Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Характеристика неисправностей силовых трансформаторов. методы и технические средстваоперативного диагностирования 12
1.1. Основные причины возникновения неисправностей в силовых трансформаторах 12
1.2. Методы диагностирования технического состояния силовых трансформаторов без снятия напряжения 17
1.3. Метод диагностирования, основанный на контроле частичных разрядов
1.3.1. Возникновение частичных разрядов 20
1.3.2. Характерные виды дефектов, развивающиеся под действием ЧР 23
1.4. Характеристики частичных разрядов, используемые при диагностировании 27
1.5. Методы регистрации частичных разрядов
1.5.1. Электрический (цифровой) метод регистрации 30
1.5.2. Метод электромагнитной локации 34
1.5.3. Метод акустической локации 36
1.6. Описание прибора AR-700 38
1.6.1. Назначение прибора 39
1.6.2. Устройство и характеристики прибора 40
1.6.3. База данных по акустическим сигналам 41
1.7. Задачи разработки методики анализа технического состояния по
результатам акустической локации ЧР 43
1.8. Выводы и постановка задачи исследований 45
Глава 2. Разработка методики диагностирования технического состояния трансформаторов по результатам акустической локации частичных разрядов З
2.1. Основные положения методики 49
2.2. Обоснование параметров ЧР для диагностирования неисправностей в трансформаторах 54
2.3. Разработка программного модуля, реализующего методику идентификации неисправностей 2.3.1. Основной алгоритм программы сбора и статистической обработки данных об отказах 57
2.3.2. Алгоритм обработки данных об отказах по фактору времени и номеру трансформатора 59
2.3.3. Алгоритм обработки данных об отказах по месту возникновения отказа 60
2.4. Применение разработанных алгоритмов для анализа повреждаемости электрооборудования электростанций ОАО «ММК» 63
2.5. Методика экспериментального обследования трансформатора методом акустической локации ЧР 65
2.6. Контроль уровня электроразрядной активности при изменениях нагрузки и температуры 69
ВЫВОДЫ 73
Глава 3. Анализ технического состояния трансформаторов энергоблоков центральной электростанции ОАО «ММК» 75
3.1. Экспериментальные исследования ЧР в трансформаторах ЦЭС 77
3.1.1. Расположение датчиков 77
3.1.2. Результаты замеров частичных разрядов 77
3.1.3. Протоколы измерения разрядной активности 83
3.1.4. Выводы по результатам замеров
3.2. Обработка результатов замеров 91
3.3. Критерии оценки технического состояния трансформаторов по результатам измерения разрядной активности 94
Выводы 98
Глава 4. Методика локализации неисправностей на основе алгоритма нечеткой кластеризации. внедрение результатов работы 99
4.1. Методы кластерного анализа 100
4.1.1. Задачи кластеризации Д00
4.1.2. Нечеткие системы классификации 101
4.1.3. Математические основы метода кластеризации 102
4.1.4. Алгоритмы нечеткой кластеризации
4.2. Метод субтрактивной (горной) кластеризации 107
4.3. Алгоритм кластерного анализа в среде MATLAB ПО
4.3.1. Функция определения центров кластеров 110
4.3.2. Функция расчета потенциалов кластеров 112
4.4. Обоснование применения метода субтрактивной кластеризации для анализа частичных разрядов в трансформаторах 117
4.5. Методика и алгоритм анализа ЧР по методу субтрактивной кластеризации 120
4.6. Исследование состояния трансформаторов ЦЭС методами кластерного анализа 124
4.7. Внедрение результатов работы 128
4.8. Оценка технико-экономической эффективности 129
Выводы 132
Заключение 134
Литература
- Методы диагностирования технического состояния силовых трансформаторов без снятия напряжения
- Основной алгоритм программы сбора и статистической обработки данных об отказах
- Протоколы измерения разрядной активности
- Обоснование применения метода субтрактивной кластеризации для анализа частичных разрядов в трансформаторах
Введение к работе
Актуальность темы. Внедрение средств диагностирования технического состояния маслонаполненного электрооборудования и в первую очередь силовых трансформаторов является актуальной и остро востребованной задачей. Это обусловлено рядом объективно сложившихся причин, основной из которых является физический износ оборудования, достигающий в Российской энергетике 50–70%. Сложившаяся ситуация в полной мере характерна для ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат» (ОАО «ММК»), трансформаторный парк которого в значительной степени выработал нормативный ресурс. В этих условиях актуальность диагностирования технического состояния электрооборудования обусловлена следующими причинами:
– необходимостью продления срока эксплуатации сверх нормативного, вплоть до выработки реального, заложенного изготовителем ресурса;
– необходимостью предотвращения аварий энергоблоков собственных электростанций, убытки от которых исчисляются миллионами рублей;
– общемировой тенденцией перехода от системы планово-предупредительных ремонтов к ремонтам по состоянию.
В условиях ОАО «ММК» оснащение основного оборудования средствами технического диагностирования включено в перечень приоритетных направлений. Соответственно возрастает роль методов диагностирования в режиме реального времени.
Работы по диагностированию состояния трансформаторов ведутся МЭИ (ТУ), ИГЭУ, СамГТУ, КГЭУ, НГТУ, Сибирским НИИ Энергетики и другими организациями. Широко известны труды Аксенова Ю.П., Алексеева Б.А., Вдовико В.П., Гольдштейна В.Г., Голенищева-Кутузова А.В., Львова М.Ю., Назарычева А.Н., Русова В.А., Салтыкова В.М., Хренникова А.Ю.
Одним из перспективных и интенсивно развивающихся методов контроля технического состояния без снятия напряжения (в режиме on-line) является метод локации частичных разрядов (ЧР). Регистрация ЧР в высоковольтном оборудовании используется для целей диагностики в течение последних 15–20 лет. Однако в настоящее время данный метод применяется в основном для контроля оборудования энергосистем, крупных электростанций, в том числе АЭС. Для контроля состояния оборудования генерирующих электростанций промышленных предприятий данный метод обследования практически не применяется. Это вызвано техническими трудностями, а также проблемами научного и методического характера. К ним относятся:
– сложность выявления диагностических признаков и идентификации неисправностей по контролируемым параметрам ЧР;
– отсутствие четких диагностических критериев оценки технического состояния по диагностическим признакам;
– отсутствие методик диагностирования технического состояния трансформаторов на основе обработки и анализа результатов периодических замеров интенсивности ЧР.
Целью диссертационной работы являются разработка и практическое применение методики локализации и идентификации неисправностей силовых маслонаполненных трансформаторов без снятия напряжения на основе оперативного контроля частичных разрядов и анализа результатов их периодической акустической локации.
Для достижения цели поставлены следующие задачи:
1. Анализ характерных неисправностей силовых трансформаторов, диагностических признаков, методов локализации и идентификации неисправностей. Анализ методов регистрации частичных разрядов, обоснованный выбор диагностического оборудования.
2. Разработка комплексной методики диагностирования технического состояния трансформаторов, включающей исследование характеристик разрядов, полученных в результате индивидуальных замеров акустических сигналов, и анализ динамики изменения показателей разрядной активности, полученных в результате периодической объемной локации ЧР.
3. Разработка алгоритмов и программы автоматизированной обработки статистических данных о состоянии электрооборудования. Применение для анализа технического состояния трансформаторов центральной электростанции (ЦЭС) ОАО «ММК».
4. Проведение экспериментов по акустической локации ЧР в трансформаторах энергоблоков ЦЭС. Оценка технического состояния по результатам замеров и сопоставления показателей разрядной активности с нормативными.
5. Разработка и практическое применение методики и алгоритма обработки результатов периодической акустической локации ЧР на основе метода субтрактивной (горной) кластеризации, обеспечивающих локализацию и идентификацию неисправностей, а также оценку динамики их развития.
Методика проведения исследований. Теоретические исследования основаны на положениях теории надежности, спектрального анализа, статистических методах обработки информации. Экспериментальные исследования выполнены методом акустической локации с помощью прибора анализа частичных разрядов и локации зон дефектов в изоляции высоковольтного оборудования AR-700. Обработка данных осуществлялась с использованием методов кластерного анализа с помощью приложения Fuzzy Logic Toolbox системы Matlab, реализующего метод субтрактивной кластеризации. При разработке программы обработки статистических данных о состоянии электрооборудования использован язык программирования Turbo Pascal 7.0.
