РОЗПІЗНАВАННЯ РОЗРЯДІВ, ЯКІ СУПРОВОДЖУЮТЬСЯ НИЗЬКОТЕМПЕРАТУРНИМИ ПЕРЕГРІВАМИ ЗА РЕЗУЛЬТАТАМИ АНАЛІЗУ РОЗЧИНЕНИХ У МАСЛІ ГАЗІВ ВИСОКОВОЛЬТНИХ ТРАНСФОРМАТОРІВ

Автор(и)

  • Олег Шутенко Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Ukraine
  • Олексій Кулик Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.20998/2313-8890.2021.03.02

Ключові слова:

силові трансформатори, аналіз розчинених у маслі газів, комбіновані дефекти, розряди і низькотемпературний перегрів, діагностичні критерії, динаміка розвитку дефекту, достовірність діагностики

Анотація

На підставі аналізу результатів випробувань по 135 високовольтним трансформаторам отримані діапазони значень відсоткового вмісту газів, значення відношень газів і побудовані номограми для 10 типів комбінованих дефектів, що представляють собою розряди з різним ступенем інтенсивності, які супроводжуються перегрівами з температурою 150-300°С. Встановлено, що в трансформаторах з розрядами, які супроводжуються низькотемпературними перегрівами, значення відношень: СН4/Н2, C2H2/CH4, C2H2/C2H6 і C2H2/C2H4 визначають енергію розрядів, відповідно до норм, що регламентуються у більшості відомих стандартів, значення відношення C2H4/C2H6 незначно варіюється залежно від температури «гарячої точки», а значення відношення C2H6/CH4>1. Проаналізовано динаміку зміни номограм дефектів у процесі їх розвитку. За результатами аналізу встановлено, що при розвитку розрядів з різним ступенем інтенсивності, які супроводжуються перегрівами в діапазоні низьких температур, у більшості випадків первинним дефектом є саме розряди. Перегріви виникають вже в процесі розвитку розрядів. Виконано аналіз достовірності розпізнавання розрядів з різним ступенем інтенсивності, які супроводжуються перегрівами з температурою 150-300°С, з використанням норм і критеріїв, регламентованих найбільш відомими стандартами і методиками. За результатами аналізу встановлено, що найбільшу достовірність розпізнавання, стосовно аналізованих дефектів забезпечують більшою мірою графічні методи, а саме квадрат ЕТРА і трикутник Дюваля. Отримані результати дозволять істотно підвищити достовірність розпізнавання комбінованих дефектів за результатами аналізу розчинених у маслі газів.

Посилання

Kulyk O. Analysis of the diagnostic criteria used to defect type recognition based on the results of analysis of gases dissolved in oil. Bulletin of the National Technical University "KhPI". Series: Energy: Reliability and Energy Efficiency. 2020. № 1. P. 15-25. DOI: https://doi.org/10.20998/2224-0349.2020.01

Mineral oil-filled electrical equipment in service – Guidance on the interpretation of dissolved and free gases analysis: IEC 60599:2015. Geneva, Switzerland: International Electrotechnical Commission, 2015. 78 p.

IEEE Guide for the Interpretation of Gases Generated in Mineral Oil-Immersed Transformers: IEEE Std C57.104-2019. Piscataway, NJ, USA: Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2019. 98 p. DOI: https://doi.org/10.1109/IEEESTD.2019.8890040

Diahnostyka maslonapovnenoho transformatornoho obladnannia za rezultatamy khromatohrafichnoho analizu vilnykh haziv, vidibranykh iz hazovoho rele, i haziv, rozchynenykh u izoliatsiinomu masli. Metodychni vkazivky [Diagnosis of oil-filled transformer equipment by chromatographic analysis of free gases sampled from the gas relay and gases dissolved in the insulating oil. Methodological guidelines]: SOU-N EE 46.501:2006. Kyiv, Ministry of Fuel and Energy of Ukraine, 2007. 91 p.

Metodicheskie ukazaniia po diagnostike razvivaiushchikhsia defektov transformatornogo oborudovaniia po rezultatam khromatograficheskogo analiza gazov, rastvorennykh v masle [Procedural guidelines for diagnostics of defects developing in transformer equipment using the results of chromatographic analysis of gases dissolved in the oil]: RD 153-34.0-46.302-00. Moscow, NTs ENAS Publ., 2001, 41 p.

