Главная » Статьи » Наши статьи

НАШИ СТАТЬИ СТАТЬИ ДРУГИХ АВТОРОВ НАШИ ПРЕЗЕНТАЦИИ
Методика получения допустимых и предельно-допустимых значений контролируемых параметров маслонаполненного оборудования. ч.1

 

Статья была опубликована в журнале "Электричество" (2009 г., №6, с. 10-21)

 

автор: д.т.н., проф. И.В. Давиденко, УрФУ

 

Успешная эксплуатация электрооборудования зависит от точности и достоверности оценки его технического состояния, а значит, и от объективности критериев на которые опирается техническая диагностика. Не все контролируемые при технической диагностике оборудования параметры имеют значения, регламентируемые руководящими документами или заводом-изготовителем, а имеющиеся значения, в силу ряда причин, требуют пересмотра. В настоящее время в базах данных энергокомпаний накоплен большой массив данных контролируемых параметров оборудования за время его эксплуатации. В статье приводится методика анализа результатов многолетних наблюдений контролируемых параметров с целью получения их допустимых и предельно допустимых значений. Рассматриваются проблемы получения этих значений, а также, пути их преодоления на примере хроматографического анализа растворенных газов силовых трансформаторов.

 

Как правило, оценка технического состояния оборудования начинается с теста на исправное состояние, при котором оборудование полностью отвечает всем техническим требованиям. Суть теста: сравнение значений контролируемых параметров с их нормируемыми значениями. Для электрооборудования находящегося в эксплуатации большинство допустимых (ДЗ) и (или) предельно допустимых (ПДЗ) значений содержится в РД 34.45-51.300-97 [1]. Считается, что если контролируемый параметр находится вне границ регламентируемого диапазона ДЗ (определено неисправное, но работоспособное состояние объекта), то оборудование относится к группе с развивающимся дефектом. Далее оно либо наблюдается с учащенной периодичностью, либо проводится диагностика с привлечением дополнительного набора контролируемых параметров для идентификации вида дефекта, скорости его развития, степени опасности. Если же контролируемый параметр вышел за границы диапазона ПДЗ, то оборудование находится в стадии опасного развития дефекта, при котором прогнозируется его скорый переход в неработоспособное состояние. В этом случае оно выводится из работы для дальнейшего обследования или ремонта.


Эффективность диагностики тестового этапа зависит от точности критериев оценки, как самих контролируемых параметров, так и динамики их изменения. Существуют следующие пути получения ДЗ, ПДЗ параметров и их динамики, используемые как критерии диагностики:

  1.  от экспертов, исходя из представления физики происходящих в оборудовании процессов и с учетом их богатого практического опыта;
  2.  из результатов математического или натурного моделирования;
  3.  статистическими методами.

Реализация каждого из этих способов связана с определёнными трудностями. Для такого сложного объекта, каким является силовое электротехническое оборудование, до сих пор не разработаны полноценные математические модели, учитывающие всё многообразие и особенности процессов, протекающих в нём. Приемлемые решения имеются только для отдельных узлов и элементов такого оборудования.

 

Искусственное создание или ускорение развития дефектов на моделях хотя и позволяет получить ценную информацию, но не всегда даёт результаты, совпадающие с опытом эксплуатации оборудования в реальных условиях. Кроме того, при исследовании модели объекта надо иметь в виду, что модель не может быть полностью адекватна своему прототипу.


Накопление статистических (экспериментальных) данных было связано с большими затратами времени и средств, так как в реальном оборудовании дефекты развиваются относительно редко и медленно. Поэтому сбор случаев наработки на отказ в условиях реальной эксплуатации, когда можно проследить все причинно-следственные связи появления и развития дефектов, занимает очень много времени.


Из вышесказанного понятно, что эталонные значения диагностических параметров, приведенные в РД 34.45-51.300-97 [1], чаще всего, являются результатом некоего компромисса на основании экспертных оценок и содержат определённый запас “на уровень незнания”.


В настоящее время, большая часть энергокомпаний имеет информационно-аналитические системы в базах данных, которых накоплены статистически значимые массивы результатов контроля характеристик оборудования за много лет. Например, экспертно-диагностическая и информационная система «Альбатрос» (ЭДИС), внедряется с начала 90-х годов. На наш взгляд, накопленные в базах данных многолетние наблюдения значений контролируемых параметров позволяют получить с помощью методов математической статистики более объективные критерии диагностики.


