Scientific journal
Fundamental research
ISSN 1812-7339
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,674

Южанников А.Ю., Чупак Т.М., Сизганова Е.Ю.

В настоящее время не только России, но и за рубежом более 50 % установленных силовых маслонаполненных трансформаторов выработали свой нормативный срок, но, несмотря на это, полная их замена в ближайшее время маловероятна. К тому же опыт эксплуатации показывает, что при соблюдении нормативных нагрузочных режимов, своевременном и качественном проведении ремонтов срок службы трансформаторов может быть увеличен. Для этого необходимо проводить диагностику не по регламенту, а действительному техническому состоянию оборудования. Переход от планово-предупредительных ремонтов к обслуживанию по действительному состоянию предопределяет дальнейшее развитие нетрадиционной диагностики (в процессе эксплуатации).

Комплексная диагностика силовых маслонаполненных трансформаторов начинается с хроматографического анализа растворённых в масле газов (ХАРГ), так как он проводится наиболее регулярно и позволяет чутко следить за процессами, происходящими в трансформаторе. По составу растворённых в масле газов можно определить характер и вид развивающегося дефекта. Основные существующие методики основаны на расчёте отклонений от нормированных параметров, скорости изменения газа и выдачи рекомендации по дальнейшей эксплуатации.

Трансформатор – это динамическая система, которой присуща зависимость поведения в будущем от поведения в прошлом. Кафедра «Электроснабжение и электрический транспорт» политехнического института Сибирского федерального университета г. Красноярска проводит исследования по определению технического состояния силового маслонаполненного оборудования на основе техноценологического подхода. Эта методика позволяет определять не только аномальные по содержанию газа трансформаторы, а также нормировать и прогнозировать на следующий временной интервал концентрацию газа для конкретного трансформатора.

На начальном этапе создаётся база данных, которая содержит статистическую информацию по силовым маслонаполненным трансформаторам. Затем проводится верификация данных с целью выявления нулевых, одинаковых значений, которых не должно быть с точки зрения физического смысла; восстанавливаются потерянные данные. Затем данные ранжируются по убыванию.

Ранговый анализ, как основной инструмент техноценологического метода исследования больших технических систем определенного класса, базируется на трех основаниях:

  1. технократическом подходе к окружающей реальности, восходящем к третьей научной картине мира Б.И. Кудрина;
  2. началах термодинамики;
  3. негауссовой математической статистике устойчивых безгранично делимых распределений.

Выборка проверяется на соответствие гиперболическим Н-распределениям, то есть анализируется совместное выполнения двух критериев: выборка является взаимосвязанной (по критериям корреляционного анализа) и выборка является негауссовой, т.е. с ростом объема выборки среднее и стандарт изменяются значимо (по критериям максимума правдоподобия и Хинчина - Гнеденко).

В качестве стандартной задаем гиперболическое аналитическое выражение вида

     (1)

где β – характеристический ранговый показатель, определяющий степень крутизны кривой; А1 – константа распределения, в качестве которой используется содержание газа трансформатора с рангом 1, r – ранг объекта.

Выбор именно такой формы математической модели ранговых распределений объясняется удобством и приемлемой погрешностью. Данное выражение обладает неоспоримым достоинством, так как фиксация значения А1 сводит задачу аппроксимации к определению любым известным методом только параметра β.

Анализ показателей и характер изменения рангового распределения β является критерием устойчивости техноценоза.

Тренд временного ряда рангового коэффициента отражает тенденцию изменения концентрации газов. Кроме того, изменение β(t) характеризует структурные внутренние изменения в ценозе, а пределы β отражают устойчивость структуры в целом. Многолетний опыт исследования ценозов показывает, что наилучшим является такое состояние техноценоза, при котором в аппроксимационном выражении рангового параметрического распределения (1) параметр b находится в пределах 0 £ b £ 1,5. Закон оптимального построения техноценоза предполагает, что оптимальное состояние достигается при значении b, близком к единице.

Предложенная Б. И. Кудриным модель Н-распределения для математического описания техноценозов предполагает существование идеального распределения элементов ценоза. Идеальное распределение ценоза как системы, выполняющей свое функциональное назначение, подчиняется «Золотому сечению», а понятие «Золотое сечение» неразрывно связано с числами Фибоначчи.

Для описания ценозов с использованием чисел Фибоначчи можно применять одну из формул

     (2)

где Ф = 1,618 – золотая пропорция, r–ранг объекта.

Исследования техноценозов с применением «золотой пропорции» показывают, что для более точного их описания необходимо учитывать поправки для рангового показателя в зависимости от принадлежности объекта к той или иной касте (ноевой, пойнтер или саранчовой). Это позволяет регулировать степень крутизны аппроксимационной кривой.

Следующим этапом является прогнозирование концентрации газа и интервальное оценивание. Прогнозирование позволяет предположить о виде не только развивающегося, но и зарождающегося дефекта в трансформаторе.

Построение доверительных интервалов и анализ аномальных объектов, не попадающих в них, выявляет трансформаторы, которые необходимо поставить под учащённый контроль с целью выявления дефекта.

Если точка находится выше границы доверительного интервала, то этот объект содержит повышенную концентрацию газа и требует более тщательного обследования.