Metodicheskie ukazaniia po tekhnicheskomu diagnostirovaniiu razvivaiushchikhsia defektov maslonapolnennogo vysokovoltnogo elektrooborudovaniia po rezultatam analiza gazov, rastvorennykh v mineralnom transformatornom masle [Methodological guidelines for the technical diagnosis of developing defects in oil-filled high-voltage electrical equipment based on the results of dissolved gas analysis]: STO 34.01-23-003-2019. PJSC «Rosseti», 2019. 63 p.

Dornenburg E., Strittmater W. Monitoring Oil-Cooled Transformers by Gas Analysis. Brown Boveri Review. 1974. Vol. 61. P. 238-274.

Rogers R. IEEE and IEC Codes to Interpret Incipient faults in Transformers, Using Gas in Oil Analysis. IEEE Trans. on Electrical Insulation. 1978. Vol. 5, No. 38. P. 349-354. DOI: https://doi.org/10.1109/TEI.1978.298141

Müller R., Schliesing H., Soldner K. Die Beurteilung des Betriebszustandes von Transformatoren durch Gasanalyse. Elektrizitätswirtschaft. 1977. No. 76. P. 345-349.

Guideline for the refurbishment of electric power transformers. Electric Technology Research Association. 2009. Vol. 65. No. 1 (in Japanese).

Duval M. The Duval Triangle for load tap changers non-mineral oils and low temperature faults in transformers. IEEE Electrical Insulation Magazine. 2008. Vol. 24, No. 6. P. 22-29. DOI: https://doi.org/10.1109/MEI.2008.4665347

Bräsel E. Universal Fault Gas Triangle for Transformer Diagnostics. GATRON GmbH. P. 1-6.

Kawamura T., Kawada H., Ando K., Yamaoka M., Maeda T., Takatsu T. Analyzing gases dissolved in oil and its application to maintenance of transformers. Paris, SIGRE Session Report 12–05, 1986. 5 p.

Naganathan G. et al. Internal fault diagnosis of power transformer using artificial neural network. Materials Today: Proceedings. 2021. Vol. 2021. DOI: https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.02.206

Ahmadi S.-A., Sanaye-Pasand M. A Robust Multi-Layer Framework for Online Condition Assessment of Power Transformers. IEEE Transactions on Power Delivery. 2021. DOI: https://doi.org/10.1109/TPWRD.2021.3074545.

Genc S., Karagol S. Fuzzy Logic Application in DGA Methods to Classify Fault Type in Power Transformer. 2020 International Congress on Human-Computer Interaction, Optimization and Robotic Applications (HORA). 2020. P. 1-4. DOI: https://doi.org/10.1109/HORA49412.2020.9152896

Apte R., Wajirabadkar A. Incipient Fault Diagnosis of Transformer by DGA Using Fuzzy Logic. 2018 IEEE International Conference on Power Electronics, Drives and Energy Systems (PEDES). 2018. P. 1-5. DOI: https://doi.org/10.1109/PEDES.2018.8707928

Kari T. et al An integrated method of ANFIS and Dempster-Shafer theory for fault diagnosis of power transformer. IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation. 2018. Vol. 25, No. 1. P. 360-371. DOI: https://doi.org/10.1109/TDEI.2018.006746

Tightiz L. et al. An intelligent system based on optimized ANFIS and association rules for power transformer fault diagnosis. ISA Transactions. 2020. Vol. 103. P. 63-74. DOI: https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.isatra.2020.03.022

Dias L. et al. An unsupervised approach for fault diagnosis of power transformers. Quality and Reliability Engineering International. 2021. DOI: https://doi.org/10.1002/qre.2892

Ghoneim S. S. M., Farrag T. A., Rashed A. A., El-Kenawy E.-S. M., Ibrahim A., Adaptive Dynamic Meta-Heuristics for Feature Selection and Classification in Diagnostic Accuracy of Transformer Faults. IEEE Access. 2021. Vol. 9. P. 78324-78340. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3083593

Odongo G., Musabe R., Hanyurwimfura D. A Multinomial DGA Classifier for Incipient Fault Detection in Oil-Impregnated Power Transformers. Algorithms. 2021. Vol. 14, No. 4. P. 128. DOI: http://dx.doi.org/10.3390/a14040128

Kherif O., Benmahamed Y., Teguar M., Boubakeur A., Ghoneim S. S. M. Accuracy Improvement of Power Transformer Faults Diagnostic Using KNN Classifier With Decision Tree Principle. IEEE Access. 2021. Vol. 9. P. 81693-81701. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3086135

Demirci M., Gozde H., Taplamacioglu M. C. Comparative Dissolved Gas Analysis with Machine Learning and Traditional Methods. 2021 3rd International Congress on Human-Computer Interaction, Optimization and Robotic Applications (HORA). 2021. P. 1-6. DOI: https://doi.org/10.1109/HORA52670.2021.9461371

Alekseev B. A. Kontrol sostoianiia (diagnostika) krupnykh silovykh transformatorov [Condition monitoring (diagnostics) of large power transformers]. Moscow, NTs ENAS Publ., 2002. 216 p.

