हम पावर ट्रांसफार्मर के इंसुलेटिंग पेपर स्थिति को कैसे जान सकते हैं?
आजकल, नेचर ने एक लेख प्रकाशित किया है: XGBOOST\/LIGHTGBM मॉडल पर आधारित पावर ट्रांसफार्मर के इन्सुलेटिंग पेपर स्थिति की भविष्यवाणी करना।
जैसा कि हम सभी KONW, विद्युत उपयोगिताओं के लिए, एक पावर ट्रांसफार्मर के निरंतर संचालन को बनाए रखना महत्वपूर्ण है क्योंकि किसी भी ट्रांसफार्मर की खराबी के कारण राजस्व का नुकसान होता है। ट्रांसफार्मर के अधिकांश विफलताएं इन्सुलेशन सिस्टम की क्षति या विफलता से उपजी हैं, जिसमें कागज और इंसुलेटिंग तेल शामिल हैं। इन्सुलेटिंग पेपर ट्रांसफार्मर का एक महत्वपूर्ण घटक है, और इसकी स्थिति ट्रांसफार्मर के समग्र स्वास्थ्य के एक प्रमुख संकेतक के रूप में कार्य करती है। पोलीमराइजेशन (डीपी) की डिग्री इंसुलेटिंग पेपर की स्थिति को मापती है। डीपी में कमी कागज की उम्र बढ़ने का संकेत देती है और बढ़ी हुई गिरावट को इंगित करती है, जिससे विफलता का अधिक जोखिम होता है। जैसे ही इन्सुलेटिंग पेपर बिगड़ता है, कुछ रसायन जैसे कि फुरफुरल (2- फाल), कार्बन मोनोऑक्साइड (सीओ), और कार्बन डाइऑक्साइड (CO2) इन्सुलेट तेल में भंग हो जाते हैं; इन यौगिकों का विश्लेषण इंसुलेटिंग पेपर की स्थिति में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। अन्य कारक, जैसे कि नमी सामग्री और इंटरफेसियल तनाव, इंसुलेटिंग पेपर के क्षरण में भी योगदान कर सकते हैं।
वास्तव में, पावर ट्रांसफार्मर पावर नेटवर्क में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। और अधिकांश स्थितियों में, ट्रांसफार्मर की खराबी इन्सुलेट सिस्टम में विफलता के कारण थी। उपयोगिताओं को पावर नेटवर्क के प्रभावी संचालन पर ध्यान केंद्रित किया जाता है, जो अवांछित आउटेज को रोकने के लिए ट्रांसफार्मर दोषों के शुरुआती पता लगाने पर जोर देता है। इंसुलेटिंग पेपर की स्थिति ट्रांसफॉर्मर स्वास्थ्य के एक संकेतक के रूप में कार्य करती है, और इसकी उम्र बढ़ने से संभावित विफलताएं हो सकती हैं। इसलिए, इन्सुलेटिंग तेल पर आवधिक और नियमित परीक्षण इन्सुलेट पेपर की स्थिति का आकलन करने के लिए आवश्यक हैं।
पोलीमराइजेशन (डीपी) की डिग्री इंसुलेटिंग पेपर के राज्य का एक महत्वपूर्ण उपाय है। विभिन्न अनुशंसित परीक्षण, भंग गैस विश्लेषण (डीजीए), ब्रेकडाउन वोल्टेज (बीडीवी), तेल इंटरफैसिअल टेंशन (आईएफ), ऑयल एसिडिटी (एसीआई), नमी सामग्री (एमसी), तेल का रंग (ओसी), डाइलेक्ट्रिक लॉस (टैन Δ), और फ़्यूरान्स की सांद्रता, विशेष रूप से {}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}} इन मापदंडों और डीपी के बीच सहसंबंध स्थापित करें, और बाद में इन्सुलेट तेल की स्थिति। इन परीक्षणों से एकत्र किए गए डेटा का उपयोग XGBOOST\/LIGHTGBM मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया गया था, जिससे इन्सुलेटिंग पेपर की स्थिति की भविष्यवाणी करने के लिए एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता ढांचा बनाया गया था। परिणामों ने इन्सुलेट राज्य की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए मॉडल की मजबूत क्षमता का प्रदर्शन किया।
