Ученые Новосибирского государственного технического университета (НГТУ)
разработали систему на основе математических моделей для мониторинга опасных
развивающихся дефектов в силовых трансформаторах — важных элементах энергетики.
Об этом сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.
Трансформатор — это основное устройство на электроподстанциях. Оно меняет
напряжение в цепи переменного тока, что позволяет сделать электричество
доступным обычным потребителям. Силовые трансформаторы напряжением 35−220 кВ
относятся к критически важному оборудованию, и стоимость риска отказов такого
оборудования во много раз превосходит затраты на его техническое обслуживание и
ремонт. Обычно оператор периодами приезжает на подстанцию для взятия
трансформаторного масла на анализ. Из него можно увидеть предпосылки к развитию
дефектов. Ученые НГТУ предлагают метод, благодаря которому одна проба масла
позволяет спрогнозировать дальнейшую работу энергооборудования.
«На основе обработки данных статистики мы получили модели, которые позволят
при оперативном взятии проб масла на анализ сделать вывод о техническом
состоянии трансформатора, определить вид и характер неисправности, причины ее
возникновения и степень опасности для дальнейшей эксплуатации оборудования», —
цитирует пресс-служба одного из авторов исследования Владимира Левина.
Он пояснил, что далее система предлагает одно из возможных решений по
устранению этой причины дефекта и корректировке работы оборудования. Кроме
того, обслуживающий персонал сможет получить рекомендации о том, как правильно
дальше эксплуатировать трансформатор. Следующим этапом работы над проектом
станет доработка информационного обеспечения системы удаленного
мониторинга.
Как подчеркнули в вузе, предлагаемый подход может использоваться для
дистанционного мониторинга группы трансформаторов одинакового класса
напряжения, эксплуатируемых на подстанциях района распределительной
электрической сети. В перспективе это позволит инженерам повысить надежность
работы трансформаторного оборудования с помощью мониторинга и распределенного
управления оборудованием на основе технологии промышленного интернета
вещей.