منهجية تشخيص الأعطال في محولات القدرة بناء على تقليل تكلفة الصيانة

ضرورة تشخيص الأعطال في محولات القدرة الكهربائية

تعد محولات القدرة من أكثر قطع المعدات أهمية في أنظمة الطاقة الكهربائية وأكثرها تكلفة، لذلك من المحتم أن يكون لفشل محولات القدرة تأثير سلبي وخطير على مصدر الطاقة وقد يؤدي إلى انقطاع كبير في التيار الكهربائي وتكاليف صيانة عالية، ومن ثم؛ فإن الحفاظ على موثوقية محولات الطاقة هو أهم مهمة في نظام الطاقة الكهربائية.

كما يمكن للطرق المناسبة للكشف عن أعطال محولات الطاقة أن تقلل إلى حد كبير من رسوم صيانة محولات الطاقة وبالتالي ضمان توصيل طاقة مستقر وموثوق، ومن بين المحولات المتاحة، فقد تلعب محولات الطاقة المغمورة بالزيت أدواراً مهمة في تحويل الجهد الكهربائي والتيار في أنظمة الطاقة الكهربائية الحديثة، بحيث يحتوي محول الطاقة المغمور بالزيت على كمية كبيرة من الزيت العازل.

حيث يظهر الهدف من الزيت العازل بتقليل درجة الحرارة وزيادة كفاءة إنتاج الطاقة، كما أن الغرض من الزيت العازل هو عزل المادة العازلة عن الجسم وقمع الهالة أو القوس والعمل كمبرد، بحيث يمكن للزيت العازل أن يبرد بشكل فعال ارتفاع درجة الحرارة الناتج أثناء تحويل المجال المغناطيسي داخل محول الطاقة.

وبمعنى آخر؛ فإنه يتم استخدام الزيت العازل لمنع العزل بين الموصل والغلاف، ومن خلال تفريغ الحرارة الناتجة عن الأسلاك الداخلية أثناء التشغيل من خلال تشغيل نظام التبريد، وذلك لتقليل درجة الحرارة وتحسين قدرة إمداد الطاقة والكفاءة.

بالإضافة إلى التبريد الذي يوفره من خلال عملية نظام طاقة التبريد، يوفر الزيت العازل أيضاً بعض العزل الكهربائي بين الأجزاء الحية الداخلية للحفاظ على الاستقرار على المدى الطويل تحت درجة الحرارة المرتفعة، وعلاوة على ذلك؛ فمن الضروري أخذ عينات وتحليل جودة الزيت بانتظام لتحديد ما إذا كان الزيت به عيوب كامنة من أجل المعالجة الفعالة.

لذلك، وعند سوء تقدير بيانات جودة الزيت التي تم أخذ عينات منها وتحليلها بسبب الإهمال أو التحليل غير السليم؛ فقد يؤدي التأخير في المعالجة إلى فقد محول الطاقة بسبب انقطاع التيار الكهربائي، ونتيجة لذلك، يعد تشخيص الزيت العازل في محولات الطاقة مهمة مهمة جداً في أنظمة الطاقة الكهربائية.

كما يعمل الزيت العازل في محولات الطاقة على إذابة تسعة أنواع من الغازات إذا كان محتوى أي غاز قابل للاحتراق أكبر من القيمة القياسية  “IEEE C57.104” للتشغيل الآمن، بحيث يجب إغلاق محول الطاقة للصيانة أو الإصلاح.

الأشغال ذات الصلة في تشخيص اًعطال محولات القدرة

بشكل عام، يتكون نظام العزل لمحول الطاقة المغمور بالزيت من زيت عازل وعزل صلب (مثل الورق أو لوح العزل أو المطاط)، ومن ثم، وبناءً على قياسات وتحليلات معينة للزيت؛ فقد تم اقتراح العديد من تقنيات التشخيص لمحولات الطاقة في الدراسات العلمية المختلفة، والمعنية بتطوير وتطبيق محولات طاقة زيتية وإجراء تحليل للغاز.

ومن خلال الحسابات المتكاملة للمواصفات القياسية لمحتوى كل غاز في الزيت بواسطة شبكة عصبية اصطناعية (ANN) ونظام منطقي ضبابي؛ فقد تم تقييم استقرار النظام وموثوقيته، وذلك مع قيم موثوقية ودقة أكبر من (80٪).

حيث تم استخدم “الذكاء الاصطناعي” (AI) لتجميع تقنية التشخيص وتم اعتماد طريقة منطقية ضبابية لتشخيص حالات الأعطال المتعددة لمحول الطاقة نفسه، حيث ثبت أن هذا العمل يسفر عن نتائج جوهرية، كما تم اقتراح إجراء كشف متعدد المستويات لضمان دقة كشف الشذوذ لمحولات الطاقة.