Основные положения и результаты, выносимые на защиту:
1. Методика диагностирования технического состояния трансформатора по результатам акустической локации ЧР, основанная на комплексном исследовании параметров отдельных разрядов, полученных в результате индивидуальных замеров, и динамических изменений показателей разрядной активности, полученных в результате периодической объемной локации ЧР.
2. Алгоритмы и программа статистической обработки данных об отказах трансформаторов, обеспечивающие классификацию отказов по времени, номеру объекта, месту и периодичности возникновения, а также расчет показателей надежности.
3. Теоретическое обоснование и применение методов кластерного анализа массивов данных для локализации очагов возникновения ЧР и их распределения в структуре трансформатора. Обоснование применения геометрических координат частичных разрядов в качестве элементов матрицы наблюдений.
4. Методика и алгоритм локализации неисправностей на основе метода субтрактивной кластеризации. Принцип идентификации неисправностей путем сопоставления центров кластеров ЧР с конструктивным расположением узлов трансформатора и использования потенциалов кластеров для оценки динамики развития дефекта.
5. Результаты применения разработанной методики для диагностирования технического состояния трансформаторов энергоблоков ЦЭС ОАО «ММК», подтвердившие достоверность основных теоретических положений и высокую эффективность ее использования для локализации неисправностей на ранней стадии развития.
Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждается правомерностью принятых исходных положений и предпосылок, корректным применением математического аппарата и методов программирования, комплексным характером экспериментов, повторяемостью измерений и их соответствием результатам, опубликованным в научной литературе, использованием опыта длительной эксплуатации силовых трансформаторов на промышленном предприятии.
Научная новизна. В процессе решения поставленных задач получены следующие новые научные результаты:
1. Разработана методика диагностирования технического состояния трансформатора по результатам акустической локации ЧР, принципиальным отличием которой является комплексное исследование характеристик индивидуальных разрядов, и динамических изменений показателей разрядной активности, полученных в результате периодической объемной локации ЧР.
2. Предложены алгоритмы и программа статистической обработки данных об отказах трансформаторов, обеспечивающие классификацию отказов по времени, месту и периодичности возникновения.
3. Обосновано применение методов кластерного анализа для локализации очагов возникновения ЧР с использованием геометрических координат частичных разрядов в объемной зоне трансформатора в качестве элементов матрицы наблюдений.
4. Впервые обоснован принцип идентификации неисправностей путем сопоставления центров кластеров ЧР с конструктивным расположением узлов трансформатора и использования потенциалов вновь образовавшихся кластеров для оценки динамики развития неисправностей.
Практическая ценность и реализация работы состоит в том, что
1. Разработанная методика применена для диагностирования технического состояния трансформаторов энергоблоков ЦЭС ОАО «ММК». По результатам комплексного диагностического обследования, выполненного методом акустической локации, даны рекомендации обслуживающему персоналу по режимам эксплуатации трансформаторов, отработавших нормативный срок, и дополнительным диагностическим обследованиям.
2. С использованием разработанной программы статистической обработки данных выполнена оценка повреждаемости трансформаторов электростанций ОАО «ММК», дано распределение повреждений по основным узлам с учетом срока эксплуатации.
3. Аппаратно-программный комплекс на базе прибора AR-700 внедрен в промышленную эксплуатацию на центральной электростанции ОАО «ММК». Экономический эффект за счет сокращения времени простоев энергосистемы ЦЭС превышает 1 млн. руб./год.
4. Алгоритмы диагностирования технического состояния трансформаторов и разработанные программы переданы разработчику прибора AR-700 ООО «Димрус» (г. Пермь), где используются при совершенствовании программного обеспечения приборов акустической локации ЧР.
5. Разработанная методика замеров акустических сигналов и обработки результатов кластерным методом рекомендуется для расширенного применения при диагностировании технического состояния высоковольтного электротехнического оборудования.
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались: на I международном промышленном форуме «Реконструкция промышленных предприятий – прорывные технологии в металлургии и машиностроении» (г. Челябинск, 2007, г.), I международной научно-практической конференции «ИНТЕХМЕТ-2008» (г. Санкт-Петербург, 2008 г.); 9-й Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и специалистов «Энергетики и металлурги настоящему будущему России» (г. Магнитогорск, 2008 г.); международной научно-технической конференции специалистов ОАО «ММК» (г. Магнитогорск, 2009 г.), международной научно-технической конференции «Проблемы электротехники, электроэнергетики и электротехнологии» (г. Тольятти, 2009 г.); V международной молодежной научной конференции «Тинчуринские чтения» (г. Казань, 2010), ежегодных научно-технических конференциях ГОУ ВПО «МГТУ им. Г.И. Носова» (г. Магнитогорск, 2008, 2009 гг.).
