論文の概要: Power transformer faults diagnosis using undestructive methods (Roger and IEC) and artificial neural network for dissolved gas analysis applied on the functional transformer in the Algerian north-eastern: a comparative study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10205v1
• Date: Mon, 2 Aug 2021 13:09:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-29 15:57:48.891664
• Title: Power transformer faults diagnosis using undestructive methods (Roger and IEC) and artificial neural network for dissolved gas analysis applied on the functional transformer in the Algerian north-eastern: a comparative study
• Title（参考訳）: 非破壊的手法(Roger, IEC)と人工ニューラルネットワークを用いたアルジェリア北東部のファンクショナルトランスに応用したパワートランスの故障診断 : 比較研究
• Authors: Bouchaoui Lahcene, Kamel Eddine Hemsas, Hacene Mellah, saad eddine benlahneche
• Abstract要約: Key Gases, Rogers Ratios, IEC Ratios, Duval Triangles, Logarithmic Nomograph for DGA results。 ニューラルネットワークを用いた電力変換器診断のための非エレガントなツールの設計。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Nowadays, power transformer aging and failures are viewed with great attention in power transmission industry. Dissolved gas analysis (DGA) is classified among the biggest widely used methods used within the context of asset management policy to detect the incipient faults in their earlier stage in power transformers. Up to now, several procedures have been employed for the lecture of DGA results. Among these useful means, we find Key Gases, Rogers Ratios, IEC Ratios, the historical technique less used today Doernenburg Ratios, the two types of Duval Pentagons methods, several versions of the Duval Triangles method and Logarithmic Nomograph. Problem. DGA data extracted from different units in service served to verify the ability and reliability of these methods in assessing the state of health of the power transformer. Aim. An improving the quality of diagnostics of electrical power transformer by artificial neural network tools based on two conventional methods in the case of a functional power transformer at S\'etif province in East North of Algeria. Methodology. Design an inelegant tool for power transformer diagnosis using neural networks based on traditional methods IEC and Rogers, which allows to early detection faults, to increase the reliability, of the entire electrical energy system from transport to consumers and improve a continuity and quality of service. Results. The solution of the problem was carried out by using feed-forward back-propagation neural networks implemented in MATLAB-Simulink environment. Four real power transformers working under different environment and climate conditions such as: desert, humid, cold were taken into account. The practical results of the diagnosis of these power transformers by the DGA are presented. Practical value.....
• Abstract（参考訳）: 今日では、変圧器の老朽化や故障が電力伝送産業に大きな注目を集めている。 溶存ガス分析(dga)は、電力変圧器の初期の初期故障を検出するための資産管理政策の文脈において、最も広く使われている手法に分類されている。 これまでにDGAの結果の講義にいくつかの手順が採用されている。 これらの有用な手段のうち、キーガス、ロジャース比、iec比、今日ではあまり使われない歴史的手法、デュバルペンタゴン法、2種類のデュバルトライアングル法、数種類のデュバルトライアングル法、対数ノモグラフがある。 問題よ DGAデータは、電力変換器の健康状態を評価する上で、これらの手法の能力と信頼性を検証するのに役立った。 Aim アルジェリア東北部のS\'etif州における機能的電力変換器の場合の2つの従来手法に基づくニューラルネットワークツールによる電力変換器の診断精度の向上。 方法論。 IECとRogersをベースとしたニューラルネットワークを用いた電力変換器診断のためのエレガントなツールを設計することで、障害の早期検出、消費者への電気エネルギーシステム全体の信頼性の向上、サービス継続性と品質の向上を実現している。 結果。 この問題をMATLAB-Simulink環境に実装したフィードフォワードバックプロパゲーションニューラルネットワークを用いて解決した。 砂漠,湿潤,寒冷など,環境や気候の異なる4つの実電力変圧器が検討された。 これらの変圧器のdgaによる診断の実際的な結果について述べる。 実用価値。

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