油入変圧器統合状態監視装置

• • 総合的な多角的診断： 統合型状態監視装置の中核となる価値は、統合性です。油中溶存ガス(DGA)そして電子レンジの水と油そして部分放電（PD）そして光ファイバー巻線温度測定そしてコア接地電流そしてケーシング断熱そしてオンロード・タップ・チェンジャー（OLTC）データ・フュージョンと交差検証のためのインテリジェントなアルゴリズムによって、変圧器の健康状態を正確かつ包括的に評価することができます。
  • 予知保全（PdM）を可能にする： このシステムは、変圧器のO&Mを、従来の時間ベースの定期保守（TBM）モデルから、リアルタイムの機器状態に基づく予知保全へと完全に変換する。故障が発生する前に正確な早期警告と介入を行い、計画外のダウンタイムを最小限に抑え、送電網の信頼性を向上させることを目的としている。

• • 資産寿命管理を深める： 変圧器の健全性指数（Health Index）の継続的なモニタリングと定量的な評価を通じて、機器のオーバーホール、技術改善、寿命延長、または廃止措置に関する意思決定のための客観的かつ科学的なデータサポートを提供し、電力資産のライフサイクル全体のコスト最適化を実現するための重要な技術ツールです。

• モジュラー＆スケーラブル・アーキテクチャ： 最新の監視装置のモジュール設計により、ユーザーは変圧器の重要度や予算に応じて、監視に必要なサブシステムを柔軟に構成することができます。システムは、基本的なDGAやマイクロウォーターモニタリングから、本格的な光ファイバー温度測定やOLTCモニタリングへとスムーズにアップグレードでき、将来の機能拡張のためのインターフェースも確保されています。

コア診断・分析サブシステム

これらのサブシステムは、電気的・熱的ストレス下で変圧器内部の絶縁体から発生する化学的・物理的信号の分析に重点を置いており、故障診断の要となっている。

オンライン油中溶存ガス分析（オンラインDGA）モジュール

インラインDGAユニット構成する変圧器の故障診断この分野で最も決定的な技術。主要なオイルサイクルからオイルサンプルを非侵襲的に抽出し、高度な光音響分光法（PAS）または非分散赤外線法（NDIR）を使用することで、故障の兆候ガスを継続的に監視することができます。

主なモニタリング・ガスとその重要性

• 故障ガスを排出する：
  • 水素（H₂）。 コロナまたは部分放電（PD）の一次生成物は、絶縁システム内の弱い放電欠陥の存在を示す敏感な指標である。
  • アセチレン（C₂H₂）。 高エネルギーアーク放電の唯一の生成物であり、その存在は通常、深刻で危険性の高い内部短絡または故障の存在を知らせる。
• 過熱された欠陥ガス：
  • メタン（CH₄）とエタン（C₂H₆）。 主に低温から中温（300℃未満）領域での絶縁油の過熱分解によって生成される。
  • エチレン（C₂H₄）。 中温から高温（300℃～700℃）の過熱ポイントが存在することを示し、通常は導体の接続不良または渦電流による過熱に関連する。
• 固形断熱材（セルロース）の劣化ガス：
  • 一酸化炭素（CO）と二酸化炭素（CO₂）。 CO/CO₂比は、固形断熱材か油のみの過熱かを判断する重要な基準となる。

DGAモニタリング・モジュール各ガスの瞬間的な濃度値（ppm）を提供するだけでなく、より重要なのはその分析である。ガス発生率急速に増加する発生率は、静的な濃度値よりも故障の緊急性を予測するのに適している。

