Разработана автоматизированная информационно-диагностическая система (АИС) для контроля состояния высоковольтного маслонаполненного оборудования. АИС позволяет исключить при диагностировании нежелательное влияние человеческого фактора, дает оперативный доступ к накопленному статистическому материалу базы данных, расширяет возможности корректировки имеющихся и создания новых критериев, позволяет создавать дифференцированные уровни концентраций растворенных газов в зависимости от объективных условий эксплуатации, что способствует росту надежности отбраковки дефектного оборудования. АИС обладает свойством самообучения, ее математическое обеспечение выполнено на уровне последних достижений в этой области, что обеспечивает пользователю простоту эксплуатации и возможность генерирования незапланированных запросов к базе данных.
УДК 002.5-52:621.314.002.5
Е. Д. Сенкевич, M. В. Сергеев, E. В. Кузнецова, H. А. Александрова
АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ДИАГНОСТИКИ СОСТОЯНИЯ ВНУТРЕННЕЙ ИЗОЛЯЦИИ ТРАНСФОРМАТОРНОГО И РЕАКТОРНОГО ОБОРУДОВАНИЯ
Во всем мире получил распространение метод ранней диагностики повреждений маслонаполненного электрооборудования, основанный на хроматографическом анализе газообразных продуктов разложения (ГПР) трансформаторного масла и изоляционных материалов вследствие воздействия тепловой и электрической энергии, достаточной для разрыва межатомных связей. Источниками такой энергии в оборудовании могут служить местные или общие нарушения тепловых режимов, нарушения электрической прочности изоляции, приводящие к частичным разрядам (ЧР), искрениям, дугам, а также в незначительной мере процессы естественного старения изоляции в нормальном рабочем режиме.
Многочисленные лабораторные исследования и большой статистический материал по составу растворенных в масле газов находящегося в эксплуатации оборудования легли в основу многокритериальной диагностической методики, разработанной в ВЭИ имени В. И. Ленина к 1980 г. (1, 2). За несколько лет применения этой методики накоплен большой объем данных хроматографического анализа масел исследуемых трансформаторов и реакторов. На основе этого материала можно определить дифференцированные нормы концентраций растворенных в масле газов по типам оборудования, климатическим зонам, нагрузочным режимам, длительности эксплуатации, применяемым изоляционным жидкостям, конструкционным особенностям и изучить динамику изменения концентраций, характеристических отношений в зависимости от вида дефекта, что служит совершенствованию имеющихся и поиску новых более эффективных критериев, способствуя упрощению диагностики при одновременном повышении ее надежности.
Для обработки накопленного статистического материала и оперативного доступа к нему разработана автоматизированная информационно-диагностическая система (АИС), предназначенная для ранней диагностики состояния высоковольтного маслонаполненного оборудования на основе хроматографического анализа растворенных в масле ГПР. Входными параметрами являются концентрации ГПР, измеренные в процессе контроля оборудования, выходными — диагноз состояния оборудования, рекомендации для дальнейшей эксплуатации или перечень мер, который необходимо осуществить при данном типе дефекта.
Функциональный состав информационно-диагностической системы наблюдения за мощным высоковольтным маслонаполненным оборудованием приведен на рис. 1. По выполняемой роли в АИС можно условно выделить четыре основных структурных элемента.
Первый элемент представляет собой базу данных (БД), которая содержит всю имеющуюся информацию о каждой единице оборудования, скомпонованную в ряд отдельных наборов данных в базе:
первый набор — данные о наблюдаемом оборудовании (заводской номер, тип, мощность, напряжение, тип защиты масла, завод- изготовитель, дата выпуска и ввода в эксплуатацию, конструктивные особенности, результаты заводских испытаний). Эти данные получают от завода-изготовителя, они представляют собой единичную запись, которая делается при первичном занесении в БД наблюдаемого оборудования;
второй набор — перечень эксплуатационных характеристик оборудования (место установки, тип изоляционной жидкости, нагрузочные режимы и отключения, перенапряжения, плановые осмотры, ремонты, замены масла, результаты замеров ЧР) и физико-химические характеристики масла.
Рис. 1. Функциональный состав информационно-диагностической системы наблюдения за мощным высоковольтным маслонаполненным оборудованием
Ci, Аi — концентрация i-го компонента и его предельный уровень в бездефектном оборудовании; — скорость нарастания Z-гo компонента и его предельный уровень в бездефектном оборудовании; vпр, vчp, vN — скорость нарастания концентрации газа при ползущем и частичном разрядах и нормальной эксплуатации
Рис. 2. Сокращенная схема диагностики маслонаполненного оборудования:
Эти данные заполняют одновременно с поступлением результатов хроматографического анализа ГПР вводимого оборудования, увеличение записей должно происходить по мере плановых замеров и при авариях;
третий набор — компоненты газов, концентрации которых замеряются в процессе хроматографического анализа, а также скорости изменения этих компонентов, характеристические отношения компонентов газов, диагнозы и рекомендации, являющиеся результатом работы программы диагностики. Количество записей увеличивается в соответствии с рекомендациями, выданными программой диагностики о частоте отбора проб и времени эксплуатации оборудования;
четвертый набор — сведения по наблюдаемым трансформаторам, выведенным в ремонт (заводской номер, дата вывода из эксплуатации, результаты разборки, диагноз по результатам разборки). Этот набор данных заполняется записями о трансформаторах, разобранных в заводских условиях.
Существует еще ряд наборов данных — словарей, позволяющих держать в БД диагнозы, рекомендации, результаты разборки и т. п. в закодированном виде, а во всех документах, подготавливаемых ЭВМ, в виде текстов.
