5 Phương pháp chẩn đoán sự cố cho máy biến áp điện lớn

Các Phương Pháp Chẩn Đoán Sự Cố Biến áp

1. Phương pháp Tỷ lệ cho Phân tích Khí Hòa tan

Đối với hầu hết các biến áp điện ngâm dầu, một số khí dễ cháy được tạo ra trong thùng biến áp dưới tác động nhiệt và điện. Các khí dễ cháy hòa tan trong dầu có thể được sử dụng để xác định đặc tính phân hủy nhiệt của hệ thống cách điện dầu giấy dựa trên nồng độ và tỷ lệ cụ thể của chúng. Công nghệ này đã được sử dụng lần đầu tiên để chẩn đoán sự cố trong các biến áp ngâm dầu. Sau đó, Barraclough và các nhà nghiên cứu khác đề xuất một phương pháp chẩn đoán sự cố sử dụng bốn tỷ lệ khí: CH4/H2, C2H6/CH4, C2H4/C2H6, và C2H2/C2H4. Trong các tiêu chuẩn IEC sau này, tỷ lệ C2H6/CH4 đã bị loại bỏ, và phương pháp ba tỷ lệ được sửa đổi đã được chấp nhận rộng rãi. Rogers đã cung cấp phân tích và giải thích chi tiết về mã hóa và cách sử dụng tỷ lệ thành phần khí theo các tiêu chuẩn IEEE và IEC. Việc áp dụng lâu dài IEC 599 đã cho thấy rằng nó không phù hợp với thực tế trong một số trường hợp và không thể chẩn đoán một số kịch bản sự cố. Do đó, cả Trung Quốc và Hiệp hội Điện Nhật Bản đã cải tiến mã hóa IEC, trong khi các phương pháp phân tích khí hòa tan khác cũng đã được áp dụng rộng rãi.

2. Phương pháp Chẩn đoán Logic Mờ

Nhà lý thuyết điều khiển người Mỹ L.A. Zadeh đã đề xuất lần đầu tiên các phương pháp chẩn đoán mờ, từ đó đã được áp dụng rộng rãi hơn. Logic mờ có lợi thế trong việc biểu đạt kiến thức và kinh nghiệm chất lượng với ranh giới không rõ ràng. Sử dụng khái niệm hàm thuộc, nó phân biệt các tập mờ, xử lý các mối quan hệ mờ, mô phỏng quá trình suy luận dựa trên quy tắc của con người, và giải quyết các vấn đề không chắc chắn trong ứng dụng thực tế. Trên thực tế, các biến áp thường gặp sự cố với nguyên nhân và cơ chế không rõ ràng, liên quan đến nhiều mối quan hệ không chắc chắn và mờ mà các phương pháp truyền thống không thể giải thích hoặc mô tả tốt. Các phương pháp logic mờ có thể giải quyết hiệu quả các mối quan hệ không chắc chắn trong sự cố biến áp, cung cấp một phương pháp mới cho việc chẩn đoán sự cố biến áp điện.

Để khắc phục hạn chế về thiếu tiêu chí tỷ lệ quan trọng trong phương pháp tỷ lệ Rogers thông thường được sử dụng cho việc chẩn đoán sự cố biến áp điện, một phương pháp sử dụng lý thuyết tập mờ đã được đề xuất. Phương pháp này đưa công nghệ logic mờ vào các phương pháp tỷ lệ truyền thống bằng cách làm mờ ranh giới tỷ lệ. Phương pháp này đã cho thấy hiệu quả ứng dụng tốt trong việc chẩn đoán nhiều sự cố biến áp và đã phát triển thành một loạt các phương pháp chẩn đoán sự cố, bao gồm các phương pháp kết hợp mã hóa, kỹ thuật phân cụm mờ, mạng Petri, và hệ xám. Các mô hình này xem xét đầy đủ tính mờ nội tại của dữ liệu, cải thiện hiệu suất với các bộ dữ liệu phức tạp và tăng cường độ chính xác của việc chẩn đoán sự cố biến áp.