Публикации. Основное содержание диссертационной работы опубликовано в 13 печатных трудах, в числе которых 4 статьи в рецензируемых изданиях и одно свидетельство РФ об официальной регистрации программы для ЭВМ.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 148 наименований. Работа изложена на 158 страницах основного текста, содержит 40 рисунков, 16 таблиц и приложения объемом 9 страниц.
Методы диагностирования технического состояния силовых трансформаторов без снятия напряжения
Пробои масляных каналов в главной изоляции возникают преимущественно при воздействии импульсов перенапряжений или при воздействии рабочего напряжения при наличии в промежутке механических примесей (особенно опасны волокна целлюлозы) или эмульгированной влаги. Если значение кажущегося заряда при пробое масляного канала превышает 10"7 Кл, то возможно повреждение твердой изоляции с последующим развитием этого дефекта уже под действием рабочего напряжения.
Пробой масляного зазора между изолированным проводником и картонным барьером (изоляция отводов, перемычек и пр.) характеризуется обычно сравнительно малыми значениями кажущихся зарядов — (5-Ю-11.... 10"10) Кл (определение кажущегося заряда приводится ниже в п. 1.4). Единичные разряды, как правило, не приводят к повреждению твердой изоляции, а образовавшиеся газообразные продукты растворяются в масле. Однако при длительном (в течение нескольких месяцев) воздействии таких разрядов возможно накопление разрушений твердой изоляции с последующим формированием газовых пузырьков в толще твердой изоляции и резким нарастанием кажущихся зарядов и числа ЧР в единицу времени. Для такого дефекта характерно наличие длительного инкубационного периода, во время которого практически не наблюдается изменения характеристик ЧР, и последующее достаточно быстрое развитие с увеличением кажущегося заряда до значений
Пробой масляного канала между катушками, как и частичный пробой витковой изоляции, чаще всего происходит при воздействии импульсов пе 26 ренапряжений и не сопровождается развитием ЧР под рабочим напряжением. Такие пробои, как правило, не ведут к развитию дефекта, за исключением случаев, когда они происходят в деформированной обмотке. При наличии остаточной деформации обмотки пробои масляного канала между катушками могут инициировать разряды при рабочем напряжении и приводить к повреждению продольной изоляции. Кажущиеся заряды таких разрядов обычно не превосходят 10"8 Кл вплоть до появления дугового разряда между витками.
Разряды е масляных клиньях развиваются практически во всех трансформаторах. Значения кажущихся зарядов для новой изоляции обычно не превосходят (10"п...З-10"11) Кл, газообразных продуктов при этом образуется мало, и они растворяются в масле. Однако по мере старения в масле появляются механические примеси, нерастворимые осадки и шламы, которые за счет электростатических сил втягиваются в зону усиления электрического поля в клине и оседают там, приводя с одной стороны к усилению поля, а с другой к увеличению зоны усиленного поля. Кажущийся заряд при этом увеличивается и при достижении 10"8 Кл может привести к повреждению твердой изоляции с последующим достаточно быстрым ростом дефекта, а в некоторых случаях и переходом его в ползущий разряд.
Скользящие разряды по поверхности картонных барьеров возникают чаще в области края обмотки и инициируются либо пробоями масляных каналов, либо разрядами в масляных клиньях. В некоторых случаях они могут появляться самостоятельно на технологических дефектах изоляции обмоток, при снижении электрической прочности масла или при попадании на поверхность барьеров механических проводящих примесей. На начальном этапе развития скользящие разряды, несмотря на большой кажущийся заряд (до 10"7 Кл), не вызывают разрушения картона, и если породившая их причина самоустраняется (например удаление примесей), разряды прекращаются. Однако, если скользящие разряды продолжаются в течение нескольких часов, происходит повреждение поверхности картона и дефект быстро развивается либо в виде поверхностного разряда, либо переходит в ползущий разряд. Кажущийся заряд ЧР при развитии ползущих разрядов увеличивается от 10"7 до 10"5Кл. Локализация и идентификация неисправностей может быть выполнена по характеру ЧР, определяемому с помощью типовых осциллограмм, примеры которых приведены в [109]. По результатам анализа данных определяется форма разрядного явления и дефектные узлы. С учетом амплитуды и интенсивности делается заключение о техническом состоянии.
Все параметры ЧР могут быть условно разделены на две группы: это характеристики индивидуального разряда и параметры, характеризующие разрядную активность [64, ПО]. К первой группе можно отнести амплитуду ЧР, его фазу (расположение) относительно приложенного напряжения, кажущийся заряд. Они могут быть получены в результате осциллографирова-ния, т.е. при регистрации электрическим (цифровым) методом.
Вторая группа параметров характеризует интенсивность ЧР и может быть получена путем вычислений по результатам замеров. К таким характеристикам относятся интенсивность разрядов: количество ЧР в единицу времени (как правило, за период фазного напряжения), средний ток мощность разрядов и др [111]. Однако сложность обработки ЧР, полученных методом акустической локации в баке трансформатора заключается в том, что невозможно вести речь о каком либо переменном напряжении, к которому «привязывается» разряд. Это осложняет оценку результатов диагностирования и соответственно ограничивает применимость метода акустической локации, который обладает рядом преимуществ над методами электрической и электромагнитной локации. К таким преимуществам относятся: простота подключения и замеров, высокая помехозащищенность, удобство использования при периодической диагностике, не требуется подключение согласующих конденсаторов и др. Главными преимуществами метода акустической локации являются возможность получения интегральных характеристик и возможность многосторонней оценки свойств дефектов и соответственно наиболее точной локации неисправностей на ранней стадии развития.
Среди параметров изоляции, определяемых множеством различных методов, характеристики ЧР несут наибольшую информацию об опасности дефектов [64]. ЧР описываются комплексом характеристик, указанных в табл. 1.4 [112].
Основной алгоритм программы сбора и статистической обработки данных об отказах
Как отмечалось выше, основную информацию об источнике частичных разрядов несут их максимальное значение, фаза и частота следования. Регистрируемые импульсы ЧР имеют случайный характер, их параметры меняются во времени и имеют большой разброс. Поэтому наиболее значимыми параметрами являются не характеристики отдельно взятых импульсов ЧР, а некоторые усредненные значения их параметров.
Как показано в результате литературного обзора, в большинстве случаев используются формы распределений ЧР по максимальному значению и фазе относительно приложенного напряжения [54, 63-65]. Однако при исследовании акустических разрядов непосредственно на поверхности бака трансформатора их ориентация относительно приложенного напряжения практически невозможна. Поэтому выбор параметров ЧР требует более подробного обоснования.
С целью обоснования наиболее информативных параметров, характеризующих разрядную активность, которые могут быть получены в результате обработки полученной экспериментальной информации, ниже приводится анализ параметров и обобщенных характеристик ЧР, используемых при диагностировании. К таким характеристикам можно отнести зависимость числа разрядов N от их кажущихся зарядов q, N(q), и фазовые характеристики, д( р), устанавливающие местонахождение ЧР в периоде переменного напряжения. На рис. 2.1 представлены фазовые характеристики, представляющие собой графическое изображение местонахождения сигналов ЧР (и их кажущееся значение) на периоде воздействующего переменного напряжения [64]. Информативными характеристиками являются фаза возникновения г/ / и погасания q 2 ЧР на положительной или отрицательной полуволнах и разброс этих значений в виде Аср. Использование фазовых характеристик позволяет определять вид дефекта в изоляции. ж toi.q -9 10 -11
Однако получение фазовых характеристик возможно только при электрической локации ЧР на фазах высоковольтных вводов. При акустической локации сигналов на поверхности бака трансформатора сопоставление временных координат импульса с какой либо из фаз подводимого напряжения затруднительно (возможно только вблизи вводов, с относительно низкой точностью, вследствие взаимного влияния фаз).
В этой ситуации более информативной является зависимость N{q). Преимуществом ее использования является возможность достоверной оценки интенсивности разрядов и отслеживания ее изменения как во времени, так и при изменениях исходных условий (нагрузки и температуры). Это является важным диагностическим признаком, позволяющим оценить динамику развития неисправностей.
