Определение технического состояния трансформаторов собственных нужд при построении системы мониторинга цифровой тяговой подстанции
Ключевые слова:
тяговая подстанция, трансформатор собственных нужд, техническое состояние трансформатора, прогнозный ресурс работы, диагностические параметры, нормативные требования, цифровая тяговая подстанцияАннотация
В статье рассматриваются аспекты определения технического состояния трансформаторов собственных нужд при создании системы мониторинга технического состояния оборудования цифровой тяговой подстанции. На техническое состояние силового оборудования оказывают влияние климатические, эксплуатационные и технологические факторы. Современные системы мониторинга технического состояния силового оборудования на основании измерений на работающем оборудовании обеспечивают его устойчивую работу, сигнализируют о критических отклонениях показателей работы и оценивают прогнозный ресурс работы. При диагностических измерениях трансформаторов собственных нужд предложено проводить измерения следующих показателей работы и параметров: нагрузка и уровень напряжения (со стороны ВН); температура верхних слоев масла; уровень масла; шум и вибрации бака; влагосодержание масла; внешний вид основных узлов (проверка целостности). Анализ данных измерений при определении технического состояния трансформаторов собственных нужд включает в себя ретроспективный анализ изменения данных испытаний при техническом обслуживании, данных измерений в рабочем режиме, уровня и скорости изменения диагностических данных. Оценка и прогноз технического состояния трансформаторов осуществляются в рамках предлагаемой экспертной системы, учитывающей данные испытаний и измерений диагностических параметров и электрических величин. Рассмотренная система мониторинга технического состояния трансформаторов собственных нужд тяговых подстанций входит в единую систему мониторинга состояния оборудования, построение которой связано с проектом цифровой тяговой подстанции. Предлагаемые решения соответствуют концепции перехода к системе технического обслуживания по текущему состоянию, повышению надежности работы оборудования и предотвращению аварийных событий.
Библиографические ссылки
Коробко Г.И., Лебедев В.В. Автоматизированные электроприводы объектов водного транспорта. Нижний 1. Application of HFCT and UHF Sensors in On-Line Partial Discharge Measurements for Insulation Diagnosis of High Voltage Equipment / F. Álvarez, F.Garnacho, J.Ortego et al. // Sensors. 2015. 15(4), 7360–7387. DOI: 10.3390/s150407360.
Bakar N., Abu-Siada A., Islam S. A review of dissolved gas analysis measurement and interpretation techniques // IEEE Electrical Insulation Magazine. 2014. 30(3). Р. 39–49. DOI:10.1109/mei.2014.6804740.
Experience with capacitive on-line sensors for moisture evaluation in transformer insulation / I. Atanasova-Höhlein, M. Končan-Gradnik, T. Gradnik et al. // IEEE Electrical Insulation Magazine. 2019. 35(2). Р. 18–26. DOI:10.1109/mei.2019.8636102.
Fundamental concepts of using water activity probes to assess transformer insulation water content / D. Martin, T. Saha, C. Perkasa // IEEE Electrical In-sulation Magazine. 2016. 32(3). Р. 9–16. DOI: 10.1109/mei.2016.7527120.
Modeling of the Winding Hot-Spot Temperature in Power Transformers / М. Kunicki, S. Borucki, А. Cichoń et al. // Case Study of the Low-Loaded Fleet. Energies. 2019. 12(18). 3561. DOI: 10.3390/en12183561.
Vibration characteristic investigation on distribution transformer influenced by DC magnetic bias based on motion transmission model / X. Liu, Y. Yang, Y. Huang et al. // International Journal of Electrical Power & Energy Systems. 2018. № 98. 389–398. DOI:10.1016/j.ijepes.2017.12.032.
Design and implementation of the monitoring and control systems for dis-tribution transformer by using GSM network / M. Jalilian, H. Sariri, F. Parandin et al. // International Journal of Electrical Power & Energy Systems. 2016. № 74. 36–41. DOI:10.1016/j.ijepes.2015.07.022.
Transformer fault diagnosis method using IoT based monitoring system and ensemble machine learning / C. Zhang, Y. He, B. Du et al. // Future Generation Computer Systems. 2020. DOI:10.1016/j.future.2020.03.008.
A Primer on 3GPP Narrowband Internet of Things / Y.-P. Wang E., X. Lin, A. Adhikary et al. // IEEE Communications Magazine. 2017. 55(3). 117–123. DOI:10.1109/mcom.2017.1600510cm.
A Smart IoT Based System for Monitoring and Controlling the Sub-Station Equipment / M.S. Hossain, M. Rahman, M.T. Sarker et al. // Internet of Things. 2019. 100085. DOI:10.1016/j.iot.2019.100085.
Al Mhdawi A.K., Al-Raweshidy H.S. A Smart Optimization of Fault Diagnosis in Electrical Grid Using Distributed Software-Defined IoT Sys-tem // IEEE Systems Journal. 2019. 1–11. DOI:10.1109/jsyst.2019.2921867.
A Probabilis-tic Approach for Forecasting the Allowable Current of Oil-Immersed Trans-formers / A. Bracale, G. Carpinelli, M. Pagano et al. // IEEE Transactions on Power Delivery. 2018. 33(4). 1825–1834. DOI:10.1109/tpwrd.2018.2791181.
Sun C., Ohodnicki P.R., Stewart E.M. Chemical Sensing Strat-egies for Real-Time Monitoring of Transformer Oil : а Review //IEEE Sensors Journal. 2017. 17(18). 5786–5806. DOI:10.1109/jsen.2017.2735193.
Stating Diagnosis of Current State of Electric Furnace Transformer on the Basis of Analysis of Partial Discharges / O.I. Karandaeva, I.A. Yakimov, A.A. Filimonova et al. // Machines. 2019. 7(4). 77. DOI: 10.3390/machines7040077.
Hekmati A., Hekmati R. Optimum acoustic sensor placement for partial discharge allocation in transformers // IET Science, Measurement & Technology. 2017. 11(5). 581–589. DOI:10.1049/iet-smt.2016.0417.
Diagnostic Measurements for Power Transformers / S. Tenbohlen, S. Coenen, M. Djamali // Energies. 2016. 9(5). 347. DOI:10.3390/en9050347.
Rahman M. S. A., Lewin P.L., Rapisarda P. Autonomous localization of partial discharge sources within large transformer windings // IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation. 2016. 23(2), 1088–1098. DOI:10.1109/tdei.2015.005070.
Djamali M., Tenbohlen S. A validated online algorithm for detec-tion of fan failures in oil-immersed power transformers. International Journal of Thermal Sciences. 2017. 116. 224–233. DOI:10.1016/j.ijthermalsci.2017.02.012.
Hernandez M.P.C., Labib A. Selecting a condition monitor-ing system for enhancing effectiveness of power transformer maintenance // Journal of Quality in Maintenance Engineering. 2017. 23(4). 400–414. DOI: 10.1108/jqme-07-2015-0027.
In-creased operation reliability of HV apparatus through PD monitoring / W. Koltunowicz, L.-V. Badicu, U. Broniecki et al. // IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation. 2016. 23(3). 1347–1354. DOI:10.1109/tdei.2015.005579.
