Аннотация
Основу интеллектуальной диагностики силовых маслонаполненных трансформаторов (СМТ) представляют модели, позволяющие безошибочно идентифицировать бездефектное состояние электрооборудования по ряду ключевых параметров (признаков) без вывода его из работы. Предложены диагностические модели для идентификации параметров бездефектного состояния изоляционной системы СМТ в процессе его эксплуатации, использующие однородную статистику многолетних наблюдений за характеристиками бумаги и масла. В качестве диагностической информации использованы протоколы периодического хроматографического анализа растворенных в масле газов (ХАРГ), результаты физико-химического анализа (ФХА) масла и высоковольтных испытаний целлюлозной изоляции. Для формирования диагностических моделей разработана методика, использующая вариационные ряды синхронизированных по времени данных. Основу методики составляет метод статистической (байесовской) идентификации, позволяющий достоверно различать такие состояния СМТ, как «норма», «норма с незначительными отклонениями», «норма со значительными (критическими) отклонениями», оценивать вид и степень опасности дефектов. Параметры, характеризующие состояние изоляционной системы СМТ, представлены выборками двумерных случайных величин со своими областями распределения, условными математическими ожиданиями и среднеквадратичными отклонениями. Это позволяет сформировать специальные граничные функции, разделяющие классы состояний СМТ в пространстве контролируемых признаков. Для реализации вычислительной процедуры метода разработан алгоритм экспресс-оценки состояния и принятия решений по дальнейшей эксплуатации СМТ. Достоверность и адекватность рекомендуемых эксплуатационных воздействий обусловлена обоснованностью критериев принятия решений, отражающих известные нормативные принципы. Приводятся примеры, иллюстрирующие достоверность и продуктивность разработанного подхода, который предназначен для применения в системах оценки технического состояния и планирования ремонтов трансформаторного оборудования электрических сетей.
Ключевые слова: интеллектуальная диагностика, маслонаполненные трансформаторы, экспресс-оценка состояния, диагностическая статистика, метод байесовской классификации, диагностические характеристики изоляции, метод «ключевого» газа, бездефектное состояние
Список литературы
1. Мордкович А.Г., Горожанкин П.А. О построении подсистем мониторинга, управления и диагностики оборудования подстанций сверхвысокого напряжения и их интеграции в АСУ ТП ПС // Электрические станции. – 2007. – № 6. – С. 44–54.
2. Батрак А.П., Чупак Т.М., Малеев А.В. Оценка состояния маслонаполненного оборудования акустическим методом // Материалы трудов XIX Всероссийской научно-технической конференции «Энергетика: эффективность, надежность, безопасность», Томск, Россия, 4–6 декабря 2013 г. – Томск: Скан, 2013. – Т. 1. – C. 38–41.
3. Тюрюмина А.В., Никитина А.В. Оценка состояния силовых трансформаторов методом акустической диагностики жидкой изоляции // Сборник научных статей студентов федеральных университетов России 2014 года. – Казань: Отечество, 2014. – C. 98–103.
4. Давиденко И.В. Идентификация дефектов в трансформаторах 35–500 кВ на основе АРГ [Электронный ресурс]. – URL: http://www.energoboard.ru/articles/720-identifikatsiya-defektov-v-transformatorah-35-500kv-na-osnove-arg.html (дата обращения: 23.12.2016).
5. Гатауллин А.М. Система мониторинга и диагностирования высоковольтного оборудования на основе анализа статистических параметров ЧР // Известия вузов. Проблемы энергетики. – 2013. – № 7/8. – С. 19–26.
6. Левин В.М. Статистический метод распознавания дефектов в силовых трансформаторах при их техническом обслуживании по состоянию // Промышленная энергетика. – 2013. – № 8. – С. 37–42.
7. Сви П.М. Методы и средства диагностики оборудования высокого напряжения. – М.: Энергоатомиздат, 1992. – 240 с.
8. Привалов Е.Е. Диагностика оборудования силовых масляных трансформаторов: учебное пособие. – Ставрополь: Параграф, 2014. – 42 с.
9. Мельникова О.С. Диагностика главной изоляции силовых маслонаполненных электроэнергетических трансформаторов по статистическому критерию электрической прочности масла: автореф. дис. … канд. техн. наук. – Иваново, 2015. – 20 с.
10. Жунин А.М., Николаев А.Г., Скворцов С.С. Определение влагосодержания в твердой изоляции трансформатора на основе влагосодержания в масле // Электротехника: сетевой электронный научный журнал. – 2015. – Т. 2, № 4. – С. 84–91.
11. Левин В.М. Идентификатор состояний маслонаполненного трансформаторного оборудования на основе анализа растворенных газов // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки. – 2014. – № 5. – С. 22–26.
12. Р 50.2.058–2007. Оценивание неопределенностей аттестованных значений стандартных образцов. – М.: Стандартинформ, 2008. – 31 с.
13. РД 34.45-51.300–97. Объем и нормы испытаний электрооборудования. – М.: НЦ ЭНАС, 1998. – 256 с.
14. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике: учебное пособие для вузов. – М.: Высшая школа, 2004. – 404 с.
15. РД 153-34.0-46.302–00. Методические указания по диагностике развивающихся дефектов трансформаторного оборудования по результатам хроматографического анализа газов, растворенных в масле. – М.: НЦ ЭНАС, 2000. – 25 с.
16. IEEE Std C57.104–2008. IEEE Guide for the interpretation of gases generated in oil-immersed transformers. – New York, 2009. – 28 с.
