Kuinka voimme tietää voimanmuuntajan eristävän paperin?
Nykyään Nature on julkaissut artikkelin: Ennustaminen voimamuuntajan eristävän paperitilaan XGBOOST\/LightGBM -malleihin.
Koska me kaikki KONW, sähköyhtiöille, voimamuuntajan jatkuvan toiminnan ylläpitäminen on ratkaisevan tärkeää, koska kaikki muuntajan toimintahäiriöt johtavat tulojen menetykseen. Suurin osa muuntajan vikoista johtuu eristysjärjestelmän vaurioista tai vikaantumisesta, joka koostuu paperista ja eristävästä öljystä. Eristyspaperi on muuntajan ratkaiseva komponentti, ja sen tila toimii avainindikaattorina muuntajan yleiseen terveyteen. Polymerointiaste (DP) mittaa eristyspaperin tilan. DP: n väheneminen tarkoittaa paperin ikääntymistä ja osoittaa lisääntyneen hajoamisen, mikä johtaa suurempaan vika riskiin. Eristävä paperi huononee, tietyt kemikaalit, kuten furfuraalit (2- fal), hiilimonoksidi (CO) ja hiilidioksidi (CO2) liukenevat eristävään öljyyn; Näiden yhdisteiden analysointi tarjoaa näkemyksiä eristävän paperin tilasta. Muut tekijät, kuten kosteuspitoisuus ja rajapintajännitys, voivat myös edistää eristyspaperin hajoamista.
Itse asiassa voimamuuntajalla on ratkaiseva rooli voimaverkoissa. Ja useimmissa tilanteissa muuntajan toimintahäiriöt johtuivat eristysjärjestelmien epäonnistumisesta. Apuohjelmat keskittyvät sähköverkon tehokkaaseen toimintaan, korostaen muuntajavirheiden varhaista havaitsemista ei -toivottujen seisokkien estämiseksi. Eristyspaperin tila toimii muuntajan terveyden indikaattorina, ja sen ikääntyminen voi johtaa mahdollisiin vikoihin. Siksi eristysöljyn jaksolliset ja rutiinitestit ovat välttämättömiä eristävän paperin tilan arvioimiseksi.
Polymerointiaste (DP) on eristysasiakirjan tilan ratkaiseva mitta. Various recommended tests, including dissolved gas analysis (DGA), breakdown voltage (BDV), oil interfacial tension (IF), oil acidity (ACI), moisture content (MC), oil color (OC), dielectric loss (Tan δ), and the concentration of furans, specifically 2-furfuraldehyde (2-FAL), were conducted to määritä korrelaatiot näiden parametrien ja DP: n välillä ja myöhemmin eristysöljyn tila. Näistä testeistä kerättyjä tietoja käytettiin XGBOOST\/LightGBM -mallien kouluttamiseen, jolloin muodostettiin keinotekoisen älykkyyskehys eristyspaperin tilan ennustamiseksi. Tulokset osoittivat mallin vahvan kyvyn ennustaa tarkasti eristävää tilaa.
