Modified fault diagnosis method for power transformers using fuzzy logic technique
Author
Source
Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences
Issue
Vol. 19, Issue 2 (30 Jun. 2011), pp.753-764, 12 p.
Publisher
Publication Date
2011-06-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
12
Main Subjects
Topics
Abstract AR
الطريقة الأكثر شيوعا لتشخيص الأعطال في محولات القدرة الكهربائية تتم بواسطة تحليل الغاز المذاب في زيت المحولات (DGA) و لكن هذه الطريقة التقليدية تفشل في بعض الأحيان في تشخيص العطل.
على الرغم من ذلك فإن هناك طرق عديدة تم تطويرها لمحاكاة نتائج طريقة (DGA)، مثل طريقة ترميز النسب الغازية (IEC) و طريقة المفتاح الغازي و رغم ذلك فان هذه الطرق تفشل أيضا عند تشخيص بعض أنواع الأعطال التي تحدث في هذه المحولات.
على الرغم من أن طريقة تحليل الغاز المذاب في زيت المحولات (DGA) تستخدم بصورة واسعة صناعيا فأنها تفشل في بعض الأحيان في تشخيص العطل.
هذا يحصل طبيعيا عندما تتعرض المحولة لأكثر من نوع واحد من الأعطال، لذا فإن التشخيص بهذه الطريقة لا يعطي النتائج الصحيحة.
إضافة لذلك فإن التشخيص بهذه الطريقة في بعض الأحيان لا يتطابق مع بعض الرموز الموجودة فعليا و يتسبب هذا بنتائج غير صحيحة.
يعرض هذا البحث طريقة معدلة تنتج عن التكامل بين التقنيات البرمجية باستخدام منطق ضبابي (تقنية ذكية) و طريقة ترميز النسب الغازية IEC (الأسلوب الكلاسيكي) لتشخيص أعطال متعددة في المحولات.
هذا النهج أو المقاربة المعدلة مطلوبة مطلوبة لتشخيص أعطال المحولات التي تحدث فيها مثل هذه الحالات فهي إضافة لتشخيص العطل فإنها تعطي التوصية المطلوبة الواجب اتخاذها عند المعالجة.
و قد أثبتت هذه الطريقة جدارتها لتشخيص أنواع مختلفة من الأعطال إضافة لفائدتها في تخطيط الصيانة من خلال التوصيات المعطاة لتكون أداة مفيدة جدا.
على سبيل المثال، في الواقع، أن حدود النسبة الغازية لا يكون واضحا، و خصوصا عندما يكون هناك أكثر من نوع واحد من الأعطال موجود في المحولة و لذلك، بين أنواع مختلفة من الأعطال، ينبغي أن لا يتغير الرمز بحدة عبر الحدود.
الطريقة المقترحة قد نفذت باستخدام لغة C++ الإصدار 60، حيث تم اختبار و دراسة العديد من الحالات.
Abstract EN
The most commonly diagnosis method for power transformer faults is the dissolved gas analysis (DGA) of transformer oil.
Although various methods have been developed to interpret DGA results such as IEC gas ratio code method, and key gas method, they sometimes fail to determine the faults.
Although Dissolved Gas Analysis (DGA) has widely been used in ‘the industry, but in some cases, this conventional method fail to diagnosis.
This normally happens for those transformers which have more than one type of fault.
Also, in some cases, the DGA results cannot be matched by the existing codes making the diagnosis unsuccessful in multiple faults.
This paper presents integration between software Programming using fuzzy logic technique (intelligent technique) and IEC gas ratio code (classical technique) to diagnose multiple faults in a transformer.
This modified approach is recommended for fault transformer diagnosis and the advisable actions to be taken.
It has been proved to be a very useful tool for transformer diagnosis and maintenance planning.
For instance, in fact, the gas ratio boundary may not be clear, especially when more than one type of fault exist.
Therefore, between different types of faults, the code should not change sharply across the boundaries.
The proposed method has been implemented using C++, version 6.0 language, where several case studies are tested.
American Psychological Association (APA)
al-Bakri, Ali A.. 2011. Modified fault diagnosis method for power transformers using fuzzy logic technique. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences،Vol. 19, no. 2, pp.753-764.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-290349
Modern Language Association (MLA)
al-Bakri, Ali A.. Modified fault diagnosis method for power transformers using fuzzy logic technique. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences Vol. 19, no. 2 (2011), pp.753-764.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-290349
American Medical Association (AMA)
al-Bakri, Ali A.. Modified fault diagnosis method for power transformers using fuzzy logic technique. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences. 2011. Vol. 19, no. 2, pp.753-764.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-290349
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 764
Record ID
BIM-290349