Shutenko O., Kulyk O. Analysis of Gas Content in Oil-Filled Equipment with Low Energy Density Discharges. International Journal on Electrical Engineering and Informatics. 2020. Vol. 12, No. 2. P. 258-277. DOI: https://doi.org/10.15676/ijeei.2020.12.2.6

Shutenko O., Kulyk O. Recognition of Overheating with Temperatures of 150-300° C by Analysis of Dissolved Gases in Oil. 2020 IEEE 4th International Conference on Intelligent Energy and Power Systems (IEPS). IEEE, 2020. P. 71-76. DOI: https://doi.org/10.1109/IEPS51250.2020.9263145

Shutenko O., Kulyk O. Combined Defects Recognition in the Low and Medium Temperature Range by Results of Dissolved Gas Analysis. 2020 IEEE KhPI Week on Advanced Technology (KhPIWeek). IEEE, 2020. P. 65-70. DOI: https://doi.org/10.1109/KhPIWeek51551.2020.9250131

Shutenko O. V. Analiz graficheskikh obraztsov postroennykh po rezultatam khromatograficheskogo analiza rastvorennykh v masle gazov dlia vysokovoltnykh silovykh transformatorov s razlichnymi tipami defektov [Analysis of graphical samples of gases constructed for chromatographic analysis of gases dissolved in oil for high-voltage power transformers with various types of defects]. Bulletin of the National Technical University “KhPI”: a collection of scientific papers. Thematic issue: Energetics: reliability and energy efficiency. 2017. No. 31 (1253). P. 97-121.

Shutenko O., Kulyk O. Analysis of gas content in oil-filled equipment with defects for which ethane is the key gas. Lighting Engineering & Power Engineering. 2020. Vol. 2, No. 58. P. 78-87.

Ghoneim S., Merabtine N. Early stage transformer fault detection based on expertise method. International Journal of Electrical Electronics and Telecommunication Engineering. 2013. Vol. 44. No. 2. P. 1289-1294.

Shutenko O. V. Analiz soderzhaniia gazov v maslonapolnennom oborudovanii s defektami elektricheskogo tipa [Analysis of the content of gases in oil-filled equipment with electrical defects]. PROBLEMELE ENERGETICII REGIONALE. 2018 No. 3 (38). P. 1–16. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.2222331

Shutenko O., Yakovenko I. Analysis of Gas Content in High Voltage Equipment With Partial Discharges. 2018 IEEE 3rd International Conference on Intelligent Energy and Power Systems (IEPS). Kharkiv. 2018. P. 347-352.

Shutenko O. Analysis of gas composition in oil-filled faulty equipment with acetylene as the key gas. Energetika. 2019. Vol 65, No 1. P. 21-38. DOI: https://doi.org/10.6001/energetika.v65i1.3973

Gmurman V. E. Teoriia veroiatnostei i matematicheskaia statistika. Ucheb. posobie dlia vuzov [Probability Theory and Mathematical Statistics. Textbook for Universities.]. Moscow, High school Publ., 1977. 479 p.

Shutenko O. V. Osobennosti dinamiki izmeneniia kriteriev ispolzuemykh dlia interpretatsii rezultatov KhARG v silovykh transformatorakh s raznymi tipami defektov [Peculiarities of the dynamics of the criteria used for the interpretation of DGA results in power transformers with different types of defects]. New in the Russian electricity sector. 2017. No. 9. P. 30-49.

Shah S. Online monitoring of transformer health using fuzzy logic approach. Proceedings of SARC-IRAJ International Conference. 2013 P. 16-20.

Wagh Nandkumar, Deshpande D.M. Fuzzy Decision on Transformer Fault Diagnosis using Dissolved Gas Analysis and IEC Ratio Codes. International Journal of Scientific & Engineering Research. 2013. Vol. 4. Iss. 9. P. 2503-2509.

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-09-11

Номер

Розділ

Енергетика, електроніка та електромеханіка