Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorГрабко, В. В.uk
dc.contributor.authorПаланюк, О. В.uk
dc.contributor.authorGrabko, V. V.en
dc.contributor.authorPalaniuk, O. V.en
dc.date.accessioned2023-05-24T09:20:50Z
dc.date.available2023-05-24T09:20:50Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.citationГрабко В. В. Нечітка математична модель для визначення допустимого терміну роботи силового сухого трансформатора в режимі перевантаження [Текст] / В. В. Грабко, О. В. Паланюк // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2022. – № 4. – С. 27–33.uk
dc.identifier.issn1997-9266
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/37190
dc.description.abstractВідключення силових трансформаторів призводить до великих економічних збитків і негативно впливає на роботу електричної мережі. Одним з найважливіших параметрів, що впливають на тривалість роботи силового сухого трансформатора, є допустима тривалість перегріву ізоляції обмоток, яка визначається значенням температури найгарячішої точки ізоляції обмоток трансформатора. Проаналізовано літературні джерела для виявлення підходів визначення температури обмоток опосередкованим методами. На основі аналізу запропоновано з використанням нечіткої логіки метод прогнозування та визначення ступеня перегріву обмоток силового сухого трансформатора за його паспортними даними, які дозволяють оцінювати стан та тривалість допустимої роботи в окремих режимах. Для цього використовувалось програмне середовище Matlab і нечітка інструментальна панель. За нечіткими правилами з урахуванням низки факторів, які впливають на ступінь перегріву сухого трансформатора, розроблена нечітка математична модель, що дозволяє отримувати прогнозовані ступені перегріву обмотки відповідно до режимів експлуатації сухого трансформатора. Під час побудови математичної моделі до уваги взято температуру охолоджувального повітря, вологість середовища, рівень перевантаження та значення навантаження трансформатора, яке мало місце безпосередньо перед моментом перевантаження. Для налаштування розробленої нечіткої математичної моделі застосовано нейронну мережу у ви-гляді багатошарового перцептрона. Вхідними даними у такій нейронній мережі, окрім вищезазначе-них, використовувались параметри термів функцій належності та відомі значення допустимих три-валостей перевантаження сухого трансформатора у відповідних режимах його роботи. В результаті розрахунків терми функцій належностей дещо змінились. Завдяки цьому при застосуванні отриманої моделі похибка в роботі нечіткої моделі суттєво знизилась і не перевищувала 5 %. Запропонований підхід виявився ефективним, оскільки дозволяє прогнозувати тривалість роботи сухого трансформатора у розширеному діапазоні температури охолоджувального повітря в ході технологічного процесу.uk
dc.description.abstractDisconnection of power transformers leads to large economic losses and negatively affects the operation of the electrical network. One of the most important parameters affecting the duration of operation of a power dry transformer is the permis-sible duration of overheating of the insulation of the windings, which is determined by the value of the most heated point of the insulation of the transformer windings. A review of the literature was conducted to identify approaches for determining the temperature of windings by indirect methods. Based on the analysis, the paper proposes a method of forecasting and determining the degree of overheating of the windings of a dry-type power transformer based on its passport data using fuzzy logic, which allows assessing the condition and duration of permissible operation in individual modes. For this, the Matlab software environment and a fuzzy toolbar were used. According to fuzzy rules, taking into account a number of factors that affect the degree of overheating of a dry-type transformer, a fuzzy mathematical model has been developed, which allows to obtain predicted degrees of overheating of the winding according to the operating modes of the dry-type transformer. When constructing a mathematical model, the temperature of the cooling air, the humidity of the environment, the level of overload and the value of the load of the trans-former, which occurred immediately before the moment of overload, were taken into account. A neural network in the form of a multilayer perceptron was used to adjust the developed fuzzy mathematical model. As input data in such a neural network, in addition to those mentioned above, the parameters of the membership function terms and the known values of the allowable durations of the overload of the dry transformer in the corresponding modes of its operation were used. As a result of the calculations, the terms of the property functions changed slightly, as a result of which, when applying the obtained model, the error in the operation of the fuzzy model significantly decreased and did not exceed 5 %. The proposed approach turned out to be effective, as it allows predicting the duration of operation of a dry transformer in an extended range of cooling air temperature at the pace of the technological process.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofВісник Вінницького політехнічного інституту. № 4 : 27–33.uk
dc.relation.urihttps://visnyk.vntu.edu.ua/index.php/visnyk/article/view/2782
dc.subjectвпливuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectсиловий сухий трансформаторuk
dc.subjectобмоткаuk
dc.subjectперевантаженняuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectinfluenceen
dc.subjectpredictionen
dc.subjectpower dry transformeren
dc.subjectwindingen
dc.subjectoverloaden
dc.subjectneural networken
dc.titleНечітка математична модель для визначення допустимого терміну роботи силового сухого трансформатора в режимі перевантаженняuk
dc.title.alternativeFuzzy Mathematical Model for Taking into Account the Factors Affecting the Aging Process of the Dry Power Transformer Insulationen
dc.typeArticle
dc.identifier.udc681.12
dc.relation.referencesТОВ «Укрелектроапарат», Сухі трансформатори. Хмельницький: НБУВ, 2022. [Електронний ресурс]. Режим до-ступу: https://uea.com.ua/product-category/dry-transformer/ . Дата звернення 01.08.2022.uk
dc.relation.referencesПереваги сухих трансформаторів. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://eltiz.ua/uk/blog/perevagi-suhih-transformatoriv/ . Дата звернення 01.08.2022.uk
dc.relation.referencesH. Mehdipour Picha, R. Bo, H. Chen, M. M. Rana, J. Huang, and F. Hu, “Transformer Fault Diagnosis Using Deep Neu-ral Network,” 2019 IEEE Innovative Smart Grid Technologies - Asia (ISGT Asia). doi:10.1109/isgt-asia.2019.8881052 .en
dc.relation.referencesОАО «Укрэлектроаппарат», Технический каталог. Трансформаторы, 2007, 82 с.ru
dc.relation.referencesГКД 34.20.507-2003 Технічна експлуатація електричних станцій і мереж. Правила (у редакції наказу від 21.06.2019 № 271).uk
dc.relation.referencesПравила технічної експлуатації електроустановок споживачів. [Електронний ресурс]. Режим доступу: http://online.budstandart.com/ua/catalog/doc-page.html?id_doc=29329 .uk
dc.relation.referencesЛ. А. Заде, Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976, 167 с.ru
dc.relation.referencesА. П. Ротштейн, Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткие множества, генетические алгорит-мы, нейронные сети. Вінниця: УНІВЕРСУМ–Вінниця, 1999, 320 с.ru
dc.relation.referencesД. Рутковська, М. Піліньскій, Л. Рутковський, Нейронні мережі, генетичні алгоритми та нечіткі системи, пер. з пол. І. Д. Рудинского. 2-е вид., 2013, 384 с.uk
dc.relation.referencesЮ. А. Зак, Принятие решений в условиях нечетких и размытых данных. Fuzzy-технологии. М.: Книжный дом ЛИБРОКОМ, 2016, 352 с.ru
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/1997-9266-2022-163-4-27-33


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію