Ключові слова
діагностика
аналіз розчинених у маслі газів
дефекти, що розвиваються
електричні розряди
термічні дефекти
комбіновані дефекти
рівні концентрацій
динаміка зміни типу дефекту
Як цитувати
Анотація
У статті наведено результати аналізу динаміки зміни значень відношень характерних газів, відсоткового вмісту газів і номограм дефектів у процесі розвитку електричних розрядів, локальних перегрівів і комбінованих дефектів у високовольтному маслонаповненому устаткуванні. Під час проведення аналізу виконувалася оцінка значення концентрацій газів на предмет відповідності різним рівням, які регламентовані в чинному в Україні стандарті, на різних стадіях розвитку дефекту. Для визначення типу дефекту за значеннями відношень характерних газів у різні моменти часу були використані норми, регламентовані стандартом МЕК 60599 і квадратом ETRA. Динаміка зміни відсоткового вмісту газу аналізувалася з використанням трикутника Дюваля. За результатами аналізу встановлено, що первинними дефектами під час розвитку електричних розрядів можуть бути не тільки електричні розряди з меншою інтенсивністю, але й термічні (зокрема, в діапазоні температур 150–300 ℃) і комбіновані дефекти. При цьому в процесі розвитку розрядів характер дефектів може змінюватися від вимірювання до вимірювання. Отже, під час оцінки можливості подальшої експлуатації трансформаторів, крім ступеня небезпеки дефекту і швидкості його розвитку, необхідно враховувати можливість перетворення дефекту з менш «небезпечного» на більш «небезпечний», який швидко розвивається. Під час розвитку дефектів термічного типу первинним дефектом, як правило, є термічний дефект із нижчою температурою гарячої точки. Встановлено, що в обладнанні з перегрівами, вищими за 700 ℃, зміна газовмісту в процесі розвитку дефекту має схожий характер. Зокрема, спостерігається дзеркальний характер зміни відсоткового вмісту метану по відношенню до етилену. Цей ефект може бути використаний для виявлення високотемпературних перегрівів на ранній стадії їхнього розвитку ще до того, як значення концентрацій газів перевищать граничні значення, що дасть змогу уникнути руйнування ізоляції устаткування та продовжити його ресурс. Під час розвитку комбінованих дефектів (перегрівів, що супроводжуються розрядами, або розрядів, що супроводжуються нагріванням), спочатку виникає основний дефект (наприклад, розряд), у процесі розвитку якого проявляється додатковий дефект (наприклад, нагрівання). Отримані результати свідчать про можливість виявлення та розпізнавання дефектів маслонаповненого обладнання на різних стадіях їхнього розвитку.
Посилання
P. R. M. Giri, I. M. Y. Negara, and D. A. Asfani, “Recent development in DGA diagnosis using graphical analysis method,” in 2021 International Seminar on Intelligent Technology and Its Applications (ISITIA), Surabaya, Indonesia, Jul. 21–22, 2021, pp. 6–10, doi: https://doi.org/10.1109/isitia52817.2021.9502223.
A. Nanfak, S. Eke, C. H. Kom, R. Mouangue, and I. Fofana, “Interpreting dissolved gases in transformer oil: A new method based on the analysis of labelled fault data,” IET Generation, Transmission & Distribution, vol. 15, no. 21, pp. 3032–3047, Jun. 2021, doi: https://doi.org/10.1049/gtd2.12239.
L. Bouchaoui, K. E. Hemsas, H. Mellah, and S. Benlahneche, “Power transformer faults diagnosis using undestructive methods (Roger and IEC) and artificial neural network for dissolved gas analysis applied on the functional transformer in the Algerian north-eastern: A comparative study,” Electrical Engineering & Electromechanics, no. 4, pp. 3–11, Jul. 2021. Accessed: Jan. 15, 2023, doi: https://doi.org/10.20998/2074-272x.2021.4.01.