В соответствии с ГОСТ 20074-83 ЧР количественно характеризуются кажущимися зарядами q единичных ЧР и частотой следования п разрядов. Предусматривается измерение частоты следования импульсов напряжения ЧР и, с амплитудами в интервале значений Umi ±Д/. В результате измерений формируется ряд чисел Umi и й/, характеризующий распределение числа импульсов ЧР в единицу времени от значения амплитуды (см. рис. 2.2) [112]. Рис. 2.2. Графики распределения числа импульсов ЧР от амплитуды ЧР
Количественные соотношения между измеренными амплитудами напряжения и кажущимся зарядом ЧР устанавливаются с помощью градуировки: qx = Aq Umax , где Ач - градуировочный коэффициент, Кл/В; Umax - амплитудное напряжение импульса ЧР, В. [2]. Градуировка прибора AR-700 осуществлялась фирмой-изготовителем в соответствии с требованиями ГОСТ 20074-83 [112]. В используемом приборе градуировочный коэффициент составляет к 5 пКл/мВ. Соответственно при амплитудах сигналов, измеренных на трансформаторах ЦЭС, находящихся в пределах 0,4-0,5 В (рис. 3.8), заряд кажущегося разряда не превышает 2500 пКл.
Целью сбора информации об аварийных отключениях является их распределение по группам и определение характерных неисправностей, возникающих в трансформаторах. Результатом исследований должно стать определение диагностических признаков и соответственно методов идентификации неисправностей.
Однако обработка "вручную" объемной информации об аварийных отключениях и их причинах требует больших усилий и временных затрат. С целью их минимизации была поставлена задача разработки специализированного программного обеспечения для автоматизированной обработки данных о неисправностях и причинах их возникновения.
Для оптимизации процесса сбора и обработки информации об отказах силовых трансформаторов и другого оборудования энергоблоков электростанций была разработана программа для ЭВМ. Данная программа формирует архив отказов, выполняет статистическую обработку архивных данных и рассчитывает среднее время наработки на отказ. На программу получено свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ [132]. Основной алгоритм программы приведен на рис. 2.3. Для работы алгоритма необходимы входные данные: информация о произошедшем отказе в силовом трансформаторе. Ввод данных осуществляется непосредственно в программе (блок 1). Данные вводятся в следующем формате - YYYYMMDD.NN.Cause, где YYYYMMDD - дата возникновения отказа: год, месяц и число, введенные без пробелов; NN - номер трансформатора либо энергоблока, в котором произошел отказ оборудования; Cause - причина отказа, представляющая собой строку длиной до 50 символов.
Данные сохраняются в файле архива Archive.dat. На экран выводится следующая информация о файле архива: имя файла, количество записей в нем, первая и последняя даты (блок 2). Ввод данных осуществляется до тех пор, пока оператор не ответит положительно на запрос об обработке данных (блок 3).
В случае положительного ответа выполняются сортировка и обработка сохраненных данных по дате: определяется суммарное число отказов в течение каждого года, а также распределение этих отказов по обследуемым объектам. Затем рассчитываются статистические показатели (математическое ожидание и дисперсия) для каждого года. Отсортированные статистические данные сохраняются в файлах SortArchive.dat и StatData.dat, соответственно (блоки 4-5). На следующем этапе аналогичная статистическая обработка данных осуществляется по номеру трансформатора. Данные сохраняются в файлах Sortrans.dat и StatTrans.dat (блок 6).
Протоколы измерения разрядной активности
Задачами исследований, выполняемых в настоящей главе, являются акустическая локация и обработка информации о частичных разрядах в баках трансформаторов энергоблоков ЦЭС. Экспериментальные исследования выполнялись на шести трансформаторах, перечень которых представлен в табл. 3.1, более подробные технические характеристики - в табл. П. 1.1 Приложения 1. Схема подключения трансформаторов представлена на рис. 3.1 [137].
Замеры проводились с помощью переносного прибора анализа частич ных разрядов и локации зон дефектов в изоляции высоковольтного оборудования AR-700. С этой целью на внешних сторонах бака устанавливались акустические датчики. Выбор места их расположения осуществлялся согласно методике, рекомендованной фирмой-разработчиком прибора - ПВФ «Вибро-Центр». Для оценки технического состояния объекта следует провести обработку данных, полученных по итогам единичных замеров, и их анализ. Для этого удобно представить экспериментальные результаты в виде графиков изменения интенсивности ЧР в функции их амплитуды (либо кажущегося заряда).
