Kuidas saaksime teada jõutrafo isoleeriva paberiseisundi?
Tänapäeval on Nature avaldanud artikli: Power Transformeri isoleeriva paberi oleku ennustamine XGBoost\/LightGBM mudelite põhjal.
Kuna me kõik Konw, on elektrilisutuste jaoks ülioluline, et toitetrafo pideva toimimise säilitamine põhjustab iga trafo rikke kaotuse. Enamik trafo tõrkeid tuleneb isolatsioonisüsteemi kahjustusest või ebaõnnestumisest, mis koosneb paberist ja isoleerivast õlist. Isoleeriv paber on trafo oluline komponent ja selle seisund on trafo üldise tervise võtmenäitaja. Polümerisatsiooni aste (DP) mõõdab isoleeriva paberi olekut. DP vähenemine tähendab paberi vananemist ja näitab suurenenud lagunemist, mis põhjustab suuremat ebaõnnestumise riski. Kui isoleeriv paber halveneb, lahustuvad teatud kemikaalid, näiteks furfuraalsed (2- fal), süsinikmonooksiid (CO) ja süsinikdioksiid (CO2) isoleeriva õlis; Nende ühendite analüüsimine annab ülevaate isoleerpaberi seisundist. Isolatsioonipaberi lagunemisele võivad kaasa aidata ka muud tegurid, näiteks niiskusesisaldus ja pindade pinge.
Tegelikult mängib Power Transformer elektrivõrkudes üliolulist rolli. Ja enamikus olukordades oli trafo rikked tingitud ebaõnnestumisest isoleerimissüsteemides. Kommunaalteenused on keskendunud elektrivõrgu tõhusale toimimisele, rõhutades trafo rikete varajast avastamist, et vältida soovimatuid seisakuid. Isolatsioonipaberi seisund on trafo tervise näitaja ja selle vananemine võib põhjustada võimalikke ebaõnnestumisi. Seetõttu on isoleeriva paberi seisundi hindamiseks hädavajalikud perioodilised ja rutiinsed testid isoleerivale õlile.
Polümerisatsiooni aste (DP) on isoleerpaberi oleku ülioluline mõõt. Erinevad soovitatud testid, sealhulgas lahustatud gaasi analüüs (DGA), jaotuspinge (BDV), õliliidese pinge (IF), õlihappesus (ACI), niiskusesisaldus (MC), õlivärv (OC), dielektriline kadu (tan Δ) ja furaanide kontsentratsioon, mis on spetsiifiliselt {0} furfuralDe, tehti {{{{furfurad), mis on {{furfuralDeh, ({{0} furfuralded Nende parameetrite ja DP ja seejärel isoleeriva õli oleku vahelised korrelatsioonid. Nendest testidest kogutud andmeid kasutati XGBoost\/LightGBM -mudelite koolitamiseks, luues tehisintellekti raamistiku isoleeriva paberi seisukorra ennustamiseks. Tulemused näitasid mudeli tugevat võimet isoleeriva olekut täpselt ennustada.