S. Huy Cuong Nguyen and T. Phong Mai, “An advanced fuzzy logic based method for power transformers assessment,” American Journal of Electrical Power and Energy Systems, vol. 10, no. 5, pp. 74–81, 2021, doi: https://doi.org/10.11648/j.epes.20211005.11.
Y. Wu, X. Sun, Y. Zhang, X. Zhong, and L. Cheng, “A Power Transformer Fault Diagnosis Method-Based Hybrid Improved Seagull Optimization Algorithm and Support Vector Machine,” IEEE Access, vol. 10, pp. 17268–17286, 2022, doi: https://doi.org/10.1109/access.2021.3127164.
Y. D. Almoallem, I. B. M. Taha, M. I. Mosaad, L. Nahma, and A. Abu-Siada, “Application of logistic regression algorithm in the interpretation of dissolved gas analysis for power transformers,” Electronics, vol. 10, no. 10, May 2021, Art. no. 1206, doi: https://doi.org/10.3390/electronics10101206.
J. Li, C. Hai, Z. Feng, and G. Li, “A transformer fault diagnosis method based on parameters optimization of hybrid kernel extreme learning machine,” IEEE Access, vol. 9, pp. 126891–126902, 2021, doi: https://doi.org/10.1109/access.2021.3112478.
S. M. d. A. Lopes, R. A. Flauzino, and R. A. C. Altafim, “Incipient fault diagnosis in power transformers by data-driven models with over-sampled dataset,” Electric Power Systems Research, vol. 201, Dec. 2021, Art. no. 107519, doi: https://doi.org/10.1016/j.epsr.2021.107519.
H. Hu, X. Ma, and Y. Shang, “A novel method for transformer fault diagnosis based on refined deep residual shrinkage network,” IET Electric Power Applications, vol. 16, no. 2, pp. 206–223, Oct. 2021, doi: https://doi.org/10.1049/elp2.12147.
N. S. Shariffuddin et al., “Failure Rate Estimation for Transformer Population based on Health Index through Markov Model Approach,” Pertanika Journal of Science and Technology, vol. 29, no. 4, Oct. 2021, doi: https://doi.org/10.47836/pjst.29.4.42.
Mineral oil-filled electrical equipment in service – Guidance on the interpretation of dissolved and free gases analysis, IEC 60599:2015, 2015.
E. Dörnenburg and W. Strittmater, “Monitoring oil-cooled transformers by gas analysis,” Brown Boveri Review, vol. 61, pp. 238–274, 1974.
R. R. Rogers, “IEEE and IEC codes to interpret incipient faults in transformers, using gas in oil analysis,” IEEE Transactions on Electrical Insulation, vol. EI-13, no. 5, pp. 349–354, Oct. 1978, doi: https://doi.org/10.1109/TEI.1978.298141.
Abu-Siada A. Improved Consistent Interpretation Approach of Fault Type within Power Transformers Using Dissolved Gas Analysis and Gene Expression Programming. Energies. 2019, vol. 12, no. 4, Art. no. 730. doi: https://doi.org/10.3390/en12040730.
Zhai S., Chen X., Wei L., Chen D., Zhang L., Wang X., Wang E., Chen Z., Chen W., Deng T. Research on identification methods of gas content in transformer insulation oil based on deep transfer network. Journal of Materials Science: Materials in Electronics. 2020, vol. 31, no. 18, pp. 15764–15772. doi: https://doi.org/10.1007/s10854-020-04138-4.
Wani S., Khan S., Prashal G., Gupta D. Smart Diagnosis of Incipient Faults Using Dissolved Gas Analysis-Based Fault Interpretation Matrix (FIM). Arabian Journal for Science and Engineering. 2019, vol. 44, no. 8, pp. 6977–6985. doi: https://doi.org/10.1007/s13369-019-03739-4.
Zhong Y., Hu C., Lu Y., Wang S. Transformer Fault Diagnosis Based on Stacked Contractive Auto-Encoder Net. Advances in Intelligent Systems and Computing. 2020, vol. 1274, pp. 514–522. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-15-8462-6_57.