Схема подключения трансформаторов в энергосистеме ЦЭС Необходимо сопоставление диагностических критериев с нормативными показателями, что позволит дать предварительную оценку технического состояния обследуемого трансформатора. Конечной задачей является оценка состояния трансформаторов, на основе которой должны быть сделаны выводы о необходимости технического обслуживания либо о целесообразности применения дополнительных методов обследования.
1. Датчики устанавливались на южной либо северной сторонах бака на расстоянии 50 см друг от друга.
2. Порог сигнала, т.е. величина для обработки в процентах от максимального значения (в расчетах будут участвовать сигналы, превышающие этот порог) задавалась на уровне 50% для всех трансформаторов.
3. Настройки шума (в расчетах зоны дефекта будут участвовать сигналы выше установленного порога) варьировались в зависимости от конкретного трансформатора и подбирались экспериментально.
4. Для расчета зоны дефекта все замеры производились в течение 60-ти секунд.
Варианты расположения датчиков трансформаторах (№ 2 и № 5) показаны на рис. 3.2, а, б, соответственно. Датчики устанавливались как на стороне низкого, так и на стороне высокого напряжений. Рассматривались варианты установки вблизи высоковольтных вводов, однако это вызвало определенные технические затруднения.
В качестве примера на рис. 3.3, рис. 3.4 представлены результаты замеров частичных разрядов, выполненных на трансформаторе № 1 энергоблока ЦЭС [105, 138]. Точки, схематично показанные внутри объемной зоны трансформатора (рис. 3.3), наглядно характеризуют количество и месторасположение разрядов. Акустические всплески, зафиксированные в исходных сиг 78 налах, поступающих с датчиков (рис. 3.4), характеризуют амплитуду, частоту и длительность ЧР.
Осциллограммы акустических сигналов с акустических каналов №№ 1, 2 (трансформатор № 1, замер 13.09.2007) Следует заметить, что сигналы всех акустических каналов полностью соответствуют типичным, представленным в предыдущих параграфе (1-2 характерных всплеска за один период синусоиды питающей сети). Вместе с тем, сигналы каналов № 2 и № 3 характеризуются высоким уровнем высокочастотных помех. Для выяснения причин их появления проведен эксперимент по оценке влияния шума, возникающего при работе вентиляторов. Результаты замеров разрядов, выполненных при отключенных и работающих вентиляторах представлены на рис. 3.5, а и б, соответственно. Идентичный характер осциллограмм и незначительная амплитуда сигналов: 0,05 - 0,08 В, в то время как уровень разрядов достигает 0,35 В (рис. 3.4), свидетельствуют об отсутствии помех, вызванных работой вентиляторов.
В результате эксперимента при относительно высоких порогах шумов зафиксировано значительное количество разрядов, распределенных практически по всему объему бака (см. объемную схему на рис. 3.3). Аналогичные эксперименты выполнены на остальных пяти трансформаторах энергоблоков ЦЭС.
С целью оценки процессов развития разрядной активности выполнено сравнение объемных схем ЧР, полученных по результатам замеров, выполненных с разницей в 6 месяцев (23.10.07 и 23.04.08). Характерные объемные схемы для трансформаторов № 1, № 3 и № 5 представлены на рис. 3.6-3.8 (аналогичные результаты, полученные для трансформаторов № 2, № 4 и № 6 здесь не приводятся). Как следует из представленных рисунков, для всех трансформаторов на объемных схемах замеров, выполненных через полгода, визуально наблюдается увеличение разрядной активности, что свидетельствует об изменении их технического состояния. При этом изменяется объемное распределение ЧР в отдельных зонах бака, что говорит о возможном развитии дефектов в этих зонах.
Обоснование применения метода субтрактивной кластеризации для анализа частичных разрядов в трансформаторах
Модуль Findcluster содержит 7 верхних типовых меню графического окна (File, Edit, View, Insert, Tools, Windows и Help), область визуализации, область загрузки данных, область кластеризации, область вывода текущей информации а также кнопки Info и Close, которые позволяют вызвать окно справки и закрыть модуль, соответственно.
Область визуализации
В этой области в двумерном пространстве выводятся экспериментальные данные (образы) и найденные центры кластеров. Для образов используется маркер в виде красной окружности (о), а для центров кластеров — маркер в виде черной точки ().