Далее рассматривается разработанная автором методика получения ДЗ и ПДЗ контролируемых параметров на основе массива результатов хроматографического анализа масла, растворенных в трансформаторном масле (ХАРГ). ХАРГ давно зарекомендовал себя как надежный метод выявления повреждений силовых трансформаторов на ранней стадии их развития. Применение методики продемонстрировано на получении критериев типичных концентраций газов для силовых трансформаторов 35 кВ, так как на предприятиях МРСК России для оценки технического состояния этого вида оборудования применяют ХАРГ, а критерии оценки полученных результатов в РД отсутствуют. Статистически значимый массив результатов ХАРГ (3700 анализов) был собран базой данных ЭДИС «Альбатрос» по предприятиям двух МРСК, а также Тюменьэнерго, Татаэнерго, Липецкэнерго, Свердловэнерго, Коминэнерго, и Красноярскэнерго.


ХАРГ заключается в определении содержания в масле концентраций семи газов: H2, CH4, C2H2, C2H4, C2H6, CO, CO2 и проводится для трансформаторов 35 кВ с периодичностью определяемой внутренним регламентом энергокомпании (обычно один раз в 1-2 года). Полученные при эксплуатации оборудования значения концентраций газов должны сравниваться с их ДЗ. Считается, что при концентрациях газов ниже своих ДЗ, в оборудовании отсутствует развитие дефекта, то есть что опыт эксплуатации не показывает обнаруживаемого или зарождающегося повреждения.


Согласно отечественного РД [2] ДЗ концентраций газов называются граничными значениями, а согласно, международного стандарта [3] - типичными значениями. В обоих документах ДЗ концентраций определяются по графику интегральной функции распределения концентраций газов на уровне 0,9. Рассмотрим недостатки такого подхода и пути их устранения.

 

Проблема точности определения допустимого значения контролируемого параметра


Согласно описанной в РД [2] методике расчета ДЗ интегральная функция Fx строится по относительным частотам наблюдения значений концентрации газа на интервале (Рk):

                                                                                                                                                         (1)

где Рk в свою очередь рассчитывается как:

                                                                                                                                                            (2)

где N - количество трансформаторов в выборке;
Gk - количество трансформаторов со значением концентрации, находящейся на интервале k.


Величина интервала определяется, как величина вариационного ряда от нуля до максимальной концентрации газа Хmax, деленная на количество интервалов:

                                                                           (3)

где K - количество интервалов разбиения.

 

В [2] рекомендовано использовать 10-15 интервалов и мощность выборки N не менее 50. Согласно [2] в выборку должны включаться все замеры по одной единице оборудования, сделанные за последний год. ДЗ определяется по интегральной функции Fx на уровне 0,9. Так как, зачастую, относительная частота наблюдения параметра на интервале Рраспределяется по интервалам разбиения неравномерно, такой подход к расчету Fx приводит к искажению определения ДЗ. Направление искажения зависит от характера неравномерности (рисунок 1). В случае наибольшей плотности расположения относительных частот наблюдения параметра ближе к его минимальным значениям наблюдается завышение ДЗ (смотрите нахождение ХaДЗ по графику а на рисунке 1). В случае тяготения расположения относительных частот наблюдения ближе к максимальным значениям параметра получается занижение его ДЗ (смотрите нахождение ХbДЗ по графику b на рисунке 1).

Возникновение ошибок при определении допустимого значения параметра по интегральной функции распределения

Рисунок 1 - Возникновение ошибок при определении допустимого значения параметра по интегральной функции распределения


Для устранения этих недостатков и дальнейшего улучшения методики [2] предлагается ряд мер, изложенных ниже.

1. Для оборудования, находящегося на учащенном контроле, необходимо провести усреднение значений за интервал времени, равный обычной периодичности измерений, чтобы получить одинаковую частоту появления в массиве данных результатов измерения исправного оборудования с нормальной периодичностью контроля и оборудования, в котором предполагается развитие дефекта, с учащенной периодичностью.

2. Увеличить мощность выборки за счет включения в нее всех измерений парка оборудования за период его эксплуатации (рекомендация использовать замеры только за последний год ограничивает мощность выборки). Применение этих простых изменений сделают выборку более репрезентативной. 

