Currently, different kinds of diagnosis and inspection technologies are applied to prevent the internal mechanical transformation of transformers. For example, examination of internal Partial Discharge of transformer, analysis of transformer oil gas, and measurement Frequency Response Analyzer(FRA) are used to diagnose defect. Especially, diagnosis technique through Frequency Response Analyzer(FRA) has been used and developed from 1960, when it was first introduced, till now to become an important tool to examine presence of defect and to prove quality of machines for the most electric machine producers electric power company in the world. However, diagnosis through FRA is still in introduction level in Korea and the application method for FRA is not established yet. For that reason, study about the application of domestic electric installation according to the FRA is needed. It is expected that the study play an important part in the prevention of defect due to the internal transformation of transformer by introducing measurement theory, providing measurement method, and analyzing application cases.
본 연구에서는 몰드형 전력변압기의 절연열화 상태를 진단하기 위해 에폭시 수지의 보이드방전에 의한 절연열 화의 상태를 트리의 길이에 따라 열화 초기, 중기 및 말기로 구분하고 이때 방출된 음향선호흘 분석하였다. 또한 보이드방전에 의한 음향선호를 측정할 때 몰드변압기의 철심에서 발생되는 자기적 음향 노이즈가 중첩됨으로 이를 구분하기 위해 용량 500[kVA]인 실용 몰드변압기를 배전 계통 22.9[kV]의 선로에 접촉하였을 때, 자화전류 및 부하전류에 의해 각 상에서 발생되는 음향 노이즈 신호의 주파수 스펙트럼올 분석하였다. 실행 결과, 에폭시수지의 보이드방전애 의해 발생된 음향방출신호의 주파수 스펙트럼은 열화상태에 따라 약 50-230[kHz] 범위에서 측정되었으나, 배잔계동에 접속된 실용 몰드변압기의 자화전류 및 부하전류에 의해 발생된 자기회로의 음향 노이즈에 대한 주파수 스펙드럼은 약 4O-120[kHz] 대역인 것으로 나타났다.
Support vector machine (SVM) is introduced as an effective fault diagnosis technique based on dissolved gases analysis (DGA) for oil-immersed transformers with maximum generalization ability; however, the applicability of the SVM is highly affected due to the difficulty of selecting the SVM parameters appropriately. Therefore, a novel approach combing SVM with improved imperialist competitive algorithm (IICA) for fault diagnosis of oil-immersed transformers was proposed in the paper. The improved ICA, which is proved to be an effective optimization approach, is employed to optimize the parameters of SVM. Cross validation and normalizations were applied in the training processes of SVM and the trained SVM model with the optimized parameters was established for fault diagnosis of oil-immersed transformers. Three classification benchmark sets were studied based on particle swarm optimization SVM (PSOSVM) and IICASVM with four multiple classification schemes to select the best scheme for transformer fault diagnosis. The results show that the proposed model can obtain higher diagnosis accuracy than other methods. The comparisons confirm that the proposed model is an effective approach for classification problems.
In this paper, we described the new IEC method with fuzzy theory for detecting abnormal causes within transformer. The proposed technique presented the solution of limitation in case of lying nearly boundary conditions and not having codes for measured gas values in IEC code. Also, we proved the confidence of diagnosed results in the use of the gases values in real fault transformers.
The life of power transformer is basically dependent on the aging deterioration of insulating paper. Analysis of insulating paper for its DP value or tensile strength requires removal of a few strips of paper but direct measurement of this properties is not practical for in-service transformers. For this reason furfural analysis by HPLC has gained increasing favor as a means of estimating degradation of insulating papers in power transformers and this paper reports on the analysis of data on the concentration of furfural in oil samples from about 50 power transformers and the case study. The data showed that furfural content can estimate more accurately aging characteristics compared to concentration of CO, $CO_2$. We expect that these results can be useful to predict the aging characteristics and life diagnosis of power transformers and further the study must be continued.
This paper describes the characteristics of electromagnetic wave propagation in power transformer. A transformer which is similar to 154 kV single phase on-site transformer unit was provided for the purpose of the experiment. The 12 dielectric windows on the transformer enclosure to install UHF (ultra high frequency) sensors and the full scale mock ups of winding and the core were also equipped in the transformer. Every sensors to be installed to the transformer was tested and verified whether they show same characteristics or not before the experiment. A discharge gap which was used as a PD (partial discharge) source moved to several necessary locations in the transformer to simulate dielectric defects. Propagation times of electromagnetic wave signal from PD source to sensors decided by the routes of both reflection phenomenon and diffraction phenomenon were compared each other. The experimental results showed propagation route of the PD signal makes an effect on the frequency spectrum of front part of the signal and the magnitude of the signal and propagation time of the signal when the signal is captured on the sensor.
Partial Discharge (PD) phenomena occurred by different nature of insulating defects has been regarded as a random process by which Phase Resolved Partial Discharge Analysis(PRPDA) has been proposed and then commercially accepted for the diagnosis of the power apparatus since more than three decades. Moreover, for the same purpose, a novel approach based on the Chaotic Analysis(CAPD) has been proposed since 2000, in which Partial Discharge(PD) phenomena is suggested to be considered as a deterministic dynamical process. In this work, for the diagnosis of Gas Insulated Transformer(GITr), four different types of specimen were fabricated as a model of the possible defects that might possibly cause its sudden failures such as turn to turn insulation, inter coil insulation, free moving particle and protrusion. For this purpose, these defects are introduced into the Gas Insulated Transformer(GITr) mock-up and experimental investigations have been carried out in order to analyze the related Partial Discharge(PD) patterns by means of both Phase Resolved Partial Discharge Analysis(PRPDA) and Chaotic Analysis(CAPD) respectively and then their comparisons are made systematically.
Within serviced period of time in transformer, thermal stress is the most influential parameter affecting the aging behavior of an insulation system. The thermal stress on the insulation system may occur from operation in a high temperature environment due to Joule's heat at winding coils. This paper describes a development of capacitive sensor and preventive diagnosis techniques for electrical insulating oil, widely used for power and distribution transformer. To survey the dielectric properties of the virgin and used mineral insulating oil, we utilized the highly precise measuring system of KRISS. And the results were used to determine the design factors of the sensor. To evaluate diagnosis by the sensor, we performed accelerated aging test about insulating oils. The condition of aged specimens were investigated by measurements of relative permittivity i.e. capacitance change by capacitive sensor.
Dissolved gas analysis (DGA) is widely used to detect incipient faults in oil-filled electrical equipment. KEPCO make a rule of DGA in 1985. They have been diagnosing power transformer using their DGA criteria. In this paper, we analysis the result of DGA data about transformer in the substation. We try to find out what is cause of an error in DGA diagnosis considering accuracy in extracting gases from mineral oil in transformer. The carbon-monoxide was primary reason of warning in DGA data. We specially consider that aging is a cause of generating of carbon-monoxide in power transformer.
In this paper, we propose a two-port S-parameter data to diagnose the fault conditions of a single-phase transformer. Using the S-parameters we can measure the reflection and transmission characteristics of signal power at the port of a transformer, which can also be converted into ABCD parameters and Z parameters through a well-known conversion formulas. Transformer fault diagnoses can be performed based on the intuitive and qualitative/quantitative characteristics of the these parameters. In addition, we can obtain wide frequency characteristics at the primary and secondary sides of the transformer, which can be used to get time domain responses using the inverse Fourier transformation with some specific input waveform. In order to verify the effectiveness of the proposed method, the fault conditions were analyzed in simulation and experiment for 3 kVA single phase transformer with 15: 5 turns ratio, and the validity of the proposed method was verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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