В области также расположены меню выбора координатных осей X-axis и Г-axis, позволяющие ассоциировать признаки образов с осями абсцисс и ординат, соответственно. Область загрузки данных В этой области, которая расположена в правом верхнем углу окна, находится кнопка Load Data.... Нажатие этой кнопки позволяет загрузить данные для кластеризации, хранящиеся на диске. После нажатия кнопки Load Data... открывается типовое окно открытия файла. В файле данные должны быть записаны построчно, т.е. каждому образу должна соответствовать одна строка файла данных. Область вывода текущей информации В этой области, которая расположена внизу графического окна, выводится наиболее важная текущая информация, например, состояние модуля, номер итерации алгоритма кластеризации, значение целевой функции и т.п. Область кластеризации В этой области пользователь может выбрать алгоритм кластеризации, установить параметры алгоритма кластеризации, провести кластеризацию и сохранить координаты центров кластеров в виде файла. В области расположены следующие меню и кнопки.
Меню Method... позволяет выбрать один из двух алгоритмов кластеризации: subtractiv — алгоритм субтрактивной кластеризации; fcm - нечеткий с-means алгоритм. При выборе алгоритма субтрактивной кластеризации графическое окно модуля Findcluster имеет вид, показанный на рис. 4.3. В этом случае пользователь имеет возможность установить значения следующих параметров алгоритма Influence Range, Squash, Accept Ratio и Reject Ratio, смысл которых объяснен в описании функции subclust.
Кнопка Start- запускает кластеризацию. При использовании алгоритма fcm значения координат центров кластеров выводятся в окне визуализации после каждой итерации. При использовании субтрактивной алгоритма открывается дополнительное окно, показывающее динамику процесс кластеризации. Координаты центров кластеров выводятся по окончанию выполнения алгоритма.
Кнопка Save Center... - позволяет сохранить координаты найденных центров кластеров. По нажатию этой кнопки открывается типовое окно записи данных в файл. Координаты центров записываются в таком же формате, как и данные для кластеризации, т. е. каждая строчка файла содержит значения координат одного центра. Кнопка Clear Plot позволяет очистить поле вывода данных.
Для расчета потенциалов кластеров используется функция subclust, представляемая в формате [148] [С, S]=subclust (X, radii, xBounds, options), где X— матрица исходных данных, radii - вектор, значения которого принадлежат диапазону [0, 1] и задают диапазон расчета центров кластеров по каждому из признаков (свойств) измерений; xBounds - матрица размерности (2xq); q — число признаков, свойств рассматриваемого процесса (объекта), первая строка которой содержит минимальные значения интервала измерения каждого из признаков, а вторая - максимальные.
Дополнительный вектор options содержит компоненты: — options(I)=squashFactor - коэффициент, на который умножается вектор radii для уменьшения влияния потенциала граничных точек, значение по умол чанию 1,25; - options (2) = acceptRatio - коэффициент, используемый для определения точки исходных данных как центра последующего кластера по отношению к потенциалу предыдущего кластера, значение по умолчанию 0,5; - options (3) = rejectRatio — коэффициент, используемый для отклонения точки исходных данных как центра последующего кластера по отношению к потенциалу предыдущего кластера, значение по умолчанию 0,15; — options (3)=verbose — если значение не равно 0, то на экран монитора выводится информация о процессе кластеризации, значение по умолчанию 0. Функция subclust находит матрицу С значений координат центров кластеров (по строкам) и вектор S с-значений диапазонов влияния центра кластера по ка ждому из рассматриваемых признаков. Задача нахождения центров кластеров ставится следующим образом. Да т но: х- (xi,x2,...,xn) - объекты, подлежащие кластеризации, где п- количество объектов. Каждый объект хк = (х ,хк2,...,х р)представляет собой точку в -мерном пространстве признаков (& = 1,и). Необходимо найти центры кластеров, т.е. координаты центров скопления объектов, заданных множеством X.
Идея метода заключается в следующем. Объекты рассматриваются как потенциальные центры кластеров. Для каждого объекта рассчитывается значение так называемого потенциала, характеризующего плотность расположения других объектов в его окрестности. Чем "гуще" соседние объекты расположены к данному объекту, тем больше значение его потенциала. Значение потенциала для объекта xk = (xk\,хк2,- -,х )рассчитывается по формуле