Ниже рассматриваются ряд изменений методики расчета ДЗ и ПДЗ для повышения точности их определения и избавления от ошибок завышения или занижения этих значений.


1.  Необходимо проанализировать диапазон наблюдаемых значений Xmin-Xmах на существование его естественных ограничений с целью его сужения. Например, все наблюдаемые значения концентраций газов равные нулю и меньшие границы чувствительности обнаружения данного газа на хроматографе, можно считать равными значению порога чувствительности соответствующего газа для хроматографа, на котором производились измерения.

2. Необходимо рассмотреть есть ли на концах диапазона наблюдаемых значений Xmin-Xmах выбросы и применить сглаживание крайних значений диапазона. Для ХАРГ трансформаторов характерна неравномерность распределения относительных частот концентраций газов (график а на Рисунке 1) со значительными отклонениями максимальных значений Xmах (на порядок и более). Существует несколько способов сглаживания крайних выбросов массива данных. В рассматриваемом примере достаточно применить «ленивое» сглаживание [4], то есть крайнее значение приравнять предыдущему. Если выборка достаточно большая, то такое сглаживание можно повторить несколько раз, таким образом, чтобы число крайних точек, участвующих в сглаживании не превышало 1% от мощности выборки. Эти действия позволяют сузить интервал наблюдаемых значений с соответствующей стороны при выбросах крайних значений, а значит, снизят ошибки определения ДЗ при сохранении первоначальной мощности выборки.

3. Рекомендуется увеличить количество интервалов разбиения до 50-70.

В таблице 1 приведены расчеты математического ожидания (формула 4) для этилена и двуокиси окиси углерода на одной и той же выборке при разном количестве интервалов разбиения: при 15 (как рекомендует РД) , 50 и 70 штук.

                                                                                                                                                           (4)

    где x- значение концентрации на газа на середине интервала k.

Ниже в таблице приведены расчеты этой же величины без разбиения на интервалы (формула 5).

                                                                                                                                                                 (5)

Сравнивая величины M с чертой, полученные при разбивке массива данных на разное количество интервалов и без разбиения, видим, что значения M с чертой, полученные при разбиении на 15 интервалов наиболее далеки от точных, полученных без разбиения на интервалы. Значения, полученные при 50 и 70 интервалах близки между собой и к точным значениям. Заметим, что разница более ярко видна на параметрах, обладающих большей неравномерностью распределения в диапазоне наблюдения. В рассматриваемом примере у этана распределение наблюдаемых значений более неравномерно и разброс его значений больше, чем у двуокиси углерода (рисунок 2.а).

Таблица 1 – Показатели математической статистики концентраций газов силовых трансформаторов 35 кВ при разном количестве интервалов разбиения

Для дальнейшего повышения точности расчетов возможны два пути: первый – сделать распределение наблюдаемых значений в диапазоне наблюдения более однородным; второй – использовать формулу огибающей гистограммы распределения.
По первому варианту для выравнивания экспериментального распределения есть два способа: применение неравных интервалов и методы сглаживания массива данных. 

По мнению автора, для выравнивания плотности распределения данных массива ХАРГ по интервалам в диапазоне наблюдения наиболее эффективным и удобным для применения является медианный расчет интервалов [5]. Для медианного расчета интервалов весь массив данных ранжируется по возрастанию. Затем в каждый интервал разбиения распределяется равное количество значений массива. При таком расчете интервалов они получаются разной величины. Для иллюстраций преимущества медианного расчета интервалов разбиения приведены сравнительные графики (рисунок 2) и таблица 1 с результатами расчета.

      a) Равномерное распределение интервалов                                  b) Медианное распределение интервалов

Рисунок 2 - Определение ДЗ этилена и диоксида углерода для силовых трансформаторов 35 кВ при
равномерном и медианном распределении интервалов

 