منهجية التشخيص المقترحة فيما يخص محولات القدرة

الحصول على معلومات أولية

بناءً على المعلومات المرتبطة بالغازات المذابة في زيت محول الطاقة؛ فإنه تم تطوير العديد من طرق اكتشاف الأخطاء الأولية لمحولات الطاقة في الدراسات، وبناءً على هذا النهج، تمت ملاحظة أنماط محتوى الغازات المذابة (DGs)، على سبيل المثال، (H2 ،CH4 ،C2H2 ،C2H4 ،C2H6 ،CO)، وفي محولات الطاقة التي تعمل في ظل ظروف عادية وغير طبيعية مختلفة.

ومع ذلك، يجب أن يكون هناك ارتباط وثيق بين اثنين من محتويات (DG) المقاسة في ظروف العمل العادية، كما قد يلعب هذا الارتباط دوراً مهماً في تحديد ما إذا كان محول الطاقة يعمل في ظروف طبيعية أو غير طبيعية، ومن ثم؛ فإن الهدف هو أولاً تحديد نمط محتوى (DG) النموذجي من خلال جمع قياسات (DG) من محول طاقة يعمل في حالة طبيعية.

وبعد ذلك، تعتبر العلاقة بين (DG) المختبرة في محول الطاقة ونمط (DG) النموذجي متغير عشوائي (r)، كما ويمكن تحديد فرضيتين، الأولى هي الفرضية (H1)، والتي تمثل محول الطاقة الذي تم اختباره في حالة عمل جيدة.

والفرضية الأخرى هي الفرضية (H0)، والتي تمثل محول الطاقة الذي يعاني من فشل أولي، وبالتالي؛ فإنه يمكن نمذجة مشكلة تشخيص محولات الطاقة كمشكلة اختبار فرضية، كما تم تطوير قاعدة القرار الأمثل عن طريق تقليل تكلفة صيانة محول الطاقة.

دلالات كثافة الاحتمال الشرطي

بفرض أن هناك (x) و (y)، وهما مجموعتي البيانات لمجموعات (DG) الستة بما في ذلك، (H2 ،CH4 ،C2H2 ،C2H4 ،C2H6 ،CO)، حيث تم استخلاص هذه الغازات من الزيت العازل لمحول الطاقة في ظل ظروف غير طبيعية وعادية، وتمت ملاحظة أن (x) هي المجموعة (الحالة) غير الطبيعية و (y) هي المجموعة (الحالة) الطبيعية.

كما يتم حساب الارتباط بين (x) و (y) استناداً إلى “معامل ارتباط بيرسون” (PCC) حسب العلاقة (1)، كما  ويُشار إليه أيضاً باسم (r) لبيرسون، حيث يمثل (n) حجم العينة و (xi) و (yi) هي نقاط العينة الفردية المفهرسة بـ (i)، كما يمكن اعتبار النتيجة متغيراً يعكس تشابه أنماط البيانات المقابلة بين مجموعتي البيانات.

نموذج تشخيص محولات القدرة الكهربائية

يتم التعامل مع مشكلة تشخيص خطأ محول الطاقة كمشكلة اختبار فرضية ثنائية، ومن ثم عند اجراء اختبار فرضية؛ فإن هناك بعض الأشياء التي يمكن أن تسوء، كما أن هناك نوعان من الأخطاء، وهما النوع الأول وأخطاء النوع الثاني، والتي لا يمكن تجنبها بالتصميم، بحيث يتضمن الخطأ من النوع الأول الاستنتاج الكاذب لشيء غير موجود والخطأ من النوع الثاني ينطوي على استنتاج خاطئ لعدم وجود شيء موجود.

كما قد تؤثر هذه الأخطاء على تكلفة صيانة محول الطاقة، وهنا يتم اعتماد نظرية الكشف والتقدير الكلاسيكية، وذلك للتعبير عن تكلفة الصيانة المحتملة من حيث الاحتمالات الشرطية ومناطق القرار المقابلة على النحو التالي:

حيث أن [P (H1) ، P (H0)] هي قيم الاحتمالات في الفترة السابقة وتمثل أن محول الطاقة يعمل في ظل ظروف عادية أو غير طبيعية، وعلى التوالي (C11 و C01 و C10 و C00) هي تكاليف القرارات الأربعة، حيث يشير الرمز الأول إلى الفرضية المختارة ويشير الرمز الثاني إلى الفرضية الصحيحة، وبالإضافة إلى ذلك؛ فإن (z1) و (z0) هما منطقتي القرار المطابقين للفرضيات المختارة (H1) و (H0) على التوالي.