Gomes G. et al. A Stairway Statistical Neural Model for DGA Analysis. VIII Simpósio Brasileiro de Sistemas Elétricos. 2020, doi: https://doi.org/10.48011/sbse.v1i1.2287.
M. Duval, “The duval triangle for load tap changers, non-mineral oils and low temperature faults in transformers,” IEEE Electrical Insulation Magazine, vol. 24, no. 6, pp. 22–29, Nov. 2008, doi: https://doi.org/10.1109/mei.2008.4665347.
M. Duval and L. Lamarre, “The duval pentagon-a new complementary tool for the interpretation of dissolved gas analysis in transformers,” IEEE Electrical Insulation Magazine, vol. 30, no. 6, pp. 9–12, Nov. 2014, doi: https://doi.org/10.1109/mei.2014.6943428.
“Conservation and Control of Oil-insulated Components by Diagnosis of Gas in Oil,” Electrical Cooperative Research Association, vol. 36, no. 1, 1980. (in Japanese)
T. Kawamura, N. Kawada, K. Ando, M. Yamaoka, T. Maeda, and T. Takatsu, “Analyzing gases dissolved in oil and its application to maintenance of transformers,” in International Conference on Large High Voltage Electric Systems, Paris, Apr. 27–Sep. 4, 1986.
M. M. Emara, G. D. Peppas, and I. F. Gonos, “Two graphical shapes based on DGA for power transformer fault types discrimination,” IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation, vol. 28, no. 3, pp. 981–987, Jun. 2021, doi: https://doi.org/10.1109/tdei.2021.009415.
D.-E. A. Mansour, “Development of a new graphical technique for dissolved gas analysis in power transformers based on the five combustible gases,” IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation, vol. 22, no. 5, pp. 2507–2512, Oct. 2015, doi: https://doi.org/10.1109/TDEI.2015.004999.
O. E. Gouda, S. H. El-Hoshy, and H. H. E.L.-Tamaly, “Condition assessment of power transformers based on dissolved gas analysis,” IET Generation, Transmission & Distribution, vol. 13, no. 12, pp. 2299–2310, Jun. 2019, doi: https://doi.org/10.1049/iet-gtd.2018.6168.
A. S. Karandaev, I. M. Yachikov, and V. R. Khramshin, “Methods of multi-parameter diagnostics of electric equipment condition within on-line monitoring systems,” Procedia Engineering, vol. 150, pp. 32–38, 2016, doi: https://doi.org/10.1016/j.proeng.2016.07.206.
X. Tang, W. Wang, X. Zhang, E. Wang, and X. Li, “On-Line analysis of oil-dissolved gas in power transformers using fourier transform infrared spectrometry,” Energies, vol. 11, no. 11, Nov. 2018, Art. no. 3192, doi: https://doi.org/10.3390/en11113192.
S. Zhang, Y. Bai, G. Wu, and Q. Yao, “The forecasting model for time series of transformer DGA data based on WNN-GNN-SVM combined algorithm,” in 2017 1st International Conference on Electrical Materials and Power Equipment (ICEMPE), Xi'an, China, May 14–17, 2017. pp. 292–295, doi: https://doi.org/10.1109/icempe.2017.7982087.
O. Shutenko, “Method for detection of developing defects in high-voltage power transformers by results of the analysis of dissolved oil gases,” Acta Electrotechnica et Informatica, vol. 18, no. 1, pp. 11–18, Mar. 2018, doi: https://doi.org/10.15546/aeei-2018-0002
O. Shutenko, “Faults diagnostics of high-voltage equipment based on the analysis of the dynamics of changing of the content of gases,” Energetika, vol. 64, no. 1, pp. 11–22, Jul. 2018, doi: https://doi.org/10.6001/energetika.v64i1.3724.