На рисунке 2 показаны относительные частоты наблюдения значений концентрации газа на интервале и интегральные функции распределения, построенные при расчете интервалов двумя способами: равномерном (слева) и медианном распределении (справа). Расчеты сделаны на одной и той же выборке (мощностью 621 замеров) и при одинаковом количестве интервалов разбиения (50 штук) для этилена и двуокиси углерода. Нетрудно заметить, что при медианном распределении интегральная функция выглядит более плавно, распределение частот более равномерно, а значит, определение ДЗ будет точнее. Следовательно, мы снизили ошибку завышения при определении ДЗ параметра (XaДЗ), что подтверждается найденными значениями ДЗ на уровне Fx=0,9:
- для этилена получаем при интервалах одинаковой длины XaДЗ = 0,0039 об.%,
                         при медианном распределении интервалов XбДЗ = 0,0034 об.%;
- для диоксида углерода, соответственно, XaДЗ = 0,152 об.%, 
                                                               и XбДЗ =0,0149 об.%.
В таблице 2 приведен расчеты ДЗ (XДЗ) по функции распределения на уровне Fx=0,90, математического ожидания (M с чертой) и дисперсии (D) по всем газам, выполненные для обоих видов разбиения на интервалы на выборке одной энергокомпании, с числом интервалов разбиения, равным 75.

Таблица 2 - ДЗ концентрации газов силовых трансформаторов 35 кВ при разных видах расчета интервалов разбиения массива данных

 

Из таблицы 2 видно, что даже на такой мощной выборке при медианном распределении дисперсия меньше, а значит, математическое ожидание и ДЗ ближе к истинному значению.

ДЗ при медианном распределении меньше, чем при равномерном, так как снижается ошибка, возникающая при неравномерной плотности распределения наблюдаемых значений. Это более заметно у углеводородных газов и водорода, чем у оксидов углерода, поскольку они имеют большую неравномерность распределения данных в диапазоне наблюдения, что видно по графика частот наблюдения на интервале (рисунок 2) и по величинам дисперсий, приведенным в таблице 2. Для расчета ДЗ углеводородных газов и водорода более значимо и выбранное количество интервалов разбиения, чем для оксидов углерода.

Как отмечалось выше, следующим шагом на пути устранения неоднородности распределения наблюдаемых значений в диапазоне их изменения является применение различных способов сглаживания значений массива данных. Например, можно применить скользящие медианы, где сглаживание идет по тройкам ранжированных значений [4]. По
нашим наблюдениям, для массива ХАРГ при большом объеме данных и применении медианного распределения интервалов сглаживание не оказывает значимого влияния на результаты расчета. Решение о целесообразности сглаживания будет зависеть от характера распределения исследуемого параметра в диапазоне наблюдения и мощности его выборки.

В таблицу 3 помещены результаты расчета ДЗ для уровня интегральной функции 0.9, математического ожидания и дисперсии по водороду, метану и диоксиду углерода для выборки одной из рассматриваемых энергокомпаний мощностью 625 анализов при медианном расчете интервалов с применением сглаживания и без него. Как мы видим,
сглаживание уменьшает дисперсию, снижает величину ДЗ и математического ожидания и, следовательно, еще больше снижает ошибку завышения этих значений. Если для водорода и метана разница при двух способах расчета составляет 1-0,8 % от величины математического ожидания, то для СО2 с более равномерным распределением в диапазоне наблюдаемых значений разница составляет 0,2%.

Таблица 3 - Показатели математической статистики концентрации газов силовых трансформаторов 35 кВ при разных видах расчета

Как было отмечено выше, вторым путем повышения точности расчетов ДЗ является использование огибающей гистограммы распределения.

Предыдущими исследованиями [6] было установлено, что рассматриваемые параметры по виду огибающей гистограммы распределения наблюдаемых значений можно разделить на две группы. В первую группу входят углеводородные газы и водород. Огибающая распределения газов этой группы описывается следующей формулой:

 

                                                                                                                                                      (6)

    где А - коэффициент, задающий форму огибающей, 

    Q - коэффициент масштабирования,

    x - значение концентрации анализируемого газа.

Во вторую группу входят оксиды углерода. Огибающую их распределения можно выразить формулой:

 

                                                                                                                                                    (7)

 

Чтобы рассчитать ДЗ для уровня 0,9, сначала для каждого газа подбираем коэффициенты A и Q соответствующей формулы для нахождения функции, описывающей распределение его концентраций. Затем нам необходимо определить площадь под найденной огибающей равную 0,9, начиная с минимального значения концентрации газа X0. Эта площадь будет заключать в себе значения концентрации 90% трансформаторов, следовательно, мы сможем определить искомые ДЗ концентрации газа. Как отмечалось выше, гистограмма распределения по оси абсцисс начинается со значения X0 — предела обнаружения газа хроматографом. Тогда из выражения определенного интеграла:

 

                                                                                                                                          (8)

 

мы сможем найти его верхнюю границу XДЗ, что даст нам искомое ДЗ параметра. 

Этот способ поиска ДЗ более трудоемкий, но он может быть использован при прогнозировании изменения ДЗ параметров нового оборудования в зависимости от срока эксплуатации. Кроме того, знание закона распределения исследуемых параметров необходимо для корректного применения критериев и методов математической статистики.

 

Проблема обоснованности уровня F= 0.9 при определении допустимых значений

 

При определении ДЗ концентраций газов по интегральной функции распределения для силовых трансформаторов используется уровень 0.9 [2,3]; для измерительных трансформаторов и высоковольтных вводов - уровень 0.95 [3,6,7].

Для высоковольтных вводов и измерительных трансформаторов взят более высокий уровень, так как если взять уровень 0.9, то ДЗ концентраций газов будут близки к уровню их обнаружения хроматографом, где высоко влияние погрешности измерения и, следовательно, выше вероятность ложных постановок оборудования на учащенный контроль и неоправданного увеличения эксплуатационных расходов.

Известны следующие подходы выбора уровня ПДЗ и ДЗ.

  • Согласно [3] ”выбор нормативного уровня часто является интуитивной догадкой, основанной на опыте потребителей оборудования”.
  • В инженерных расчетах для аналогичных целей часто используется правило “трех сигм”, по которому ДЗ определялось бы при уровне интегральной функции Fx =0.9972. Для рассматриваемой выборки ХАРГ это правило не применимо. Во-первых, оно используется только для нормального закона распределения, а распределения концентраций газов, как было сказано выше, отличаются от нормального. Во-вторых, при нахождении ДЗ по уровню Fx=0.9972, как будет показано ниже, мы оставим без внимания оборудование с
    развивающимися дефектами.
  • В тех случаях, когда закон распределения не известен, Клайн и Макклинток [8] рекомендовали использовать критерий “шансы 20:1”, которому соответствует уровень интегральной функции Fx =0.95.

В перечисленных выше подходах не обоснован выбор величины уровня. Поэтому они не дают гарантии точности разграничения “здорового” и “больного” оборудования и, следовательно, могут привести к случаям “недосмотра” или “перестраховки”. Попробуем обосновать выбор уровня, который бы достоверно гарантировал разделение оборудования на исправное и с развивающимся дефектом.

В рассматриваемую нами выборку попадают результаты многолетних измерений контролируемых параметров по всему парку работающего оборудования, в том числе и оборудованию с развивающимися дефектами. Каждый год фиксируется определенное число “отказов” и “браковок” оборудования. При “отказе” - оборудование выводится из работы вследствие аварий или отключений защитами трансформатора, причем, бывают ложные отключения. Нам необходимо знать число “чистых” отказов Ro – когда нарушается работоспособное состояние анализируемого оборудования. При “браковке” (дефектации) - оборудование выводится из работы персоналом на основании ухудшения контролируемых параметров (выхода их за установленные пределы) для дальнейшего обследования или ремонта. При этом эксплуатационный персонал должен определить характер и опасность дефекта, вызвавшего ухудшение параметров. Дефекты можно подразделить на быстро-, средне- и медленно развивающиеся. Последние связанны с процессами старения и деградацией материалов оборудования. Кроме того, дефекты могут быть в разной стадии развития: неопасной и критической, что определяется, в том числе и местом расположения дефекта, а также его характером. В неопасной стадии повреждение еще не переросло в дефект, то есть оборудование работоспособно. В критической стадии очень вероятен отказ оборудования из-за ухудшения характеристик (параметров), определяющих его работоспособность. В дефектах, развивающихся быстро (часы), практически отсутствует неопасная стадия. В дефектах, развивающихся медленно, связанных с естественными процессами старения, неопасная стадия может длиться десятки лет. В число забракованного оборудования Rd обычно не попадают медленно развивающиеся повреждения, находящиеся в неопасной стадии. Число забракованного оборудования Rd состоит из опасных дефектов Rdo, которые требуют быстрого принятия решений и проведения соответствующих мероприятий и развивающихся дефектов Rdd, не вошедших в опасную стадию развития. К первым (R) относятся быстро развивающиеся дефекты, а также дефекты со средней и медленной скоростью развития в критической стадии. Ко вторым (Rdd) относятся неопасные дефекты, а также дефекты со средней и медленной скоростью развития, находящиеся в неопасной стадии развития (например, старение изоляционных материалов).

