変圧器コア接地電流モニタからのデータには、どのような分析方法が使用できますか？

変圧器コア接地電流モニターのサプライヤーとして、私は長い間、変圧器監視の分野に深く関わってきました。これらのモニターから収集されたデータは、変圧器の状態とパフォーマンスに関する情報の宝庫です。このブログでは、このデータに使用できるさまざまな分析方法について詳しく説明します。

時系列分析

変圧器コア接地電流モニターからのデータの最も基本的かつ強力な分析方法の 1 つは、時系列分析です。この方法では、接地電流が時間の経過とともにどのように変化するかを調べる必要があります。現在の値を時間に対してプロットすることで、傾向、パターン、異常を特定できます。

たとえば、一定期間にわたって接地電流が着実に増加している場合は、変圧器コアに問題が発生していることを示している可能性があります。おそらく、徐々に絶縁が破壊されているか、接地システムに欠陥がある可能性があります。一方、電流の突然のスパイクは、一時的な過電圧や軽度の内部故障などの短期的なイベントの兆候である可能性があります。

時系列分析は、将来の現在値を予測するのにも役立ちます。 ARIMA (自己回帰統合移動平均) などの統計モデルを使用すると、近い将来の接地電流がどのようになるかを予測できます。これは、メンテナンス計画に非常に役立ちます。接地電流が数週間以内に安全限界を超えると予測できれば、重大な障害が発生する前にメンテナンスの計画を立てることができます。

しきい値ベースの分析

しきい値ベースの分析も簡単ですが効果的な方法です。このアプローチでは、接地電流の上限と下限を設定します。これらの制限は、変圧器の仕様と業界標準に基づいて決定されます。

監視されている電流が上限閾値を超えている場合、それは何かが間違っていることを明確に示しています。コアの短絡、過剰な迷走電流、接地接続の問題など、さまざまな理由が考えられます。同様に、電流が下限しきい値を下回った場合は、接地経路の開回路が示唆される可能性があります。

この方法は実装が簡単で、潜在的な問題がある場合に迅速なアラートを提供できます。ただし、限界もあります。しきい値は固定されており、考えられるすべての動作条件を考慮しているわけではありません。たとえば、変圧器の負荷が突然変化すると、実際の問題を示すことなく、接地電流が一時的にしきい値を超えることがあります。

周波数分析

周波数解析には、接地電流の周波数成分を調べることが含まれます。現在の信号は、高速フーリエ変換 (FFT) などの技術を使用して、さまざまな周波数成分に分解できます。

変圧器コアのさまざまな種類の故障により、特有の周波数特性が生じる可能性があります。たとえば、コアの短絡により、通常の動作条件では存在しない高調波周波数が発生する可能性があります。地絡電流の周波数スペクトルを分析することで、これらの故障の存在を早期に検出できます。

周波数分析は、さまざまな種類の妨害を区別するのにも役立ちます。たとえば、一時的な過電圧によって電流に高周波スパイクが発生する可能性があり、また、長期にわたる絶縁の問題によって低周波成分が変化する可能性があります。

相関分析

相関分析は、接地電流と変圧器に関連する他のパラメータとの関係を見つけることです。これらのパラメータには、負荷電流、温度、電圧が含まれる場合があります。

たとえば、接地電流と負荷電流の間に強い正の相関関係があることに気付いた場合、それは接地電流が負荷の影響を受けていることを示している可能性があります。これは正常な動作である可能性がありますが、トランスの磁気回路に問題があることを示唆している可能性もあります。

一方、接地電流と温度に相関関係がある場合は、温度の上昇に伴って絶縁が劣化している可能性があります。これらの相関関係を理解することで、変圧器の状態をより包括的に理解することができます。

機械学習 - ベースの分析

近年、機械学習は、変圧器コア接地電流モニターからのデータを分析するための一般的なツールとなっています。機械学習アルゴリズムは、過去のデータから学習し、人間には検出が難しい複雑なパターンを特定できます。

たとえば、ニューラル ネットワークを使用して、接地電流データに基づいて変圧器の状態を分類できます。ニューラル ネットワークは、正常な状態と障害のある状態の大規模なデータセットでトレーニングできます。トレーニングが完了すると、変圧器が正常に動作しているか、それとも潜在的な障害があるかを予測できます。

もう 1 つのアプローチは、クラスタリング アルゴリズムを使用することです。これらのアルゴリズムは、類似の特性に基づいてデータを異なるクラスターにグループ化できます。たとえば、通常の動作条件に対応する 1 つのクラスターと、さまざまなタイプの障害に対応する別のクラスターが存在する場合があります。現在のデータがどのクラスタに属しているかを特定することで、変圧器の状態を迅速に評価できます。

他の監視システムとの統合

変圧器コア接地電流モニターからのデータは、他の監視システムと統合するとさらに価値が高まります。たとえば、それを次のデータと組み合わせることができます。変圧器オンライン部分放電監視システム。部分放電は絶縁劣化の兆候であり、接地電流データと部分放電データを比較することで、変圧器の絶縁状態をより完全に把握することができます。

接地電流データを、変圧器溶存ガス分析装置。変圧器油に溶けているガスは内部故障に関する情報を提供することができ、このデータと地絡電流データを組み合わせることで、より正確な故障診断に役立ちます。

同様に、変圧器巻線のホットスポット監視このシステムは、接地電流が巻線の温度とどのように関係しているかを知ることができます。

結論

結論として、データに使用できる分析方法はいくつかあります。変圧器コア接地電流モニター。各方法には独自の長所と制限があり、多くの場合、これらの方法を組み合わせて変圧器の状態を最も正確に評価できます。

信頼性の高い変圧器コア接地電流モニターをご希望の場合、またはこれらの分析方法を変圧器に適用する方法について詳しく知りたい場合は、お気軽にお問い合わせください。当社は、お客様が変圧器監視を最大限に活用し、変圧器の長期的な健全性とパフォーマンスを確保できるようお手伝いいたします。

参考文献

• IEEE Std C57.104 - 2019、油入変圧器で生成されたガスの解釈に関する IEEE ガイド
• ブラウン、HK、ストーン、GC (2000)。回転機械の電気絶縁: 設計、評価、エージング、テスト、修理。 IEEEプレス。
• エル - メイン州ハワリー (2008)。電力システム: 設計と分析。 CRCプレス。