РАЗРАБОТКА НЕЧЕТКОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ ИНТЕРПРЕТАЦИИ РЕЗУЛЬТАТОВ АНАЛИЗА РАСТВОРЕННЫХ В МАСЛЕ ГАЗОВ

Автор(и)

  • V. E. Bondarenko Национальный технический университет "Харьковский политехнический институт"
  • O. V. Shutenko Национальный технический университет "Харьковский политехнический институт"

DOI:

https://doi.org/10.20998/2074-272X.2017.2.08

Ключові слова:

диагностика трансформаторов, анализ растворенных в масле газов, особенности газосодержания, уровни концентраций, нечеткие нейронные сети, функции принадлежности, распределение Вейбулла, обучение сети, нечеткий вывод, ошибочные решения

Анотація

Разработана и обучена нечеткая нейронная сеть для интерпретации результатов хроматографического анализа растворенных в масле газов. Предложено определять функции принадлежности лингвистических термов с учетом функций плотностей распределения концентраций газов для трансформаторов с различным состоянием. Выполнено тестирование обученной сети на независимой выборке. Проанализированы возможности нейронных сетей распознавать развивающиеся дефекты на ранней стадии их развития, или рост концентраций газов в исправных трансформаторах, после аварийных воздействий со стороны электрических сетей.

Біографія автора

V. E. Bondarenko, Национальный технический университет "Харьковский политехнический институт"

к.т.н., доцент каф. электрических аппаратов

Посилання

1. Kosterev M.V., Bardik E.І. Pytannya pobudovy nechitkykh modeley otsinky tekhnichnoho stanu ob"yektiv elektrychnykh system [The issue of building fuzzy models evaluate the technical condition of the objects of electrical systems]. Kyiv, NTUU «KPІ» Publ., 2011. 654 p. (Ukr).

2. Lezhnjuk P.D., Rubanenko O.Є., Zhuk І.A. Diagnosis of power transformers using fuzzy sets. Visnyk of Vinnytsia Politechnical Institute, 2005, no.1, pp. 43-51. (Ukr).

3. Kosterev M.V., Bardik Є.І., Vozhakov R.V., Bolotnij M.P. Technical condition evaluation and prediction of the resource operability of power transformers based on the theory of fuzzy sets. Visnyk of Vinnytsia Politechnical Institute, 2012, no.2, pp. 83-87. (Ukr).

4. Kosterev N.V., Bardik E.I. Fuzzy modeling of electrical equipment for the evaluation of the technical condition and deciding on further exploitation strategy. Tekhnichna elektrodynamika. Tem. vypusk «Problemy suchasnoyi elektrotekhniky», 2006, no.3, pp. 39-43. (Rus).

5. Denisova N.V., Sahapov A.A. Neural network as a tool for diagnosis power oil transformers. Archivarius, 2016, no.3(7), pp. 33-37. (Rus).

6. Shutenko O.V. Formation of fuzzy inference procedures to detect emerging defects in high-voltage transformers. Bulletin of NTU «KhPІ», 2008, no.44, pp 162-177. (Rus).

7. Ahmed M.R., Geliel M.A., Khalil A. Power transformer fault diagnosis using fuzzy logic technique based on dissolved gas analysis. 21st Mediterranean Conference on Control and Automation, Jun. 2013, pp. 584-589. doi: 10.1109/MED.2013.6608781.

8. Hongzhong Ma, Zheng Li, P. Ju, Jingdong Han, Limin Zhang. Diagnosis of power transformer faults on fuzzy three-ratio method. 2005 International Power Engineering Conference, 2005. doi: 10.1109/ipec.2005.206897.

9. C.-H. Liu, T.-B. Lin, L. Yao, S.-Y. Wang. Integrated power transformer diagnosis using hybrid fuzzy dissolved gas analysis. IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering, Oct. 2015, vol.10, no.6, pp. 689-698. doi: 10.1002/tee.22148.

10. M. A. A. Siddique, S. Mehfuz. Artificial neural networks based incipient fault diagnosis for power transformers. 2015 Annual IEEE India Conference (INDICON), Dec. 2015. doi: 10.1109/indicon.2015.7443174.

11. C. H. Liu, L. T. Yao, T. B. Lin, S. Y. Wang. Innovated Fault Diagnosis for Power Transformer Using Hybrid Fuzzy Dissolved Gas Analysis. Applied Mechanics and Materials, Jan. 2013, vol.284-287, pp. 1082-1086. doi: 10.4028/www.scientific.net/amm.284-287.1082.

12. SOU-N EE 46.501: Dіagnostika maslonapovnenogo transformatornogo obladnannja za rezul'tatami hromatografіchnogo analіzu vіl'nih gazіv, vіdіbranih iz gazovogo rele, i gazіv, rozchinenih uі zoljacіjnomu maslі [SOU-N EE 46.501: Diagnosis oil-filled transformer equipment based on the results of chromatographic analysis of free gas with gas relay selected, i gases dissolved in insulating oil]. Kiїv, 2007, 92p.(Ukr).

13. Shutenko O.V. Research of influence of operational factors on results of chromatographic analysis of the gases dissolved in oil. Bulletin of Kharkiv Petro Vasylenko National Technical University of Agriculture, 2008, vol.1, no.73, pp. 45-48. (Ukr).

14. Shutenko O.V., Baklay D.N., Ostrikova T.A., Melnik N.Y. Analysis of the causes of gassing in the power transformer, based on a study of correlations between dissolved in oil gases. Lighting Engineering and Power Engineering, 2012, no.3, pp. 72-81. (Rus).

15. Shutenko O.V., Baklay D.M. Analysis of gases concentration distribution laws, dissolved in oil of high voltage transformers unpressurized of execution. Bulletin of NTU «KhPІ», 2014, no.60(1033), pp.136-150. (Ukr).

16. Aksenov Yu.P. Monitoring tekhnicheskogo sostoianiia vysokovol'tnoi izoliatsii elektrooborudovaniia energeticheskogo naznacheniia v ekspluatatsii i pri remontakh [Technical condition monitoring of high-voltage insulation of electrical energy purposes in the operation and repairs]. Moscow, Nauchtekhlitizdat Publ., 2002. 338 p. (Rus).

##submission.downloads##

Опубліковано

2017-04-29

Як цитувати

Bondarenko, V. E., & Shutenko, O. V. (2017). РАЗРАБОТКА НЕЧЕТКОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ ИНТЕРПРЕТАЦИИ РЕЗУЛЬТАТОВ АНАЛИЗА РАСТВОРЕННЫХ В МАСЛЕ ГАЗОВ. Електротехніка і Електромеханіка, (2), 49–56. https://doi.org/10.20998/2074-272X.2017.2.08

Номер

Розділ

Електричні станції, мережі і системи