Если известно значение потока повреждаемости данного вида оборудования λ, то предлагаем число 1-λ рассматривать как уровень интегральной функции распределения FХ, который разделит выборку оборудования на исправное и с развивающимся дефектом.

                                                                                                                                                        (9)

где N - парк трансформаторов;

    R0 - число отказов;

    Rd - число браковок;

    t - период наблюдения повреждаемости, гг.

Таким образом, ДЗ исследуемого параметра, определенное по FX на уровне 1-λ, обозначит “зону риска”. Трансформаторы, у которых значения контролируемых параметров превышают ДЗ, должны оставаться в эксплуатации, но подвергаться учащенному контролю, чтобы не упустить опасную стадию развития дефекта.

Чтобы найти “зону опасности” нужно знать значение потока отказов Ro и браковок с опасными дефектами R, которое находится по формуле:

                                                                               (10)

Тогда число 1-λo даст нам уровень определения ПДЗ по интегральной функции FX для выбора опасно “больных” трансформаторов, которые требуют принятия срочных решений и/или действий, например, выводятся из работы во избежание отказов.

Заметим, что для определения уровней Fx по значениям потоков повреждаемости λ и λo необходимо брать только те виды повреждений, которые прямо или косвенно влияют на исследуемый параметр, в данном случае, на концентрации газов в трансформаторном масле. Кроме того, вычисление потока отказов должно быть синхронизировано с периодичностью измерения исследуемого параметра.

На основании анализа повреждаемости трансформаторов 35 кВ по данным 4-х крупных энергокомпаний для определения ДЗ предлагаем использовать уровень FX =0,96, а для определения ПДЗ FX =0,986. В эти показатели повреждаемости не вошли повреждения трансформаторов, которые не чувствует ХАРГ: внезапные отказы по вине стихийных явлений, актов вандализма, ложной работы цепей защиты и т.п.. Кроме того, надо отметить, что в силу ряда причин собранные данные нельзя считать полными, а в актах отказов не всегда указаны истинные причины, так как представители эксплуатации и завода-изготовителя стремятся защищать свои интересы.

Необходимость использования своих уровней Fx при расчете ДЗ и ПДЗ для разных возрастных групп

 

Уровень повреждаемости в различные периоды эксплуатации оборудования не одинаков. Как известно, в общем случае, уровень повреждаемости имеет три выраженных участка: период приработки, нормальной эксплуатации, эксплуатации старого оборудования с повышенным риском развития дефекта.

На рисунке 3 показано количество повреждений трансформаторов 35 кВ в зависимости от срока службы. Данные о 62 повреждениях были предоставлены службами изоляции трех региональных сетевых предприятий и одним филиалом генерирующей компаний. Наблюдаемый парк трансформаторов составлял около 1000 шт.

Рисунок 3 -  Повреждаемость силовых трансформаторов 35 кВ в зависимости от срока эксплуатации

 

Анализируя рисунок 3 видим, что период приработки заканчивается к 3 годам. Основная часть выявляемых дефектов в это время вызвана недостатками изготовления, транспортировки и монтажа. После приработки и до 16 лет имеем достаточно надежную работу оборудования. Повышение повреждаемости в период 16-43 лет обусловлено, прежде всего, повреждаемостью комплектующих (например, переключающих устройств), динамической неустойчивостью обмоток (например, старением витковой изоляции), а также последствиями некачественного ремонта и эксплуатации. Период, когда повреждаемость вызвана старением самого трансформатора, начинается для рассматриваемого вида оборудования с 48 лет. В это время медленно развивающиеся дефекты, связанные с деградацией изоляционных материалов трансформатора (Rdd) переходят в опасную стадию развития.

Если убрать из рассматриваемых случаев повреждения по вине ремонтного персонала, то диаграмма повреждаемости будет выглядеть более плавно. Доля повреждений вследствие некачественных ремонтов возросла в период реструктуризации отрасли и автор предполагает, что со временем, когда некачественный ремонт станет не выгоден, недопустим, она уменьшится.

