Kaip įvertinti transformatoriaus būklę?

Įvertinkite pagrindinį procesą (standartiniai penki žingsniai)
1. Pagrindinės informacijos rinkimas ir pildymas
Įrangos failas: modelis, talpa, įtampos lygis, gamyklinių bandymų duomenys, paleidimo data, istoriniai gedimų / techninės priežiūros įrašai, ankstesnių bandymų ataskaitos, čiaupo keitiklio tipas, aušinimo būdas
Darbo sąlygos: apkrovos greitis, įtampos svyravimai, aplinkos temperatūra, eksploatavimo metai, perkrovos / trumpojo jungimo smūgių įrašai
2. Duomenų rinkimas: eksperimentas neprisijungus + stebėjimas internete (pagrindinis duomenų šaltinis)
(1) Prevencinis bandymas neprisijungus (reguliariai atliekamas elektros energijos tiekimo nutraukimo aptikimas)
Apvijos nuolatinės srovės varža: išmatuokite kiekvieną fazę / čiaupo padėtį, kad nustatytumėte apvijos suvirinimą, laido kontaktą, prastą čiaupo jungiklio kontaktą ir pasukite, kad pasuktumėte trumpąjį jungimą (nesubalansavimo koeficientas Mažiau arba lygus 2%).
Izoliacijos varžos / absorbcijos koeficientas / poliarizacijos indeksas: nustatykite izoliacijos drėgmę, nešvarumus ir senėjimą (absorbcijos koeficientas didesnis arba lygus 1,3, poliarizacijos indeksas didesnis arba lygus 1,5)
Dielektrinių nuostolių koeficientas (tan δ): matuoja apvijų, įvorių ir geležinių šerdžių izoliaciją, atspindinčią bendrą izoliacijos pablogėjimą ir drėgmės sugėrimą.
Transformacijos koeficientas, laidų grupė, be{0}}apkrovos / apkrovos bandymas: patikrinkite, ar nėra neįprastų apvijų posūkių, jungčių, geležinių šerdžių ir nuostolių
Apvijos deformacijos bandymas (dažnio atsako metodas FRA, trumpojo jungimo varža): nustatyti, ar apvija deformuota ar pasislinkusi dėl trumpojo jungimo smūgio
Izoliacinės alyvos bandymas: gedimo įtampa, drėgmės kiekis, rūgšties vertė, paviršiaus įtempimas, furfurolas (izoliacinio popieriaus senėjimui nustatyti)
(2) Stebėjimas prisijungus (realiu-laiku / nepertraukiamas, nepertraukiamas)
Ištirpusių dujų analizė aliejuje (DGA, šerdis): stebėti H ₂, CH 4, C ₂ H 4, C 2 H 2, C ₂ H 6, CO, CO ₂; Naudojant trijų koeficientų metodą ir Deivido trikampio metodą perkaitimui, mažos-energijos iškrovai, lanko iškrovai ir izoliacinio popieriaus senėjimui nustatyti
Perkaitimas: vyrauja CH4, C₂H4, mažai acetileno
Lanko iškrova: reikšmingas acetileno (C ₂ H ₂) padidėjimas
Dalinis išleidimas: vandenilio dujos (H ₂) kaip pagrindinė sudedamoji dalis
Dalinio iškrovimo (PD) stebėjimas: vidinių izoliacijos defektų, plūduriuojančio potencialo ir antgalio iškrovimo aptikimas
Temperatūros stebėjimas: viršutinė alyvos temperatūra, apvijos taško temperatūra, aušinimo sistemos būsena, siekiant nustatyti šilumos išsklaidymą, perkrovą ir vietinį perkaitimą
Vibracijos/triukšmo stebėjimas: atsilaisvinusi geležinė šerdis, deformuota apvija, nenormalios tvirtinimo detalės
Alyvos mikrovandens ir alyvos kokybės stebėjimas internetu: izoliacijos drėgmės ir alyvos senėjimo tendencijų stebėjimas
(3) Išvaizdos ir veikimo patikrinimas
Alyvos nuotėkis, korpuso pažeidimas / užteršimas, čiaupų keitiklio padėtis, respiratorius, aušinimo ventiliatorius / alyvos siurblys, neįprastas triukšmas / kvapas, įžeminimas, SF6 (jei yra) slėgis ir kt.
