CHẨN ĐOÁN SỰ CỐ TRONG MÁY BIẾN ÁP 3 PHA SỬ DỤNG CÁC TÍN HIỆU DÒNG, ÁP VÀ RUNG ĐỘNG CƠ KHÍ

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả:

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái Nguyên, 2020

Mô tả vật lý: tr.96-102

Bộ sưu tập: Báo, Tạp chí

ID: 303221

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Hệ thống điện là một hệ thống phức tạp trong cả cấu trúc và vận hành, khi xảy ra sự cố bất kỳ một phần tử nào trong hệ thống đều ảnh hưởng đến độ tin cậy cung cấp điện, chất lượng điện và gây thiệt hại lớn về kinh tế. Vì vậy, việc nhận dạng trạng thái máy biến áp trong quá trình làm việc giúp chuẩn đoán sớm các dạng sự cố trong máy biến áp 3 pha, qua đó giảm bớt những thiệt hại về kinh tế và nâng cao độ tin cậy, chất lượng điện cung cấp cho các hộ tiêu thụ là hết sức cần thiết. Bài báo nghiên cứu chẩn đoán sự cố tiềm ẩn trong máy biến áp phân phối 22/0,4kV bằng cách dùng phần mềm ANSYS để phân tích các mẫu số liệu điện và chuyển vị cơ khí. Thuật toán Levenberg – Marquadrt kết hợp mạng nơ ron MLP được sử dụng để nhận dạng các trạng thái của MBA. Kết quả học của mạng nơ ron đã thành công và nhận dạng được 05 trạng thái sự cố của MBA, bao gồm: Chập 2 vòng dây cuộn cao áp pha B, chập 5%, 10% tổng số vòng dây cuộn cao áp pha B, nới lỏng dây quấn pha B và lỏng bu lông gá các cuộn dây MBA vào xà đỡ. Kết quả nhận dạng đạt độ chính xác 99,8%.The electrical system is a complex system in both structure and operation, where any fault occurs, any element in the system affects power supply reliability, power quality and causes great economic damage. Therefore, the identification of the transformer state in the working process can help us to early diagnose fault patterns in 3-phase transformers, thereby reducing economic losses and improving reliability. The quality of electricity supplied to consumers is essential. This paper deals with identifying faults in 22/0.4kV distribution 3 phase transformers by using the ANSYS software to simulate samples of electrical data and mechanical displacement. The Levenberg - Marquadrt algorithm combined with the MLP neural network was used by the author to identify the MBA states. Neural network learning results have been successful and identified 05 fault states of the MBA, including the short 2 turns of phase B high voltage winding, short 5%, 10% of the total number of phase B high voltage winding, relax phase B windings and loose bolts that attach the MBA coils to the support beam). The identification results have an accuracy of 98.9%.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR