Опыт использования метода частотных характеристик при диагностических обследованиях силовых трансформаторов классов напряжения 10–500 кВ

  • Анисим Петрович Долин
  • Мария Михайловна Киприянова
Ключевые слова: силовой трансформатор, деформации, обмотка, магнитопровод, частотная характеристика

Аннотация

Статья посвящена идентификации различных дефектов магнитопроводов и обмоток трансформаторов классов напряжения 10–500 кВ методом частотных характеристик. Предложена схема определения динамических зон частотных характеристик. Определены оптимальные схемы измерений. На основе результатов измерений частотных характеристик однотипных трансформаторов разработан метод расчета базовых характеристик. Приведены конкретные примеры определения дефектов методом частотных характеристик трансформаторов 10–500 кВ, в том числе деформации магнитопровода, радиальной деформации обмоток, наличия короткозамкнутых витков в обмотке, отклонения обмотки от вертикальной оси. Полученные результаты подтверждены визуальным осмотром активной части, а также другими видами испытаний и измерений. Проведено сопоставление различных статистических коэффициентов для оценки дефектов активной части трансформаторов. Для оценки уровня развития дефектов магнитопровода и обмоток предложены ориентировочные допустимые значения коэффициента стандартного отклонения.

Биографии авторов

Анисим Петрович Долин

кандидат техн. наук, генеральный директор ООО Научно-технический центр «Электроинжиниринг, Диагностика и Сервис» (ООО НТЦ «ЭДС»), Москва, Россия; apdol@mail.ru.

Мария Михайловна Киприянова

аспирант кафедры «Электрические станции», Национальный исследовательский университет «МЭИ», Москва, Россия; GlushenkovaMM@mpei.ru.

Литература

1. ГОСТ Р 59239-2020. Трансформаторы силовые и реакторы. Метод измерения частотных характеристик. М.: Стандартинформ, 2021, 49 с.
2. СТО 34.01-23.1-001-2017. Объем и нормы испытаний электрооборудования. Стандарт организации ПАО «Россети», 2017, 262 с.
3. CIGRE Brochure 812. Advances in the Interpretation of Transformer Frequency Response Analysis (FRA). Working Group A2.53, 2020, 108 p.
4. CIGRE Technical Brochure 342. Mechanical-Condition Assessment of Transformer Windings Using Frequency Response Analysis (FRA). 2008, 67 p.
5. Ларин В.С. и др. Опыт применения метода частотных характеристик для оценки состояния испытательного трансформатора большой мощности. – Электрические станции, 2024, № 2, с. 38–49.
6. IEC 60076-18:2012. Power Transformers – Part 18: Measurement of Frequency Response. 2012, 94 p.
7. C57.149-2012. IEEE Guide for the Application and Interpretation of Frequency Response Analysis for Oil-Immersed Transformers. 2013, 72 р.
8. DL/T 911–2004. Frequency Response Analysis on Winding Deformation of Power Transformers. The Electric Power Industry Standard of People's Republic of China, 2005.
9. Al-Ameri S.M. et al. Interpretation of Frequency Response Analysis for Fault Detection in Power Transformers. – Applied Sciences, 2021, vol. 11, DOI: 10.3390/app11072923.
10. Tahir M., Tenbohlen S. Transformer Winding Condition Assessment Using Feedforward Artificial Neural Network and Frequency Response Measurements. – Energies, 2021, vol. 14, DOI: 10.3390/en14113227.
11. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 1999, 479 с.
12. Zhou L. et al. Detection of Transformer Winding Faults Using FRA and Image Features. – IET Electric Power Applications, 2020, vol. 14, pp. 972–980, DOI: 10.1049/iet-epa.2019.0933.
13. Lachman M.F. et al. Frequency Response Analysis of Transformers: Visualizing Physics Behind the Trace. – Proceedings of the Seventy-Eighth Annual International Conference of Doble Clients, 2011, vol. 28.
14. Banaszak S. The Assessment of Mechanical Condition of Transformers’ Active Part with Frequency Response Analysis Method, 2015, 170 p.
15. Al-Ameri S.M. et al. Frequency Response Analysis: An Enabling Technology to Detect Internal Faults within Critical Electric Assets. – Applied Science, 2022, vol. 12, DOI: 10.3390/app12189201.
16. РД (СО) 34.45-51.300-97. Объем и нормы испытания электрооборудования. М.: Издательство НЦ ЭНАС, 2008, 153 с.
17. РД 153-34.0-46.302-00. Методические указания по диагностике развивающихся дефектов трансформаторного оборудования по результатам хроматографического анализа газов, растворенных в масле. 2001, 42 с.
18. Виноградова Л.В. и др. Хроматографический анализ растворенных газов в диагностике трансформаторов. Иваново: Ивановский государственный энергетический ун-т им. В.И. Ленина, 2013, 104 с.
#
1. GOST R 59239-2020. Transformatory silovye i reaktory. Metod izmereniya chastotnyh harakteristik (Power Transformers and Reactors. Method for Frequency Response Measurement). M.: Standartinform, 2021, 49 p.
2. STO 34.01-23.1-001-2017. Ob"em i normy ispytaniy elektro-oborudovaniya. Standart organizatsii PAO «Rosseti» (Scope and Standards of Testing of Electrical Equipment. The Standard of Orga-nization of PJSC ROSSETI), 2017, 262 p.
3. CIGRE Brochure 812. Advances in the Interpretation of Trans-former Frequency Response Analysis (FRA). Working Group A2.53, 2020, 108 p.
4. CIGRE Technical Brochure 342. Mechanical-Condition Asses-sment of Transformer Windings Using Frequency Response Analysis (FRA). 2008, 67 p.
5. Larin V.S. et al. Elektricheskie stantsii – in Russ. (Electrical Power Plants), 2024, No. 2, pp. 38–49.
6. IEC 60076-18:2012. Power Transformers – Part 18: Measurement of Frequency Response. 2012, 94 p.
7. C57.149-2012. IEEE Guide for the Application and Interpretation of Frequency Response Analysis for Oil-Immersed Transformers. 2013, 72 r.
8. DL/T 911–2004. Frequency Response Analysis on Winding Deformation of Power Transformers. The Electric Power Industry Standard of People's Republic of China, 2005.
9. Al-Ameri S.M. et al. Interpretation of Frequency Response Analysis for Fault Detection in Power Transformers. – Applied Sciences, 2021, vol. 11, DOI: 10.3390/app11072923.
10. Tahir M., Tenbohlen S. Transformer Winding Condition Assessment Using Feedforward Artificial Neural Network and Frequency Response Measurements. – Energies, 2021, vol. 14, DOI: 10.3390/en14113227.
11. Gmurman V.E. Teoriya veroyatnostey i matematicheskaya statistika (Probability Theory and Mathematical Statistics). M.: Vysshaya shkola, 1999, 479 p.
12. Zhou L. et al. Detection of Transformer Winding Faults Using FRA and Image Features. – IET Electric Power Applications, 2020, vol. 14, pp. 972–980, DOI: 10.1049/iet-epa.2019.0933.
13. Lachman M.F. et al. Frequency Response Analysis of Transformers: Visualizing Physics Behind the Trace. – Proceedings of the Seventy-Eighth Annual International Conference of Doble Clients, 2011, vol. 28.
14. Banaszak S. The Assessment of Mechanical Condition of Transformers’ Active Part with Frequency Response Analysis Method, 2015, 170 p.
15. Al-Ameri S.M. et al. Frequency Response Analysis: An Enabling Technology to Detect Internal Faults within Critical Electric Assets. – Applied Science, 2022, vol. 12, DOI: 10.3390/app12189201.
16. RD (SO) 34.45-51.300-97. Ob"em i normy ispytaniya elektrooborudovaniya (Scope and Standards of Testing of Electrical Equipment). M.: Izdatel’stvo NTS ENAS, 2008, 153 p.
17. RD 153-34.0-46.302-00. Metodicheskie ukazaniya po diagnostike razvivayushchihsya defektov transformatornogo oboru-dovaniya po rezul’tatam hromatograficheskogo analiza gazov, ras-tvorennyh v masle (Guidelines for the Diagnosis of Developing Defects in Transformer Equipment Based on the Results of Chromatographic Analysis of Gases Dissolved in Oil). 2001, 42 p.
18. Vinogradova L.V. et al. Hromatograficheskiy analiz rastvoren-nyh gazov v diagnostike transformatorov (Chromatographic Analysis of Dissolved Gases in Transformer Diagnostics). Ivanovo: Ivanovskiy gosudarstvennyy energeticheskiy un-t im. V.I. Lenina, 2013, 104 p
Опубликован
2025-01-30
Раздел
Статьи