3. Sukurti hierarchinę vertinimo indeksų sistemą (pagal gaires)
Pagal trijų lygių struktūrą „bendras → komponentas → indikatorius“, apimantis 6 pagrindinius modulius, kiekvienas indikatorius turi etaloninę vertę, dėmesio vertę ir įspėjimo reikšmę, o pablogėjimo / balo laipsnis (0–100 taškų) apskaičiuojamas:
Korpuso izoliacija: izoliacijos varža tanδ, alyvos gedimo įtampa, mikro vanduo, furfuralas
Apvija: nuolatinės srovės varžos disbalanso koeficientas, trumpojo- grandinės varža, dažnio atsako charakteristikos, deformacija
Alyvos kokybė ir DGA: dujų sudėtis / santykis, alyvos senėjimo indeksas
Movos / čiaupų keitiklis: izoliacija, dielektriniai nuostoliai, kontaktinė varža
Veikimas ir šiluminė būsena: apkrova, alyvos temperatūra, karšto taško temperatūra, aušinimo sistema
Konstrukcija ir priedai: geležies šerdies įžeminimo srovė, vibracija, nuotėkis, išvaizda
4. Kiekybinis įvertinimas balais ir išsamus sprendimas (valstybinis įvertinimas)
Vieno rodiklio įvertinimas: išmatuotas vertes palyginkite su standartu, apskaičiuokite gedimo laipsnį, įvertinkite nuo 0 iki 100 (kuo didesnis balas, tuo geresnė būsena)
Komponento / bendras svertinis balas: priskirkite svorius pagal svarbą (pvz., DGA, apvijų ir izoliacijos svoris yra didelis) ir sudėkite svorius, kad gautumėte išsamų balą.
Būsenos lygis (4 pramonės standarto lygis):
Normalus: visi rodikliai yra kvalifikuoti ir nėra jokių nukrypimų. Jis gali toliau veikti ir atlikti reguliarius patikrinimus
Dėmesio: kai kurie rodikliai yra artimi dėmesio vertei, be akivaizdžių gedimų. Sutrumpinkite stebėjimo ciklą ir stebėkite tendencijas
Nenormalus: keli indikatoriai viršija standartą / rodo akivaizdžius nukrypimus ir galimus gedimus. Bus atlikta elektros tiekimo sutrikimų diagnostika ir priežiūra
Rimtas: pagrindiniai rodikliai smarkiai viršija standartą (pvz., didelis acetileno kiekis, izoliacijos gedimas, apvijų deformacija), nedelsiant išjungiama techninei priežiūrai / pakeitimui
5. Vertinimo ataskaita ir eksploatavimo bei priežiūros sprendimų{1}}priėmimas
Išvesties būsenos vertinimo ataskaita: išsamus balas, lygis, nenormalūs rodikliai, gedimo vieta, rizikos lygis, numatomas likęs tarnavimo laikas
Sukurti strategiją: Normalus → Reguliarus testavimas; Dėmesio → Stiprinti stebėseną; Nenormalus → elektros energijos tiekimo nutraukimo diagnozė (pvz., kabantis šerdis, dalinio iškrovimo padėtis); Rimtas → Avarinis išjungimas, kapitalinis remontas/keitimas
2, pagrindiniai vertinimo metodai (dažniausiai naudojami)
DGA diagnostikos metodas (šerdis): dujų sudėtis alyvoje, dujų gamybos greitis, trigubas santykis, Davido trikampis, vidinio perkaitimo/iškrovimo gedimo tipui nustatyti
Neaiškus išsamus įvertinimas / analitinės hierarchijos procesas (AHP): kelių indeksų svoriai, neryškūs samprotavimai, neapibrėžtumo valdymas, išsamus balų skaičiavimas
Pilkos spalvos koreliacijos/debesų modelis: tvarko neišsamius ir dviprasmiškus duomenis, tinka būklės tendencijų vertinimui
Duomenimis pagrįsti / AI metodai: mašininis mokymasis LSTM, istorinių / internetinių duomenų integravimas, kad būtų galima numatyti būseną ir įspėjimą apie gedimus