3. Phương pháp Chẩn đoán Hệ thống Chuyên gia

Các hệ thống chuyên gia đại diện cho một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo. Đó là các hệ thống chương trình máy tính có khả năng mô phỏng kinh nghiệm và quá trình suy luận của chuyên gia con người ở một mức độ nào đó. Dựa trên dữ liệu do người dùng cung cấp, chúng áp dụng kiến thức hoặc kinh nghiệm chuyên gia được lưu trữ để đưa ra suy luận và đánh giá, cuối cùng cung cấp kết luận với mức độ tin cậy để hỗ trợ quyết định của người dùng. Việc chẩn đoán sự cố biến áp điện là một vấn đề cực kỳ phức tạp liên quan đến nhiều yếu tố.

Đưa ra những phán đoán chính xác dựa trên các tham số khác nhau đòi hỏi nền tảng lý thuyết vững chắc và kinh nghiệm vận hành bảo dưỡng phong phú. Ngoài ra, do sự khác biệt về dung lượng, mức điện áp, và môi trường hoạt động của biến áp, cùng một sự cố có thể biểu hiện khác nhau trên các biến áp khác nhau. Các hệ thống chuyên gia có khả năng chịu lỗi và thích ứng mạnh mẽ, cho phép chúng sửa đổi cơ sở tri thức dựa trên kiến thức chẩn đoán đã thu được để đảm bảo tính toàn vẹn. Do đó, chúng có thể chẩn đoán hiệu quả các loại biến áp điện khác nhau. Các hệ thống chẩn đoán sự cố biến áp điện chuyên gia có thể xác định đặc điểm sự cố bằng cách tổng hợp kiến thức về nguyên nhân và loại sự cố, kết hợp kiến thức phát hiện sự cố bao gồm phân tích khí hòa tan trong dầu. Chúng có thể xử lý hiệu quả các vấn đề mờ trong chẩn đoán sự cố bằng logic mờ, giải quyết cổ chai khó khăn trong việc thu thập kiến thức hoàn chỉnh thông qua các phương pháp tập mờ, và thiết lập cấu trúc phù hợp cho việc chẩn đoán cộng tác đa chuyên gia sử dụng kiến trúc mô hình bảng đen.

4. Phương pháp Chẩn đoán Mạng Nơ-ron Nhân tạo

Các mạng nơ-ron nhân tạo mô hình hóa hoạt động của nơ-ron theo toán học và đại diện cho một hệ thống xử lý thông tin dựa trên việc mô phỏng cấu trúc và chức năng của mạng nơ-ron não. Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) có khả năng tự tổ chức, thích ứng, tự học, chịu lỗi và khả năng xấp xỉ phi tuyến mạnh. Chúng có thể thực hiện các chức năng dự đoán, mô phỏng, và kiểm soát mờ, trở thành công cụ mạnh mẽ để xử lý các hệ thống phi tuyến. Việc sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để chẩn đoán sự cố biến áp dựa trên thành phần và nồng độ khí hòa tan trong dầu đã là trọng tâm nghiên cứu trong những năm gần đây. Điều này đã dẫn đến sự phát triển của các phương pháp chẩn đoán sự cố dựa trên ANN, như phương pháp ANN hai bước, mạng nơ-ron nhân tạo hồi tiếp, mô hình mạng nơ-ron cây quyết định, mô hình cấu trúc phân cấp kết hợp mạng nơ-ron, và mạng nơ-ron hàm cơ sở径向继续 对不起，我似乎在翻译过程中出现了中断。以下是完整的翻译内容： ```html

