По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 621.314.21

Использование алгоритма дерева решений для определения результатов хроматографического анализа трансформаторного масла

Димитриев А.А. аспирант, Чувашский государственный университет им. И.Н. Ульянова
Михеев Г. М. д-р техн. наук, профессор, Чебоксарский институт (филиал) Московского политехнического университета, e-mail: mikheevg@rambler.ru

В работе рассмотрено использование метода искусственного интеллекта — алгоритма дерева решений для оценки состояния маслонаполненного электрооборудования по полученным результатам значений растворённых газов в диэлектрической жидкости с помощью хроматографии. Показано, что применение алгоритма дерева решений является приемлемым средством для решения задач по определению технического состояния высоковольтного маслонаполненного электрооборудования без участия экспертного заключения высококвалифицированных специалистов.

Литература:

1. Михеев Г.М. Трансформаторное масло: Учеб. пособие /Г. М. Михеев; Г. М. Михеев; М-во образования Рос. Федерации. Чуваш. гос. ун-т им. И.Н. Ульянова. — Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2003. — ISBN 5-7677-0731-6.

2. Михеев Г.М. Электростанции и электрические сети. Диагностика и контроль электрооборудования /Г. М. Михеев. — Саратов: Профобразование, 2017. — 297 с. — ISBN 978-5-4488-0089-4.

3. Патент № 2156450 C2 Российская Федерация, МПК G01N 1/10, H01F 27/04. Устройство для отбора пробы диэлектрической жидкости для хроматографического анализа: № 98106299/09: заявл. 25.03.1998: опубл. 20.09.2000 /Г. М. Михеев, Г. М. Михеев, Г.П. Некряченко [и др.]. — EDN WHYZAE.

4. Туктерева К.О. Выявление дефектов силовых трансформаторов на основе результатов хроматографического анализа растворенных в масле газов / К.О. Туктерева, А.А. Димитриев, Г. М. Михеев // Молодежь и инновации: Материалы XIX Всероссийской (национальной) научно-практической конференции молодых ученых, аспирантов и студентов, Чебоксары, 10 марта 2023 года. — Чебоксары: Чувашский государственный аграрный университет, 2023. — С. 554–558.

5. Туктерева К.О. Выявление дефектов силовых трансформаторов на основе результатов хроматографического анализа растворенных в масле газов / К.О. Туктерева, А.А. Димитриев, Г. М. Михеев // Молодежь и инновации: Материалы XIX Всероссийской (национальной) научно-практической конференции молодых ученых, аспирантов и студентов, Чебоксары, 10 марта 2023 года. — Чебоксары: Чувашский государственный аграрный университет, 2023. — С. 554–558.

6. Димитриев А.А. Распознавание дефекта силового трансформатора с применением нечеткой логики по результатам хроматографического анализа /А.А. Димитриев, Г. М. Михеев // Современные тенденции развития цифровых систем релейной защиты и автоматики: материалы научно-технической конференции молодых специалистов форума «РЕЛАВЭКСПО-2023», Чебоксары, 18–21 апреля 2023 года / Инновационный электротехнический кластер Чувашской Республики, Академия электротехнических наук Чувашской Республики, Чувашский государственный университет имени И.Н. Ульянова. — Чебоксары: Б. и., 2023. — С. 49–54. — EDN QMKXKR.

7. Хальясмаа А.И. Машинное обучение как инструмент повышения эффективности управления жизненным циклом высоковольтного электрооборудования / А.И. Хальясмаа // Вестник Иркутского государственного технического университета. — 2020. — Т. 24, № 5 (154). — С. 1093– 1104. — DOI 10.21285/1814-3520-2020-5-10 93-1104.

8. Хальясмаа А.И. Методы интерпретации результатов хроматографического анализа масла трансформаторного оборудования / А.И. Хальясмаа, В.К. Овчинников // Вестник Казанского государственного энергетического университета. — 2021. — Т. 13, № 1 (49). — С. 177–190.

9. Применение методов искусственного интеллекта в задачах технической диагностики электрооборудования электрических систем / В. М. Левин, А.И. Хальясмаа, Д.С. Ахьеев, В. З. Манусов. — Новосибирск: Новосибирский государственный технический университет, 2020. — 446 с. — (Монографии НГТУ). — ISBN 978-5-7782-4203-6.

10. Платформа Loginom. Официальный сайт компании BaseGroup Labs [Электронный ресурс]. URL: https://basegroup.ru/deductor/ description/ (дата обращения: 23.06.2023).

Хроматографический метод был предложен русским ботаником М.С. Цветом ещё в 1911 году. Однако его использование в нашей повседневной деятельности началось после 1941 года. Тем не менее, применение метода хроматографии в электроэнергетике для анализа растворённых в масле газов получило широкое распространение во второй половине XX века. В частности, в Чувашской энергосистеме и в ряде других регионов России, этот метод впервые был внедрён только в 1983 году [1].

С тех пор хроматографический анализ растворенных в масле газов (ХАРГ) является одним из эффективных методов диагностирования электрооборудования [1–6]. С помощью хроматографии в энергосистемах Чувашской Республики своевременно выявлены несколько сотен развивающихся дефектов в высоковольтных электрических аппаратах и предотвращены десятки аварий.

Так, например, с его помощью возможно определить местоположение неисправности отдельных узлов внутри бака трансформатора, что позволяет повысить эффективность и достоверность оценки технического состояния дорогостоящего электрооборудования.

Однако, необходимо иметь ввиду, что процесс диагностирования напрямую зависит от механизма интерпретации результатов ХАРГ. Для качественной оценки, например, состояния силового трансформатора, эксплуатационному персоналу следует руководствоваться соответствующими нормативными документами. Здесь важно иметь не только представление о процессах, протекающих в преобразователе напряжения, но и обладать соответствующим опытом и компетенциями в сфере технической диагностики электрооборудования.

По этим причинам искусственный интеллект (ИИ) может быть использован для обработки и анализа данных, полученных в результате хроматографического анализа трансформаторного масла. Например, ИИ может быть обучен распознавать и классифицировать различные компоненты диэлектрической жидкости, анализировать их концентрацию, определять степень загрязнения и качество масла на основе результатов хроматографии. Такие алгоритмы могут помочь упростить и ускорить анализ, а также автоматизировать интерпретацию полученных данных. Однако важно помнить, что для корректной оценки состояния электрооборудования с помощью ХАРГ необходимо иметь приборы высокой точности и правильной калибровки хроматографа [1].

Для Цитирования:
Димитриев А.А., Михеев Г. М., Использование алгоритма дерева решений для определения результатов хроматографического анализа трансформаторного масла. Оперативное управление в электроэнергетике: подготовка персонала и поддержание его квалификации. 2023;6.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: