5 Tekniko ng Pagtukoy ng Kamalian para sa mga Malaking Transformer ng Paggawa

Mga Paraan ng Pagtukoy sa Kamalian ng Transformer

1. Metodong Ratio para sa Analisis ng Dissolved Gas

Para sa karamihan ng mga oil-immersed power transformers, ang ilang combustible gases ay nabubuo sa loob ng tangke ng transformer sa ilalim ng thermal at electrical stress. Ang mga combustible gases na naka-dissolve sa langis ay maaaring gamitin upang matukoy ang thermal decomposition characteristics ng insulation system ng transformer oil-paper batay sa kanilang specific gas content at ratios. Ang teknolohiyang ito ay unang ginamit para sa pagtukoy sa kamalian ng mga oil-immersed transformers. Sa bandang huli, si Barraclough at iba pa ang nag-propsiyon ng isang metodong pagtukoy sa kamalian gamit ang apat na gas ratios: CH4/H2, C2H6/CH4, C2H4/C2H6, at C2H2/C2H4. Sa mga sumunod na IEC standards, ang ratio ng C2H6/CH4 ay inalis, at ang modified three-ratio method ay naging malawakang tinanggap. Si Rogers ay nagbigay ng detalyadong analisis at paliwanag ng coding at usage methods ng gas component ratio sa IEEE at IEC standards. Ang mahabang paggamit ng IEC 599 ay nagpapakita na ito ay hindi laging tumutugon sa aktwal na kondisyon at hindi maaaring tukuyin ang ilang fault scenarios. Bilang resulta, parehong Tsina at Japan Electrical Association ay nag-ambag ng mga pagbabago sa IEC coding, habang ang iba pang mga dissolved gas analysis methods ay naging malawakang ginamit.

2. Metodong Fuzzy Logic Diagnostic

Ang American control theorist na si L.A. Zadeh ang unang nag-propsiyon ng mga fuzzy diagnosis methods, na mula noon ay naging mas malawakang ginamit. Ang fuzzy logic ay may kakayahang ipahayag ang qualitative knowledge at karanasan na may hindi malinaw na hangganan. Gamit ang konsepto ng membership functions, ito ay nakakatukoy ng mga fuzzy sets, nagproseso ng mga fuzzy relationships, sinusundan ang rule-based reasoning ng tao, at nagbibigay ng solusyon sa iba't ibang uncertainty problems sa praktikal na aplikasyon. Sa praktika, madalas ang mga transformer na nagpapakita ng mga kamalian na may hindi malinaw na dahilan at mekanismo na may maraming uncertain at fuzzy relationships na hindi maaaring maipaliwanag o ma-describe ng mga traditional methods. Ang mga fuzzy logic methods ay maaaring epektibong tugunan ang mga uncertain relationships sa mga kamalian ng transformer, nagbibigay ng bagong paraan sa pagtukoy sa kamalian ng power transformer.

Upang tugunan ang limitasyon ng critical ratio criteria deficiency sa karaniwang ginagamit na Rogers ratio method para sa pagtukoy sa kamalian ng power transformer, isang metodong gumagamit ng fuzzy set theory ang inihanda. Ang pamamaraang ito ay nagpapakilala ng fuzzy logic technology sa mga traditional ratio methods sa pamamagitan ng fuzzification ng ratio boundaries. Ang metodor ito ay nagpakita ng magandang application effects sa pagtukoy sa maraming kamalian ng transformer at lumago sa isang serye ng mga metodong pagtukoy sa kamalian, kasama ang mga coding combination methods, fuzzy clustering techniques, Petri networks, at grey systems. Ang mga modelong ito ay buong kinonsidera ang inherent fuzziness ng data, na epektibong nagpapabuti ng performance sa mga complex datasets at nagpapataas ng accuracy ng pagtukoy sa kamalian ng transformer.

