كشف أعطال المحولات بواسطة استخدام الطيف البصري لزيت المحولات

اقرأ في هذا المقال


مساهمة الطيف البصري في الكشف عن أعطال محولات القدرة

هناك العديد من تقنيات مراقبة حالة محولات الطاقة مثل تحليل استجابة التردد الكهربائي وتحليل التفريغ الجزئي وتحليل الغاز المذاب (DGA)، والتي تم توظيفها في تحديد حالة محولات الطاقة، بحيث استفادت هذه التقنيات كل من المصنعين والمشغلين في نواح كثيرة، بما في ذلك الحصول على معلومات عن حالة محول الطاقة وتقدير عمر الخدمة المتبقي وزيادة توافر المصنع وتخطيط جداول الصيانة.

كما تمتلئ معظم محولات الطاقة بزيت عازل ذو قاعدة بترولية، والذي يتميز بخصائص عزل كهربائية ممتازة، وذلك بصرف النظر عن العمل كعامل عازل وتبريد، بحيث يمكن أيضاً استخدام “زيت المحولات” لتحديد حالة محول الطاقة، ويرجع ذلك إلى كسر روابط الكربون-الهيدروجين (C-H) والكربون-الكربون (C-C) في جزيئات الزيت عندما يتعرض باستمرار لضغوط كهربائية وحرارية أثناء التشغيل.

حيث تم التعرف على التحلل الخاص بزيت المحولات، وذلك عند درجة حرارة التشغيل المنخفضة لإنتاج كميات كبيرة من غازات الهيدروجين (H2) والميثان (CH4) جنباً إلى جنب مع كميات ضئيلة من “الإيثان” (C2H6) وغازات الإيثيلين (C2H4)، كما ينتج عن “التحلل الحراري” لورق السليلوز أيضاً ثاني أكسيد الكربون (CO2) وبخار الماء والأسيتيلين (C2H2) وغازات أول أكسيد الكربون (CO) نتيجة ارتفاع درجة الحرارة داخل محول الطاقة.

كما أن دراسة هذه الغازات المذابة وحدها لن تكشف عن أي أخطاء تحدث في زيت المحولات، وتقليدياً؛ فإن هناك حاجة إلى نسبة “غازات العطل” المنتجة لتشخيص الأعطال المختلفة، والتي تحدث عادة داخل محولات الطاقة، حيث تتضمن هذه النسب الراسخة نسبة روجرز ونسبة “دومينبورغ” وتقنيات مثلث دوفال ونسبة (IEC).

كذلك تقنية “مثلث دوفال”، وهي نهج رسومي شائع يرسم إحداثيات قياسية لثلاثة أنواع من الغازات، وتحدد من خلالها (C2H4 و CH4 و C2H2)، وفي نظام إحداثيات مثلث؛ فإنها تتوافق نقاط البيانات التي تقع في مناطق معينة مع نوع معين من الخطأ، وذلك باستخدام نفس النهج، وهناك تفريغ جزئي خارجي (PDs) على شكل هالة وتفريغ كهربائي منخفض الطاقة (D1) وتفريغ كهربائي عالي الطاقة (D2).

وهناك أخطاء حرارية في درجات حرارة أقل من 300 درجة مئوية (T1)، كذلك أخطاء حرارية عند درجات الحرارة في نطاق 300 درجة مئوية و 700 درجة مئوية (T2)، كما يمكن تحديد الأعطال الحرارية عند درجات حرارة أعلى بكثير من 700 درجة مئوية (T3)، وهناك مجموعات من الأعطال الكهربائية والحرارية (DT).

تفاصيل تجريبية خاصة باستخدام الطيف البصري لزيت المحولات

تم الحصول على ما مجموعه 108 عينة من زيت المحولات من محولات القدرة الكهربائية متعددة أثناء الخدمة ذات فترات حياة مختلفة، كما تم أخذ عينات زيت المحولات التي تم جمعها في هذه الدراسة من الخزان الرئيسي وخزان (OLTC) لمحولات الطاقة.

كذلك تم إجراء (DGA) لجميع العينات باستخدام كروماتوغرافيا الغاز، والتي تتوافق مع معيار اللجنة “الكهرو تقنية الدولية” (IEC)، كما تم تقييم نتائج (DGA) بشكل أكبر باستخدام طريقة “مثلث دوفال”، حيث أن هناك فئتان من مثلث دوفال، الفئة الأولى للخزان الرئيسي والفئة الثانية لخزان (OLTC).

ومع ذلك؛ فإنه يتم تقييم جميع العينات باستخدام طريقة مثلث دوفال المذكورة للخزان الرئيسي، وهذا يرجع إلى صعوبة الحصول على عينات الزيت من الخزان الرئيسي مع (D1) و (D2)، وبالتالي؛ فإنه تم اختيار عينات زيت (OLTC) واستخدامها لعكس عينات الزيت من الخزان الرئيسي بنوع (D2) و (D1) من العيوب.

كما وتجدر الإشارة إلى أن الأعطال الحرارية الناتجة عن التفريغ وارتفاع درجة الحرارة المصنفة في (D1) و (D2) و (T3) هي أخطر الأخطاء مقارنة بأعطال (PDs) و (T1) و (T2) و (DT)، لذلك؛ فإن هذه الدراسة تركز على التنبؤ بالخطأ لـ (D1) و (D2) و (T3)، كما وتصنف الأخطاء الأخرى على أنها أخطاء أخرى (O).

