Kā mēs varam zināt spēka transformatora izolācijas papīra stāvokli?
Mūsdienās daba ir publicējusi rakstu: Power Transformer izolācijas papīra stāvokļa prognozēšana, pamatojoties uz XGBoost\/LightGBM modeļiem.
Kā mēs visi Konw, elektrisko komunālo pakalpojumu nodrošināšanai ir ļoti svarīgi saglabāt strāvas transformatora nepārtraukto darbību, jo jebkura transformatora darbības traucējumi rada ieņēmumu zaudēšanu. Lielākā daļa transformatoru kļūmju rodas no izolācijas sistēmas bojājumiem vai kļūmēm, kas sastāv no papīra un izolācijas eļļas. Izolācijas papīrs ir būtiska transformatora sastāvdaļa, un tā stāvoklis kalpo kā galvenais transformatora vispārējās veselības rādītājs. Polimerizācijas pakāpe (DP) mēra izolācijas papīra stāvokli. DP samazinājums nozīmē papīra novecošanos un norāda uz palielinātu degradāciju, izraisot lielāku neveiksmes risku. Tā kā izolācijas papīrs pasliktinās, noteiktas ķīmiskas vielas, piemēram, kažokādas (2- fal), oglekļa monoksīds (CO) un oglekļa dioksīds (CO2) izšķīst izolācijas eļļā; Šo savienojumu analīze sniedz ieskatu izolācijas papīra stāvoklī. Citi faktori, piemēram, mitruma saturs un saskarnes spriedze, var arī veicināt izolācijas papīra sadalīšanos.
Faktiski spēka transformatoram ir izšķiroša loma spēka tīklos. Un lielākajā daļā situāciju transformatora darbības traucējumi bija saistīti ar neveiksmi izolācijas sistēmās. Komunālie pakalpojumi ir vērsti uz efektīvu enerģijas tīkla darbību, uzsverot transformatora kļūdu agrīnu atklāšanu, lai novērstu nevēlamus pārtraukumus. Izolācijas papīra stāvoklis kalpo kā transformatoru veselības indikators, un tā novecošanās var izraisīt iespējamas kļūmes. Tāpēc, lai novērtētu izolācijas papīra stāvokli, ir nepieciešami periodiski un ikdienas izolācijas eļļas testi.
Polimerizācijas pakāpe (DP) ir būtisks izolācijas papīra stāvokļa rādītājs. Dažādi ieteicamie testi, ieskaitot izšķīdušo gāzes analīzi (DGA), sabrukšanas spriegumu (BDV), eļļas saskarnes spriegojumu (IF), eļļas skābumu (ACI), mitruma saturu (MC), eļļas krāsu (OC), dielektrisko zudumu (tan δ) un furānu koncentrāciju, īpaši 2- Furfuraldehyde (2-. Korelācijas starp šiem parametriem un DP un pēc tam izolācijas eļļas stāvokli. No šiem testiem apkopotie dati tika izmantoti, lai apmācītu XGBoost\/LightGBM modeļus, izveidojot mākslīgā intelekta sistēmu, lai prognozētu izolācijas papīra stāvokli. Rezultāti parādīja modeļa spēcīgo spēju precīzi paredzēt izolācijas stāvokli.
