Abstract
This paper describes the new algorithm method for detecting abnormal causes within power transformers. Generally, the gas analysis has been proved the most confident method of many transformer diagnostics. The proposed algorithm is adapted to the international codes of IEC, Dornenburg, Gas Pattern including the DEPCO´s gas analysis method for the improvement of diagnostic efficiency. Specially, this algorithm is programmed by the tool of Element Expert developed Neuron DATA Inc. in USA. Also, it was confirmed that the developed algorithm is proved the confidence by the use of real data in fault power transformers.
본 논문에서는 전력용 변압기 내부의 이상원인을 규명하는 방법중 가장 신뢰성이 우수한 가스분석기법에 대한 새로운 알고리즘을 제시하였다. 제시된 알고리즘은 한전 유중가스 분석법을 포함한 국제적으로 공인된 IEC법, Domenburg법, 가스 Pattern법 등을 통합하여 적용하므로써 진단의 효율성을 높였으며, 미국 Neuron DATA사에서 개발한 Element Expert Tool로 작성되었다. 또한, 실제 이상이 발생된 전력용 변압기의 유중가스치를 제안된 알고리즘에 적용하여 신뢰성을 입증하였다.