Các Phương Pháp Chẩn Đoán Sự Cố Biến áp

1. Phương pháp Tỷ lệ cho Phân tích Khí Hòa tan

Đối với hầu hết các biến áp điện ngâm dầu, một số khí dễ cháy được tạo ra trong thùng biến áp dưới tác động nhiệt và điện. Các khí dễ cháy hòa tan trong dầu có thể được sử dụng để xác định đặc tính phân hủy nhiệt của hệ thống cách điện dầu giấy dựa trên nồng độ và tỷ lệ cụ thể của chúng. Công nghệ này đã được sử dụng lần đầu tiên để chẩn đoán sự cố trong các biến áp ngâm dầu. Sau đó, Barraclough và các nhà nghiên cứu khác đề xuất một phương pháp chẩn đoán sự cố sử dụng bốn tỷ lệ khí: CH4/H2, C2H6/CH4, C2H4/C2H6, và C2H2/C2H4. Trong các tiêu chuẩn IEC sau này, tỷ lệ C2H6/CH4 đã bị loại bỏ, và phương pháp ba tỷ lệ được sửa đổi đã được chấp nhận rộng rãi. Rogers đã cung cấp phân tích và giải thích chi tiết về mã hóa và cách sử dụng tỷ lệ thành phần khí theo các tiêu chuẩn IEEE và IEC. Việc áp dụng lâu dài IEC 599 đã cho thấy rằng nó không phù hợp với thực tế trong một số trường hợp và không thể chẩn đoán một số kịch bản sự cố. Do đó, cả Trung Quốc và Hiệp hội Điện Nhật Bản đã cải tiến mã hóa IEC, trong khi các phương pháp phân tích khí hòa tan khác cũng đã được áp dụng rộng rãi.

2. Phương pháp Chẩn đoán Logic Mờ

Nhà lý thuyết điều khiển người Mỹ L.A. Zadeh đã đề xuất lần đầu tiên các phương pháp chẩn đoán mờ, từ đó đã được áp dụng rộng rãi hơn. Logic mờ có lợi thế trong việc biểu đạt kiến thức và kinh nghiệm chất lượng với ranh giới không rõ ràng. Sử dụng khái niệm hàm thuộc, nó phân biệt các tập mờ, xử lý các mối quan hệ mờ, mô phỏng quá trình suy luận dựa trên quy tắc của con người, và giải quyết các vấn đề không chắc chắn trong ứng dụng thực tế. Trên thực tế, các biến áp thường gặp sự cố với nguyên nhân và cơ chế không rõ ràng, liên quan đến nhiều mối quan hệ không chắc chắn và mờ mà các phương pháp truyền thống không thể giải thích hoặc mô tả tốt. Các phương pháp logic mờ có thể giải quyết hiệu quả các mối quan hệ không chắc chắn trong sự cố biến áp, cung cấp một phương pháp mới cho việc chẩn đoán sự cố biến áp điện.

Để khắc phục hạn chế về thiếu tiêu chí tỷ lệ quan trọng trong phương pháp tỷ lệ Rogers thông thường được sử dụng cho việc chẩn đoán sự cố biến áp điện, một phương pháp sử dụng lý thuyết tập mờ đã được đề xuất. Phương pháp này đưa công nghệ logic mờ vào các phương pháp tỷ lệ truyền thống bằng cách làm mờ ranh giới tỷ lệ. Phương pháp này đã cho thấy hiệu quả ứng dụng tốt trong việc chẩn đoán nhiều sự cố biến áp và đã phát triển thành một loạt các phương pháp chẩn đoán sự cố, bao gồm các phương pháp kết hợp mã hóa, kỹ thuật phân cụm mờ, mạng Petri, và hệ xám. Các mô hình này xem xét đầy đủ tính mờ nội tại của dữ liệu, cải thiện hiệu suất với các bộ dữ liệu phức tạp và tăng cường độ chính xác của việc chẩn đoán sự cố biến áp.

3. Phương pháp Chẩn đoán Hệ thống Chuyên gia

Các hệ thống chuyên gia đại diện cho một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo. Đó là các hệ thống chương trình máy tính có khả năng mô phỏng kinh nghiệm và quá trình suy luận của chuyên gia con người ở một mức độ nào đó. Dựa trên dữ liệu do người dùng cung cấp, chúng áp dụng kiến thức hoặc kinh nghiệm chuyên gia được lưu trữ để đưa ra suy luận và đánh giá, cuối cùng cung cấp kết luận với mức độ tin cậy để hỗ trợ quyết định của người dùng. Việc chẩn đoán sự cố biến áp điện là một vấn đề cực kỳ phức tạp liên quan đến nhiều yếu tố.

Đưa ra những phán đoán chính xác dựa trên các tham số khác nhau đòi hỏi nền tảng lý thuyết vững chắc và kinh nghiệm vận hành bảo dưỡng phong phú. Ngoài ra, do sự khác biệt về dung lượng, mức điện áp, và môi trường hoạt động của biến áp, cùng một sự cố có thể biểu hiện khác nhau trên các biến áp khác nhau. Các hệ thống chuyên gia có khả năng chịu lỗi và thích ứng mạnh mẽ, cho phép chúng sửa đổi cơ sở tri thức dựa trên kiến thức chẩn đoán đã thu được để đảm bảo tính toàn vẹn. Do đó, chúng có thể chẩn đoán hiệu quả các loại biến áp điện khác nhau. Các hệ thống chẩn đoán sự cố biến áp điện chuyên gia có thể xác định đặc điểm sự cố bằng cách tổng hợp kiến thức về nguyên nhân và loại sự cố, kết hợp kiến thức phát hiện sự cố bao gồm phân tích khí hòa tan trong dầu. Chúng có thể xử lý hiệu quả các vấn đề mờ trong chẩn đoán sự cố bằng logic mờ, giải quyết cổ chai khó khăn trong việc thu thập kiến thức hoàn chỉnh thông qua các phương pháp tập mờ, và thiết lập cấu trúc phù hợp cho việc chẩn đoán cộng tác đa chuyên gia sử dụng kiến trúc mô hình bảng đen.

4. Phương pháp Chẩn đoán Mạng Nơ-ron Nhân tạo

Các mạng nơ-ron nhân tạo mô hình hóa hoạt động của nơ-ron theo toán học và đại diện cho một hệ thống xử lý thông tin dựa trên việc mô phỏng cấu trúc và chức năng của mạng nơ-ron não. Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) có khả năng tự tổ chức, thích ứng, tự học, chịu lỗi và khả năng xấp xỉ phi tuyến mạnh. Chúng có thể thực hiện các chức năng dự đoán, mô phỏng, và kiểm soát mờ, trở thành công cụ mạnh mẽ để xử lý các hệ thống phi tuyến. Việc sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để chẩn đoán sự cố biến áp dựa trên thành phần và nồng độ khí hòa tan trong dầu đã là trọng tâm nghiên cứu trong những năm gần đây. Điều này đã dẫn đến sự phát triển của các phương pháp chẩn đoán sự cố dựa trên ANN, như phương pháp ANN hai bước, mạng nơ-ron nhân tạo hồi tiếp, mô hình mạng nơ-ron cây quyết định, mô hình cấu trúc phân cấp kết hợp mạng nơ-ron, và mạng nơ-ron hàm cơ sở (RBF). Những phương pháp này liên tục cải thiện tốc độ hội tụ, hiệu suất phân loại, và độ chính xác của các thuật toán mạng nơ-ron.

5. Các Phương pháp Chẩn đoán Khác

Ngoài bốn phương pháp được đề cập ở trên, còn có một số phương pháp khác cũng được sử dụng để chẩn đoán sự cố biến áp. Bằng cách kết hợp hữu cơ mạng nơ-ron và lý thuyết chứng cứ để tận dụng ưu điểm bổ sung của chúng, có thể phát triển một phương pháp chẩn đoán sự cố biến áp toàn diện kết hợp nhiều mạng nơ-ron với lý thuyết chứng cứ. Từ cảm hứng của cơ chế nhận biết và ghi nhớ hiệu quả của kháng thể đối với kháng nguyên trong hệ thống miễn dịch sinh học, các mạng kháng thể tự tổ chức và thuật toán tạo kháng thể có thể được áp dụng để giải quyết vấn đề chẩn đoán sự cố biến áp. Ngoài ra, các phương pháp chẩn đoán sự cố biến áp khác bao gồm các phương pháp dựa trên hợp nhất thông tin, lý thuyết tập mờ, cây quyết định kết hợp, mạng Bayes, hệ thống miễn dịch nhân tạo, mạng hàm cơ sở mới, và máy vectơ hỗ trợ.