القياس الطيفي البصري الخاص بزيت المحولات

تم استخدام مقياس الطيف الضوئي (Agilent Cary5000)، وذلك لإجراء القياس الطيفي البصري، كما تم إرسال ضوء (UV-Vis-NIR)، وذلك من خلال فتحات طولها (1) سم، بحيث تشتمل على زيت المحول الذي تم أخذ عينات منه والزيت المرجعي بالتتابع، كما وتم تسجيل النفاذية الضوئية ذات الصلة، ثم تم حساب قيم الامتصاصية وفقاً لقانون “بير لامبرت” كما هو موضح في العلاقة التالية:

4.%D9%85%D9%85-300x44

حيث:

(S): نفاذية الضوء المنقول من خلال زيت المحول الذي تم أخذ عينات منه.

(R): نفاذية الضوء المنقول عبر الزيت المرجعي.

(B): خط الأساس الذي يتم قياسه بواسطة الجهاز.

كما تم تقييم عينات زيت المحولات في حدود (200-3300) نانومتر، بحيث تمت دراسة الارتباط بين طيف الامتصاص المشتق من التحليل البصري لعينات زيت المحولات وحالة خطأ كل منها، حيث يوضح الشكل التالي أطياف الامتصاص البصري للعديد من عينات زيت المحولات في ظل ظروف أعطال مختلفة في منطقة 2120-2220 نانومتر.

%D8%AD%D8%AD%D8%AD%D8%AD%D8%AD%D8%AD%D8%AD%D8%AD%D8%AD%D8%AD%D8%AD%D8%AD%D8%AD%D8%AD%D8%AD%D8%AD%D9%89-300x231

واستناداً إلى الشكل السابق؛ فإنه يمكن ملاحظة أن العينات ذات ظروف الخطأ (D2) و (D1) تظهر ذروة امتصاص عند (2172) نانومتر تقريباً، كما تُظهر معظم العينات ذات حالة خطأ (D2) قيمة امتصاص أعلى مقارنة بالعينات ذات حالة الخطأ (D1).

ومع ذلك؛ فإنه يمكن ملاحظة أن إحدى العينات المصابة بحالة خطأ (D2) (المشار إليها بالسهم الأحمر في الشكل في الأعلى)، كما تُظهر امتصاصاً أقل مقارنة بالعينات ذات حالة الخطأ (D1)، كما قد يشير هذا إلى أن العينة تقترب للتو من حالة خطأ (D2) من حالة خطأ (D1).

أيضاً يمكن ملاحظة ذروة الامتصاص عند (2160) نانومتر ويتم إنتاج هذه الذروة بواسطة عينات مع حالة خطأ (T3)، بحيث أن امتصاصها الإجمالي هو ضعف الامتصاصية للعينات ذات العيوب (D2) و (D1)، وأخيراً؛ فإن هناك عدد قليل من عينات الزيت بامتصاص ضعيف للغاية ضمن نطاق الطول الموجي، وهذه هي العينات بشروط أخرى.

وبناءً على النتائج التي تم الحصول عليها، وإذا أظهرت العينة ذروة امتصاص عند (2172) نانومتر مع قيمة امتصاص تبلغ (0.16) تقريباً؛ فإن محول الطاقة يكون في حالة حرجة من (D1) أو (D2)، كما ويلزم اتخاذ إجراء فوري لحل المشكلة. إذا أظهرت العينة ذروة امتصاص عند (2160) نانومتر مع قيمة امتصاص تبلغ (0.06) تقريباً.

أيضاً يتم تصنيف محول الطاقة على أنه حالة خطأ (T3) ويوصى بالمراقبة المستمرة لمحول الطاقة، لذلك إذا لم تظهر العينة أي ذروة امتصاص كبيرة في نطاق (2120-2220) نانومتر، حيث يكون محول الطاقة في حالة غير حرجة، كما سيسمح التوصيف البصري لزيت المحولات في حدود (2120-2220) نانومتر لفريق الصيانة بتقدير صحة محول الطاقة واتخاذ القرار المناسب بشأن جدول الصيانة والخدمة.

وللتحقق من صحة الاتجاه الملحوظ إحصائياً على أطياف الامتصاص البصري؛ فإنه تم جمع ما مجموعه (87) عينة إضافية، كما وتم الحصول على أطيافها الضوئية لتحليل استخراج البيانات، ونظراً للعدد الكبير من العينات التي يتم اختبارها يومياً لمرافق الطاقة؛ فإن التصور البسيط لأطياف الامتصاص البصري للعينات للتنبؤ بالأخطاء سيكون ليس رسمياً.

المصدر: N. A. Muhamad, B. T. Phung, T. R. Blackburn and K. X. Lai, "Comparative study and analysis of DGA methods for transformer mineral oil", Proc. IEEE Lausanne Power Tech, pp. 45-50, Jul. 2007M. Duval, "A review of faults detectable by gas-in-oil analysis in transformers", IEEE Elect. Insul. Mag., vol. 18, no. 3, pp. 8-17, May 2002.Y. X. Yun, X. X. Zhao and X. W. Li, "Infrared absorption properties analysis of dissolved gases in transformer oil", Proc. Int. Conf. Power Syst. Technol., pp. 1-6, Oct. 2010D. Skelly, "Photo-acoustic spectroscopy for dissolved gas analysis: Benefits and experience", Proc. IEEE Int. Conf. Condition Monitor. Diagnosis, pp. 29-43, Sep. 2012


شارك المقالة: