Настоящая статья посвящена исследованию влияния содержания растворённых газов в масле трансформатора и систематизации базы хранения знаний о состоянии трансформатора по динамике развития этих газов. В настоящее время существующие методики использования данных по анализу растворённых газов разобщены и зависят от уровня их подготовки соответствующим экспертом. Они не систематизируются в единую систему и не могут влиять быстро на процесс диагностики. Разработанный метод использования базы знаний и работы экспертного регулятора позволяет накапливать многократно условия работы контролируемого электрического оборудования, что позволяет проводить самообучение экспертного регулятора и достигать чёткого вывода при определении состояния электрооборудования, в частности трансформаторов 220 кВ. Выполнен анализ и сравнение методов обработки информации на основе нейросетевого регулятора и регулятора на основе нечёткой логики. Обусловлено это неоднозначным выводом экспертного заключения при изменяющейся ситуации. При этом определено количество вершин графа знаний. Оптимальное число вершин для обеспечения непрерывной работы регулятора выбрано нечётным. Разработанный метод оценки эксплуатационных параметров электрооборудования и трансформаторов напряжением 220 кВ с помощью базы знаний экспертного регулятора позволяет получить достоверную информацию о техническом состоянии и обоснованно выбрать рациональный срок проведения профилактических работ.
This article is devoted to the study of the effect of the content of dissolved gases in the transformer oil and the systematization of the knowledge base on the state of the transformer in terms of the dynamics of these gases. Currently, existing methods for using data on the analysis of dissolved gases are disconnected and depend on the level of their preparation by the relevant expert. They are not systematized into a single system and can not affect quickly the process of diagnosis. The developed method of using the knowledge base and the work of the expert regulator allows accumulating the conditions for the operation of the monitored electrical equipment many times, which makes it possible to carry out the self-training of the expert regulator and achieve a clear conclusion when determining the state of electrical equipment, in particular 220 kV transformers. The analysis and comparison of information processing methods based on a neural network controller and a controller based on fuzzy logic is performed. This is due to the ambiguous conclusion of the expert opinion in the changing situation. The number of vertices of the knowledge graph is determined. The optimal number of vertices to ensure continuous operation of the regulator is selected – odd. The developed method for estimating the operational parameters of electrical equipment and transformers with a voltage of 220 kV using the knowledge base of the expert regulator allows obtaining reliable information on the technical condition and reasonably choosing a rational period for carrying out preventive works.
1. Вильданов Р.Г. Перспективы внедрения интеллектуальной электрической сети в России / Р.Г. Вильданов, Е.И. Буланкин // Интеграция науки и образования в вузах нефтегазового профиля. Материалы Международной научно-методической конференции / редкол.: Н.Г. Евдокимова и др. – Уфа: изд-во УГНТУ. – 2016. – С. 150–153.
2. Пупков А.Н. Двухконтурное управление линейными динамическими системами и настройка параметров типовых регуляторов с использованием непараметрической модели / Н.Ф. Телешева, Р.Ю. Царев, А.В. Чубаров, О.В. Шестернева // Проблемы управления. – Красноярск: ФГАОУ ВПО «Сибирский федеральный университет», 2013. – 190 c.
3. Power D. J., Sharda R., Burstein F. Decision support systems. – John Wiley & Sons, Ltd, 2015.
4. Михеев М.Ю., Прокофьев О.В., Семочкина Ю.И. Методы анализа данных и их реализация в системах поддержки принятия решений: учебное пособие. – Пенза, 2014. – С. 118.
5. Добаев А.З. Использование методов математической статистики для анализа данных систем учета электроэнергии // Материалы VI международной конференции «Молодые ученые в решении актуальных проблем науки». – Владикавказ: Литера, 2014. – С. 37–41.
6. Остроух А.В. Интеллектуальные системы: уч. пособие. – Красноярск: Научно-инновационный центр, 2015. – 110 с.