช้ความรู้หรือประสบการณ์ของผู้เชี่ยวชาญที่เก็บไว้ในการอนุมานและการตัดสินใจ ให้คำสรุปที่มีระดับความมั่นใจเพื่อช่วยในการตัดสินใจของผู้ใช้ การวินิจฉัยข้อผิดพลาดของหม้อแปลงไฟฟ้านั้นเป็นปัญหาที่ซับซ้อนมากซึ่งเกี่ยวข้องกับปัจจัยหลายอย่าง

การตัดสินใจอย่างแม่นยำบนพื้นฐานของพารามิเตอร์ต่าง ๆ ต้องการพื้นฐานทางทฤษฎีที่แข็งแกร่งและประสบการณ์ในการบำรุงรักษาที่หลากหลาย นอกจากนี้ ด้วยความแตกต่างของกำลังการผลิตของหม้อแปลง ระดับแรงดัน และสภาพแวดล้อมในการทำงาน ข้อผิดพลาดเดียวกันอาจปรากฏต่างกันในหม้อแปลงต่าง ๆ ระบบผู้เชี่ยวชาญมีความสามารถในการทนทานต่อข้อผิดพลาดและปรับตัวได้สูง ทำให้สามารถปรับแต่งฐานความรู้ตามความรู้ในการวินิจฉัยที่ได้รับ เพื่อให้สมบูรณ์ ดังนั้น ระบบเหล่านี้สามารถวินิจฉัยหม้อแปลงไฟฟ้าประเภทต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ระบบผู้เชี่ยวชาญในการวินิจฉัยข้อผิดพลาดของหม้อแปลงไฟฟ้าสามารถกำหนดลักษณะข้อผิดพลาดโดยรวมความรู้เกี่ยวกับสาเหตุและประเภทของข้อผิดพลาด รวมถึงความรู้ในการตรวจจับข้อผิดพลาด เช่น การวิเคราะห์ก๊าซที่ละลายในน้ำมัน ระบบเหล่านี้สามารถจัดการกับปัญหาคลุมเครือในการวินิจฉัยข้อผิดพลาดด้วยตรรกะคลุมเครือ แก้ปัญหาข้อจำกัดในการได้รับความรู้ที่ครบถ้วนผ่านวิธีการเซตหยาบ และสร้างโครงสร้างที่เหมาะสมสำหรับการวินิจฉัยร่วมกันของผู้เชี่ยวชาญหลายคนโดยใช้สถาปัตยกรรมแบบ blackboard model

4. วิธีการวินิจฉัยด้วยเครือข่ายประสาทเทียม

เครือข่ายประสาทเทียมเป็นการจำลองการทำงานของเซลล์ประสาททางคณิตศาสตร์และเป็นระบบการประมวลผลข้อมูลที่เลียนแบบโครงสร้างและฟังก์ชันของเครือข่ายประสาทในสมอง เครือข่ายประสาทเทียมมีความสามารถในการจัดระเบียบเอง ปรับตัวเอง เรียนรู้เอง และทนทานต่อข้อผิดพลาด และมีความสามารถในการประมาณค่าแบบไม่เชิงเส้นที่สูง สามารถใช้ในการทำนาย การจำลอง และการควบคุมแบบคลุมเครือ ทำให้เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการประมวลผลระบบไม่เชิงเส้น การใช้เครือข่ายประสาทเทียมในการวินิจฉัยข้อผิดพลาดของหม้อแปลงไฟฟ้าบนพื้นฐานขององค์ประกอบและปริมาณก๊าซที่ละลายในน้ำมันได้กลายเป็นจุดสนใจในการวิจัยในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ซึ่งนำไปสู่การพัฒนาวิธีการวินิจฉัยข้อผิดพลาดหลายวิธีบนพื้นฐานของเครือข่ายประสาทเทียม เช่น วิธีการ ANN สองขั้นตอน เครือข่ายประสาทเทียมแบบ backpropagation โมเดลเครือข่ายประสาทเทียมแบบต้นไม้การตัดสินใจ โมเดลโครงสร้างลำดับชั้นแบบผสมผสาน และเครือข่ายประสาทเทียมแบบฟังก์ชันฐานเรเดียล วิธีการเหล่านี้ได้ปรับปรุงความเร็วในการลู่เข้า ประสิทธิภาพในการจำแนก และความแม่นยำของอัลกอริทึมเครือข่ายประสาทเทียมอย่างต่อเนื่อง

5. วิธีการวินิจฉัยอื่น ๆ

นอกเหนือจากวิธีการทั้งสี่ที่กล่าวถึงข้างต้น ยังมีวิธีการอื่น ๆ ที่ใช้ในการวินิจฉัยข้อผิดพลาดของหม้อแปลงไฟฟ้าด้วย โดยการรวมเครือข่ายประสาทเทียมและทฤษฎีหลักฐานเพื่อใช้ประโยชน์จากข้อดีที่เสริมกัน สามารถพัฒนาวิธีการวินิจฉัยข้อผิดพลาดของหม้อแปลงไฟฟ้าแบบครบวงจรที่รวมเครือข่ายประสาทเทียมหลายตัวกับทฤษฎีหลักฐาน ได้รับแรงบันดาลใจจากการรู้จำและกลไกการจำของแอนติบอดีต่อแอนติเจนในระบบภูมิคุ้มกันทางชีวภาพ เครือข่ายแอนติบอดีแบบจัดระเบียบตนเองและอัลกอริทึมการสร้างแอนติบอดีสามารถนำไปใช้ในการแก้ปัญหาการวินิจฉัยข้อผิดพลาดของหม้อแปลงไฟฟ้า นอกจากนี้ วิธีการวินิจฉัยข้อผิดพลาดของหม้อแปลงไฟฟ้าอื่น ๆ ยังรวมถึงวิธีการบนพื้นฐานของการรวมข้อมูล ทฤษฎีเซตหยาบ ต้นไม้การตัดสินใจแบบผสมผสาน เครือข่าย Bayes ระบบภูมิคุ้มกันเทียม ระบบฟังก์ชันฐานเรเดียลแบบใหม่ และเครื่องเวกเตอร์สนับสนุน