In transformer fault diagnosis, dissolved gas analysis (DGA) is been widely employed for a long period and numerous methods have been innovated to interpret its results. Still in some cases it fails to identify the corresponding faults. Due to the limitation of training data and non-linearity, the estimation of key-gas ratio in the transformer oil becomes more complicated. This paper presents Intuitionistic Fuzzy expert System (IFS) to diagnose several faults in a transformer. This revised approach is well suitable to diagnosis the transformer faults and the corresponding action to be taken. The proposed method is applied to an independent data of different power transformers and various case studies of historic trends of transformer units. It has been proved to be a very advantageous tool for transformer diagnosis and upkeep planning. This method has been successfully used to identify the type of fault developing within a transformer even if there is conflict in the results of AI technique applied to DGA data.
The demand of Gas Insulated Transformer(GIT) using $SF_6$ gas as insulating and cooling medium is being increased dramatically in the underground substation of urban area because it has the advantages of non-flammable and non-explosive, etc. This paper describes the structural features and advantages of the gas insulated transformer compare to an oil immersed transformer, and presents a brief overview of the consideration and technology which apply to $SF_6$ gas insulated transformer.
Large Power transformer is a complex and critical component of power plant and consists of cellulosic paper, insulation oil, core, coil etc. Insulation materials of transformer and related equipment break down to liberate dissolved gas due to corona, partial discharge, pyrolysis or thermal decomposition. The dissolved gas kinds can be related to the type of electrical faults, and the rate of gas generation can indicate the severity of the fault. The identities of gases being generated are using very useful to decide the condition of transformation status. Therefore dissolved gas analysis is one of the best condition monitoring methods for power transformer. Also, on-line multi-gas analyzer has been developed and installed to monitor the condition of critical transformers. Rogers method, IEC method, key gas method and Duval Triangle method are used to failure diagnosis typically, and those methods are using the ratio or kinds of dissolved gas to evaluate the condition of transformer. This paper analyzes the reliability of transformer diagnostic methods considering actual dissolved gas concentration. Fault diagnosis is performed based on the dissolved gas of five transformers which experienced various fault respectively in the field, and the diagnosis result is compared with the actual off-line fault analysis. In this comparison result, Diagnostic methods using dissolved gas ratio like Rogers method, IEC method are sometimes fall outside the ratio code and no diagnosis but Duval triangle method and Key gas method is correct comparatively.
Power transformer have many unsymmetrical structure and electric field is enhanced in that area. Those unsymmetrical area are not covered oftenly by solid insulating material which is used as a framework specially in gas transformer. By that result there is a possibility to decrease the total insulation class of the transformer. So in this study the electrical characteristic of $FC+SF_6$ mixture gas which is used as coolants for large power gas insulated transformer and its effects on electrical characteristics of structural material are investigated. Also breakdown characteristic with the tension of taping and curvature of the coil are studied which could be used as a design factor of large power transformer.
The gas in oil analysis of transformer is the most widely used technology for diagnosis of transformer in the world. It has brought excellent results to prevention of transformer failure. The criteria for maintenance and judgement, however, is still required continuous supplement to improve the accuracy of the diagnosis on the basis of accumulated data of gas analysis and investigations in the transformer In this study, the relationship between the detection rate of the defects and the source of troubles are analyzed according to the investigation in the transformer, which was conducted by KEPCO in 2004. As a result, the validity of the criteria being used at present was examined thoroughly.
Kim, Ah-Reum;Kwak, Byeong Sub;Jun, Tae-Hyun;Park, Hyun-Joo
KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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제6권4호
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pp.447-454
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2020
Since SF6 gas was discovered in the early 1900s, it has been widely used as an insulation material for electrical equipment. While various indicators have been developed to diagnose oil-immersed transformers, there are still insufficient indicators for the diagnosis of gas-insulated transformers. When necessary, chemical diagnostic methods can be used for gas-insulated transformers. However, the field suitability and accuracy of those methods for transformer diagnosis have not been verified. In addition, since various types of decomposition gases are generated therein, it is also necessary to establish appropriate analysis methods to cover the variety of gases. In this study, a gas-insulated transformer was diagnosed through the analysis of decomposition gases. Reliability assessments of both simple analysis methods suitable for on-site tests and precise analysis methods for laboratory level tests were performed. Using these methods, a gas analysis was performed for the internal decomposition gases of a 154 kV transformer in operation. In addition, simulated discharge and thermal fault experiments were demonstrated. Each major decomposition gas generation characteristics was identified. The results showed that an approximate diagnosis of the inside of a gas-insulated transformer is possible by analyzing SO2, SOF2, and CO using simple analysis methods on-site. In addition, since there are differences in the types of decomposition gas generation patterns with various solid materials of the internal transformer, a detailed examination should be performed by using precise analysis methods in the laboratory.
For reliable operation of oil-filled electrical equipment, monitoring and maintenance of insulating oil is essential. Dissolved gas analysis(DGA) is widely used for monitoring faults in high voltage electrical equipment in service. Therefore, oil analysis should be monitored regularly during its service life. KEPCO has investigated thousands of dissolved gas analysis data since 1985, and conducted studies on the relationship of gas in oil analysis and internal inspection results of transformer. As the results, KEPCO revised criteria for transformer diagnosis and has applied it since 2008. Almost of 100 cases of internal inspection results since 2001 have been investigated. This paper presents the correlation of the fault-identifying gases with faults found in actual transformers and how should we approach to internal inspection of transformer by dissolved gas analysis.
To found out the degradation characteristic of transformer insulation, insulation materials and electrodes are deposited into transformer oil. They used to heated and make flashover. Due to the thermal and electrical stress added to insulation materials, the density of carbon dioxide and hydrogen included in transformer oil was increased. The gas density can measured by using the gas density detection equipment of gas sensor and air circulation method.
In this paper, criterion and algorithm for on-line dissolved gas of a Power transformer are studied. For the initial diagnosis of a power transformer, the on-line dissolved gas analysis is one of the most important and acceptable item to preventively diagnose a power transformer. But the criterion and algorithm of this item are not established yet in korea. In this paper, criterion and alarm level of the on-line dissolved gas analysis are based on the analysis of on-line data of operating transformers, Korea industrial standard and operation manual for a power transformer as well as accumulated data of the preventive diagnosis systems which have been operated at nine substations of Korea Electric Power Co.(KEPCO) since 1997, Therefore, the criterion and alarm level proposed in this paper are to be well suitable and are adaptable for the domestic operational environments and conditions of the power transformer. Considering that the conventional diagnosis system is capable only of accumulating and monitoring data of the power transformer operation, the criteria and the algorithms make it possible to accomplish an ultimate goal of the preventive diagnosis system. It is expected, therefore, that they will have a beneficial effect on broad applications of the preventive diagnosis system and the achievement of manless substation system in the future.
Kim, Jae-Chul;Jeon, Hee-Jong;Kong, Seong-Gon;Yoon, Yong-Han;Choi, Do-Hyuk;Jeon, Young-Jae
한국지능시스템학회논문지
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제7권1호
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pp.45-53
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1997
This paper presents hybrid expert system for diagnosis of electric power transformer faults. The expert system diagnose and detect faults in oil-filled power transformers based on dissolved gas analysis. As the preprocessing stage, fuzzy information theory is used to manage the uncertainty in transformer fault diagnosis using dissolved gas analysis. The Kohonen neural network takes the interim results by applying fuzzy informations theory as inputs, and performs the transformer fault diagnosis. The Proposed system tested gas records of power transformers from Korea Electric Power Corporation to verify the diagnosis performance of transformer faults.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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