O. V. Shutenko, I. V. Barbashov, and H. V. Omelianenko, “Analysis of gas content dynamics in power transformers during development of spark discharge,” Bulletin of the National Technical University “KhPI”. Series: Energy: Reliability and Energy Efficiency, no. 2 (3), pp. 3–17, 2021, doi: https://doi.org/10.20998/2224-0349.2021.02.07.
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, Naukovo-inzhenernyj centr “ZTZ-Servis” [Scientific and engineering centre “ZTZ-service”], Kyiv, 2007. (in Ukrainian)
O. V. Shutenko, “Osobennosti dinamiki izmeneniya kriteriev ispol'zuemykh dlya interpretatsii rezul'tatov KhARG v silovykh transformatorakh s raznymi tipami defektov [Peculiarities of the dynamics of the criteria used to interpret the DGA results in power transformers with different types of defects]”. New in the Russian Electrical Power-Engineering, no. 9, pp. 30–49, 2017. (in Russian)
O. Shutenko and O. Kulyk, “Recognition of low-temperature overheating in power transformers by dissolved gas analysis,” Electrical Engineering, vol. 104, no. 4, pp. 2109–2121, Jan. 2022, doi: https://doi.org/10.1007/s00202-021-01465-5.
O. Shutenko and O. Kulyk, “Analysis of gas content in oil-filled equipment with defects for which ethane is the key gas,” Lighting Engineering and Power Engineering, vol. 2, no. 58, pp. 33–42, Sep. 2020, doi: https://doi.org/10.33042/2079-424x-2020-2-58-33-42.
O. S. Kulyk and O. V. Shutenko, “Analysis of gas content in oil-filled equipment with spark discharges and discharges with high energy density,” Transactions on Electrical and Electronic Materials, vol. 20, no. 5, pp. 437–447, Jul. 2019, doi: https://doi.org/10.1007/s42341-019-00124-8.
O. Shutenko and O. Kulyk, “Recognition of overheating with temperatures of 150-300°C by analysis of dissolved gases in oil,” in 2020 IEEE 4th International Conference on Intelligent Energy and Power Systems (IEPS), Istanbul, Turkey, Sep. 7–11, 2020, pp. 71–76, doi: https://doi.org/10.1109/ieps51250.2020.9263145.
O. Shutenko and O. Kulyk, “Combined defects recognition in the low and medium temperature range by results of dissolved gas analysis,” in 2020 IEEE KhPI Week on Advanced Technology (KhPIWeek), Kharkiv, Ukraine, Oct. 5–10, 2020, pp. 65–70, doi: https://doi.org/10.1109/khpiweek51551.2020.9250131.
O. Shutenko and O. Kulyk, “Recognition of combined defects with high-temperature overheating based on the dissolved gas analysis,” Sādhanā, vol. 47, no. 3, p. 146, Jul. 2022, doi: https://doi.org/10.1007/s12046-022-01919-x.
O. Shutenko, “Analysis of gas composition in oil-filled faulty equipment with acetylene as the key gas,” Energetika, vol. 65, no. 1, pp. 21–38, May 2019, doi: https://doi.org/10.6001/energetika.v65i1.3973.
O. Shutenko and O. Kulyk, “Recognition of high-temperature overheating in high-voltage power transformers by dissolved gas analysis,” in 2021 IEEE International Conference on Modern Electrical and Energy Systems (MEES), Kremenchuk, Ukraine, Sep. 21–24, 2021, pp. 1–6, doi: https://doi.org/10.1109/mees52427.2021.9598575.
O. Shutenko and O. Kulyk, “Recognition of discharges that are accompanied by low-temperature overheating based on the analysis of gases dissolved in the oil of high-voltage transformers,” Energy Saving. Power Engineering. Energy Audit, no. 3–4 (157–158), pp. 20–33, Sep. 2021, doi: https://doi.org/10.20998/2313-8890.2021.03.02.
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Авторське право (c) 2022 Олег Володимирович Шутенко