Из вышесказанного с учетом периодов, выделенных по уровню повреждаемости, и с учетом разницы между величиной этих уровней предлагается расчет ДЗ и ПДЗ для трансформаторов 35 кВ вести с использованием своих значений уровня FХ для четырех возрастных групп: до 3-х лет, 3-16 лет, 16-39 лет, старше 39 лет. Для каждой возрастной группы рекомендуется использовать два уровня FХ, определяемые соответствующими значениями потоков повреждаемости λ и λo.

При построении диаграммы повреждаемости (рисунок 3) для определения уровней FХ использовались только те виды повреждений, которые прямо или косвенно влияют на исследуемые параметры ХАРГ. Периоды и уровни повреждаемости для трансформаторов 110 кВ и выше, а также для других видов маслонаполненного оборудования отличаются от периодов, полученных для трансформаторов 35 кВ.

В эксплуатации отмечено несколько случаев у трансформаторов-“долгожителей”, когда, не смотря на то, что они имели значения контролируемых параметров не хуже, чем у “молодых”, у них происходило быстрое развитие дефектов, приводящих к отказам. Это наблюдение подтверждает необходимость применения для возрастных групп своих уровней FX. Снижение значения уровня FX при определении ДЗ и ПДЗ для трансформаторов-долгожителей поможет учитывать риск возникновения таких аварий.

 

Необходимость дифференцирования ДЗ в зависимости от конструктивных особенностей и срока эксплуатации оборудования

 

Для снижения ошибок вывода из работы оборудования в рабочем состоянии, а также ошибок, когда без должного внимания остается оборудование, требующее учащенного контроля и дополнительного обследования или ремонта, существует необходимость дифференцировать ДЗ контролируемых параметров по конструктивным особенностям и
срокам службы.
Для решения вопроса о необходимости дифференцирования ДЗ по какому-либо фактору требуется оценить силу его влияния на рассматриваемые параметры. Для оценки влияния факторов на концентрации газов, а значит и их ДЗ, предлагается использовать дисперсионный анализ [10].
Дисперсионный анализ сводится к сравнению остаточной и факторной дисперсий по критерию Фишера-Снедекора для определенного уровня значимости (обычно 0,05 и 0,01).
Вычисляется дисперсия на каждом уровне фактора (остаточная) по формуле:

 

 

                                                                               (11)

 

где М с чертой - математическое ожидание i-го уровня фактора,

    L - количество уровней фактора,

   xik - значение признака на i-м уровне,

    Ki - мощность i-го уровня фактора.

Далее находится межгрупповая (факторная) дисперсия по формуле:

 

                                                                            (12)

 

где М с чертой - математическое ожидание всего массива данных.

Затем рассчитывается отношение найденных дисперсий:

 

                                                                               (13)

 

По числу степеней свободы для факторной N-L (N– мощность всего массива данных) и остаточной дисперсий L-1 по таблицам для уровней значимости 0,05 и 0,01 находим границу правой критической области критерия: W 0,05 и W 0,01 . Согласно критерия Фишера-Снедекора, если выполняется неравенство:

 

                                                                      (14)

 

то рассматриваемый фактор оказывает существенное влияние на исследуемый параметр.
Как выявлено в предыдущих исследованиях [6,7,9] и по ряду публикаций на концентрации газов в масле, а значит и на их ДЗ, оказывают влияние следующие факторы: тип защиты масла; марка масла; вид/тип оборудования; класс напряжения, режимы работы, сезонные колебания температуры, тип РПН и пр.
Из перечисленных факторов для трансформаторов 35 кВ мы можем оценить только влияние марок масла и срока эксплуатации, так как эти трансформаторы имеют один тип защиты масла и работают, в основном, с ПБВ.
Рассмотрим выборку одной энергокомпании для возрастной группы до 10 лет эксплуатации. Мощность выборки 757 замеров. Исследуемый фактор – марка масла имеет 5 уровней: ГК, ТКп, ТСП(76), T-1500, смесь масел. Результаты однофакторного дисперсионного анализа приведены в таблице 4.

 

Продолжение статьи будет опубликовано позднее

 

 

Полная или частичная перепечатка материалов сайта возможна только с разрешения авторов и с обязательным размещением на странице материала кликабельной ссылки на первоисточник.
Категория: Наши статьи | Добавил: konstov (12.12.2016)
Просмотров: 1324 | Теги: харг, силовые трансформаторы, предельно-допустимые значения парам, диагностика электрооборудования | Рейтинг: 0.0/0
Всего комментариев: 0
avatar