Второй элемент АИС представляет собой логическую схему ранней диагностики состояния мощного высоковольтного маслонаполненного оборудования, реализованную на ЭВМ. Он обеспечивает реакцию АИС на полученные текущие результаты хроматографического анализа растворенных в масле газов. Упрощенная схема алгоритма программы ранней диагностики представлена на рис. 2.
Последовательность операций, выполняемых АИС при диагностике, может быть представлена следующим образом. Для предварительного разделения оборудования на нормально работающее и имеющее дефекты используются обобщенные предельные уровни концентрации газов в масле бездефектного оборудования (табл. 1), принятые на основе статистического материала. По мере накопления материала в БД эти уровни заменяются дифференцированными по заданным параметрам предельными уровнями.
Таблица 1
При повышении уровней концентрации газов по сравнению с данными табл. 1 проводится расчет отношений концентраций из имеющихся данных хроматографического анализа, по которому дается предварительное заключение о состоянии оборудования. В качестве характерных приняты отношения следующих пар газов: СН4/Н2, С2Н4/СН4, С2Н6/СН4, С2Н2/С2Н4, С2Н6/С2Н2, С2Н4/С2Н6.
Таблица 2
Таблица 3
Таблица 4
Таблица 5
Далее выполняется повторный анализ масла из этого оборудования, осуществляется расчет скоростей роста концентраций, сравнение их с предельными значениями скоростей, приведенных в табл. 2, и расчет характеристических отношений концентраций ГПР. Для разграничения тепловых и электрических повреждений используются критерии табл. 3. Вид тепловых повреждений уточняется по критериям табл. 4. Дополнительным подтверждением теплового дефекта является повышенное содержание С2Н4 и пониженное кислорода (табл. 5), а также выполнение неравенств:
Окончательное заключение о наличии теплового дефекта выносится с вероятностью, определяемой отношением суммы положительных заключений по диагнозу к общему числу имеющихся критериев.
Вид электрических повреждений уточняется по критериям табл. 6. В дополнение к ним принимается в расчет превышение скорости роста концентрации Н2, СН4, С2Н4, С2Н6 и С2Н2 (см. табл. 2). Окончательное заключение о наличии ЧР выносится с вероятностью, определяемой отношением суммы положительных заключений по диагнозу к общему числу используемых критериев (до шести отношений концентраций в табл. 3 и до пяти скоростей в табл. 2).
Таблица 6
Наиболее опасным видом повреждения, требующим немедленного вывода оборудования из эксплуатации, является нарушение электрической прочности твердой изоляции. При этом не всегда есть возможность и время отобрать повторные пробы. В таком случае особенно важно предварительное заключение подкрепить дополнительными сведениями: следует убедиться, что источником газообразных продуктов в масле является дефект, а не эксплуатационные причины, конструктивные особенности или повреждения токоведущих частей. Для этой цели служит дифференцированный анализ БД, из которой могут быть извлечены результаты электрических замеров, физико-химические характеристики изоляции из опыта эксплуатации, динамики изменения концентрации газов в оборудовании, сравнены ГПР в оборудовании данного типа с дефектом, аналогичным предполагаемому, подтвержденному разборкой.
Как показала практика, достоверность диагнозов, полученных с помощью АИС, включающей БД, значительно возрастает благодаря использованию большого статистического материала, а также независимости диагноза от квалификации персонала.
Третий структурный элемент системы представляет собой набор программ дифференцированного анализа состояния оборудования. Результаты анализа используются как исходная информация для диагностики состояния оборудования и статистической обработки для определения дифференцированных предельных уровней концентрации и новых критериев.
Программы дифференцированного анализа БД позволяют оперативно работать с накопленным статистическим материалом. Запросы составлены таким образом, чтобы создаваемые выборки позволяли исследовать зависимости критериев от вида неполадок. Соответствующие выборки дают возможность повысить надежность диагностики, например выборки по типу оборудования с определенным видом повреждения, подтвержденного разборкой, либо выборки по типам для нормально работающего оборудования. Выборки по месту установки оборудования помогают осуществлять плановый контроль за ним и т. д.
Четвертый структурный элемент АИС — программы статистической обработки дифференцированного материала БД. По результатам статистической обработки корректируется набор уровней концентраций газов в бездефектном оборудовании программы диагностики. По мере накопления объема информации автоматизированно создается новый набор уровней концентраций, дифференцированных по заранее обусловленным признакам, и диагностика осуществляется по этим новым уровням, что приводит к увеличению ее надежности. Статистической обработке также подвергаются все выборки из БД, составленные с целью уточнения или поиска необходимых критериев неполадок различного вида. Данными для статистической обработки служат также выборки из БД по запросам. Программа рассчитывает среднее значение выборки, среднее квадратичное отклонение от среднего значения, проводит анализ и отбраковку выпадающих точек.
Информационно-диагностическая система диагностики ранней изоляции трансформаторного оборудования позволяет автоматически проводить контроль его состояния, а в исследовательских целях дает оперативный доступ к статистическому материалу.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
- Аракелян В. Г., Сенкевич Е. Д. Ранняя диагностика повреждения изоляции высоковольтного маслонаполненного оборудования // Электротехн. пром-сть. Сер. Аппараты высокого напряжения, трансформаторы, силовые конденсаторы. 1986. Вып. 3(7). С. 48—56.
- Аракелян В. Г., Сенкевич Е. Д. Ранняя диагностика маслонаполненного высоковольтного оборудования // Электр. станции. 1985. № 6. С. 50—54.