3. Metodong Expert System Diagnostic

Ang expert systems ay kumakatawan sa isang mahalagang sangay ng artificial intelligence. Sila ay mga computer program systems na may kakayahang simularin ang karanasan at proseso ng pagrason ng tao hanggang sa tiyak na antas. Batay sa data na ibinigay ng user, sila ay gumagamit ng naka-store na expert knowledge o karanasan upang makagawa ng mga inferences at judgments, na sa dulo ay nagbibigay ng mga conclusion na may confidence levels upang tulungan ang user sa pagdedesisyon. Ang pagtukoy sa kamalian ng power transformer ay isang napakalaking problema na may maraming factors.

Ang paggawa ng mga accurate judgments batay sa iba't ibang parameters ay nangangailangan ng malakas na theoretical foundations at rich operational maintenance experience. Bukod dito, dahil sa variations sa capacity, voltage levels, at operating environments ng mga transformer, ang parehong kamalian ay maaaring magpakita ng iba't ibang paraan sa iba't ibang mga transformer. Ang expert systems ay may malakas na fault tolerance at adaptability, na nagbibigay sa kanila ng kakayanang i-modify ang kanilang knowledge base batay sa nakuha nilang diagnostic knowledge upang siguruhin ang completeness. Kaya, sila ay maaaring epektibong tukuyin ang iba't ibang uri ng power transformers. Ang mga power transformer fault diagnosis expert systems ay maaaring matukoy ang mga characteristics ng kamalian sa pamamagitan ng synthesis ng kaalaman tungkol sa mga dahilan at uri ng kamalian, kasama ang kaalaman sa fault detection tulad ng dissolved gas analysis sa langis. Sila ay maaaring epektibong tugunan ang mga fuzzy problems sa pagtukoy sa kamalian gamit ang fuzzy logic, addressin ang bottleneck ng difficulty sa pagkukuha ng complete knowledge sa pamamagitan ng rough set methods, at itayo ang mga structures na angkop para sa multi-expert collaborative diagnosis gamit ang blackboard model architecture.

4. Metodong Artificial Neural Network Diagnostic

Ang artificial neural networks ay mathematical models ng neuron activity at kumakatawan sa isang information processing system na batay sa pagsasalin ng structure at function ng brain neural networks. Ang ANNs ay may kakayahang self-organizing, adaptive, self-learning, fault-tolerant, at malakas na nonlinear approximation abilities. Sila ay maaaring ipatupad ang prediction, simulation, at fuzzy control functions, kaya sila ay powerful tools para sa pagproseso ng nonlinear systems. Ang paggamit ng artificial neural networks para sa pagtukoy sa kamalian ng transformer batay sa components at concentrations ng dissolved gas sa langis ay isang research focus sa nakaraang mga taon. Ito ay nagresulta sa pagbuo ng iba't ibang mga metodong pagtukoy sa kamalian batay sa ANNs, tulad ng two-step ANN method, backpropagation artificial neural networks, decision tree neural network models, combined neural network hierarchical structure models, at radial basis function neural networks. Ang mga metodor ito ay patuloy na nagpapabuti ng convergence speed, classification performance, at accuracy ng mga neural network algorithms.

5. Iba pang Mga Metodong Diagnostic

Maliban sa apat na metodor na nabanggit sa itaas, may iba pang mga paraan na ginagamit para sa pagtukoy sa kamalian ng transformer. Sa pamamagitan ng organic combination ng neural networks at evidence theory upang makapag-ambag ng kanilang complementary advantages, maaaring ma-develop ang isang comprehensive transformer fault diagnosis method na naglalaman ng multiple neural networks at evidence theory. Ang inspirasyon mula sa efficient recognition at memory mechanisms ng antibodies laban sa antigens sa biological immune systems, ang self-organizing antibody networks at antibody generation algorithms ay maaaring gamitin para solusyon sa mga problema ng power transformer fault diagnosis. Bukod dito, ang iba pang mga paraan ng pagtukoy sa kamalian ng transformer ay kinabibilangan ng mga based sa information fusion, rough set theory, combined decision trees, Bayesian networks, artificial immune systems, novel radial basis function networks, at support vector machines.