220kV 変圧器の故障データの分析は、電力システムの信頼性の高い動作を確保するために重要な作業です。 220kV および 230kV の変圧器のサプライヤーとして、私は効果的な故障データ分析の重要性を目の当たりにしてきました。このブログ投稿では、220kV 変圧器の故障データを分析する方法についていくつかの洞察を共有します。
1. データ収集
障害データを分析する最初のステップは、関連情報を収集することです。これには、監視システム、メンテナンス記録、テスト結果など、さまざまなソースからのデータが含まれます。
- 監視システム：現代の電源変圧器には、温度、オイルレベル、電流などのパラメータに関するリアルタイムデータを収集できるさまざまな監視デバイスが装備されています。これらのデータは、潜在的な障害の早期警告を提供できます。たとえば、変圧器オイルの温度が突然上昇した場合は、内部の過熱の問題を示している可能性があります。
- メンテナンス記録: 定期的な検査、修理、コンポーネントの交換などの過去のメンテナンス活動は、貴重な手がかりを提供する可能性があります。特定のコンポーネントが故障により何度も交換された場合、それが変圧器の弱点である可能性があります。
- テスト結果: 絶縁抵抗試験、溶存ガス分析 (DGA)、部分放電試験などの定期的な試験により、変圧器の状態に関する詳細な情報が得られます。たとえば、DGA は、変圧器内部の電気的または熱的故障の副産物であるメタン、エタン、エチレンなどのガスの存在を検出できます。
2. データの前処理
データが収集されたら、分析に適したものにするために前処理する必要があります。
- クリーニング: 外れ値または不正確なデータ ポイントを削除します。たとえば、温度センサーが故障し、明らかに通常の動作範囲を超えた極端に高い値または低い値を記録した場合、このデータ ポイントを削除または修正する必要があります。
- 正規化: データを共通のスケールに正規化します。これは、単位や範囲が異なる可能性があるさまざまな種類のデータ (温度、電流、ガス濃度など) を扱う場合に特に重要です。正規化は、データをより効果的に比較および分析するのに役立ちます。
- データの集約: さまざまなソースと時間間隔からのデータを結合します。たとえば、1 か月にわたる毎日の DGA データを集計して、長期的な傾向を特定できます。
3. 障害の特定
データの前処理が完了したら、次のステップは潜在的な障害を特定することです。
- しきい値ベースの分析: 業界標準と変圧器の設計仕様に基づいて、さまざまなパラメータのしきい値を設定します。パラメータがしきい値を超える場合、障害が発生している可能性があります。たとえば、DGA 結果内のアセチレンの濃度が特定の制限を超えた場合、変圧器内部で深刻な電気アークが発生していることを示唆している可能性があります。
- 傾向分析: 時間の経過に伴うデータの傾向を分析します。温度が徐々に上昇したり、特定のガスの濃度が着実に上昇したりする場合は、故障が進行していることを示している可能性があります。たとえば、変圧器油の水分含有量が数か月にわたってゆっくりと増加すると、絶縁劣化が生じる可能性があります。
- パターン認識: パターン認識技術を使用して、特定の障害パターンを特定します。たとえば、DGA 内のガス濃度の特定の組み合わせは、巻線の過熱や絶縁破壊など、特定の種類の障害の特徴である可能性があります。
4. 根本原因の分析
障害が特定されたら、根本原因を特定することが重要です。
- 特性要因図: フィッシュボーン ダイアグラム (イシカワ ダイアグラムとも呼ばれます) を使用して、障害の考えられる原因を特定できます。図上の主なカテゴリには、設計、製造、運用、メンテナンスなどの要素が含まれる場合があります。たとえば、「製造」カテゴリでは、製造プロセス中の巻線の絶縁不良が原因として考えられます。
- 5 なぜなぜテクニック：「なぜ」を繰り返し問い、根本原因を突き止めます。たとえば、障害が巻線の短絡である場合、「なぜ短絡があるのですか?」と尋ねることができます。答えは「断熱材が壊れているから」かもしれません。次に、「なぜ断熱が失敗したのですか？」と尋ねます。根本原因が特定されるまでこのプロセスを続けます。
5. リスク評価
根本原因を特定した後、リスク評価を実施して、障害の潜在的な影響を評価する必要があります。
- 結果分析: 停電、機器の損傷、安全上の問題など、障害の影響を判断します。 220kV 変圧器の場合、重大な障害は大規模な停電につながり、産業、家庭、重要なインフラに影響を与える可能性があります。
- 可能性の評価: 障害が再び発生する可能性を推定します。根本原因が完全に除去されていない場合、再発の可能性が高くなります。
- リスクランキング: リスク レベル (結果と可能性の積) に基づいて障害をランク付けします。これは、障害を軽減するためのアクションに優先順位を付けるのに役立ちます。
6. 障害の軽減と予防
リスク評価に基づいて、障害を軽減し、将来の発生を防ぐために適切な措置を講じる必要があります。
- 修理または交換: 障害が軽微な場合は、影響を受けたコンポーネントを修復します。より深刻な障害の場合は、変圧器全体または主要部分の交換が必要になる場合があります。
- メンテナンス慣行の改善: 根本原因の分析に基づいてメンテナンスのスケジュールと手順を更新します。たとえば、可動部の潤滑不足が原因で故障が発生した場合は、潤滑の頻度を増やしてください。
- デザインの改善: 根本原因が変圧器の設計に関連している場合は、将来の生産に向けて設計の改善に取り組みます。これには、絶縁材、巻線構成、または冷却システムの変更が含まれる可能性があります。
7. 高度なツールとテクノロジーの使用
従来の方法に加えて、高度なツールとテクノロジーを使用して障害データ分析を強化できます。
- 機械学習アルゴリズム: ニューラル ネットワーク、デシジョン ツリー、サポート ベクター マシンなどの機械学習アルゴリズムを使用して、大量のデータを分析し、複雑な障害パターンを特定できます。これらのアルゴリズムは履歴データから学習し、将来の障害を予測できます。
- ビッグデータ分析: 最新の監視システムによって生成されるデータの量が増加するにつれ、ビッグ データ分析を使用してデータをより効率的に保存、管理、分析できるようになりました。また、さまざまなパラメーター間の隠れた関係を特定するのにも役立ちます。
220kV および 230kV 変圧器のサプライヤーとして、当社は正確な故障データ分析の重要性を理解しています。当社の製品は、発電所の変圧器、50kv 63kv および 69kv 電力変圧器、 そして電源主変圧器は、信頼性の高い動作を保証するために、高品質のコンポーネントと高度な監視システムを使用して設計されています。
電源変圧器の市場に参入している場合、または障害データ分析の支援が必要な場合は、当社がお手伝いいたします。当社の専門家チームは、包括的なソリューションとサポートを提供します。調達についての話し合いを開始し、お客様のニーズに最適な電源変圧器ソリューションを見つけるには、当社にお問い合わせください。
参考文献
- 石油中で生成されたガスの解釈のための IEEE ガイド - 浸漬変圧器、IEEE Std C57.104™ - 2019
- IEC 60076 - 3: 電源変圧器 - パート 3: 絶縁レベル、誘電試験および空気中の外部クリアランス
- エムスリー、AM、スティーブンス、G. (2000)。老朽化した変圧器の絶縁状態を評価するための最新の診断技術。 IEEE 電気絶縁マガジン、16(2)、11 ～ 23。