微小水と油の特性評価用オンライン・モニタリング・モジュール

水分が加速させる変圧器の絶縁劣化の主な化学的要因である。油中微小水分オンラインモニターは、断熱システムの長期的な健全性を評価するための基礎である。

水分活性（aw）と絶対水分量（ppm）の差

• 水分活性（aw）。 オイルから固体断熱材への水分の移行傾向を直接反映する無次元パラメータ（0～1）であり、断熱紙の水分暴露の程度を評価するための基本的な指標である。高いAW値(例えば0.4以上）は、急激な負荷変化による「バブル効果」のリスクに直結する。
• 絶対水分率（ppm）。 油に含まれる水の質量比を示す。この値は油温に大きく影響されるため、固体断熱材の乾燥度を判断するために単独で使用することはできないが、油自体の品質を評価するために使用することはできる。

さらに、より高度なオンラインオイル品質分析装置の制御を統合することも可能である。絶縁破壊電圧（BDV）そして誘電損失係数（tanδ）歌で応える酸価オイルのオンライン測定は、オイルの電気的特性と経年劣化の程度を総合的に評価するためのデータを提供する。

重要な物理的状態と安全監視サブシステム

この種のサブシステムは、変圧器の巨視的な物理的動作パラメーターの監視を担当し、機器の安全で安定した動作を保証するための第一の防御線となる。

巻線蛍光光ファイバーによる直接温度測定と油温モニタリング

温度は変圧器の寿命に影響を与える最も直接的な物理量である。そのため蛍光光ファイバー温度計巻線温度をモニターする最も正確で信頼性の高い方法です。

• • 巻線ホットスポットの直接測定： そうしれいかん蛍光ファイバー温度センサー製造段階で巻線内部にあらかじめ組み込まれ、巻線の最熱部温度（HST）が直接測定されます。光ファイバー自体は絶縁されており、電磁干渉（EMI）の影響を受けないため、測定は正確で遅延がなく、トップオイル温度と負荷電流に基づく従来の熱モデリング・アルゴリズムよりもはるかに優れています。

• 油温勾配のモニタリング： 同時に、変圧器ボックスの上部と下部に温度センサーを設置し、リアルタイムで監視している。最高油温（トップオイル温度）歌で応えるボトム油温（BOTTOM OIL TEMPERATURE）.両者の温度差は冷却システムの循環効率を反映し、クーラーの詰まりやファン/オイルポンプの故障を診断するのに役立ちます。

リザーバーオイルレベルとボディ圧力モニタリング

• • リザーバーオイルレベル監視： 採用磁気フリップフロップ式レベルメーターまたはレーダー・レベル・ゲージで、コンサーベータ・タンク内の絶縁油のレベルを常時監視する。油面の異常な減少は通常、油漏れを示しており、異常な増加は内部ガスの発生や過負荷に関連している可能性がある。

• ボディ圧のモニタリングとリリースバルブの状態： タンク内の微陽圧の状態は、圧力センサーによってモニターされる。さらに重要なのは圧力逃し弁(圧力開放装置）バルブの作動状態は監視されている。バルブが作動し、変圧器内部で重大かつ突発的な故障（巻線の短絡など）が発生し、大量のガスが発生すると、システムは直ちに最高レベルのアラームを発します。

補助装置と特殊なモニタリング拡張サブシステム

大型変圧器は複雑な構造であり、その補機類の状態も同様に重要である。

オンロードタップチェンジャー（OLTC）オンラインモニタリング

オンロード・タップ・チェンジャー（OLTC）変圧器の中で唯一頻繁に動く機械部品であり、故障が多い箇所でもある。専門的な監視が不可欠である。

• 電気的特性とタイミング特性： タップ切換時の駆動モーターの電流波形、動作時間シーケンスの監視。標準波形を比較することで、機械的なジャミングや接触不良などの初期不良を診断することができます。
• オイルチャンバーの状態： OLTCの独立した油室内の油温、微小水、油中の溶存ガス（特にC₂H₂）を監視することで、内部接点のアブレーションや絶縁劣化の効果的な早期警告が得られる。
• スイッチの位置と操作回数： 現在のタップ位置と累積操作回数が記録され、遠隔操作で送信される。

冷却システムの運転状態監視

強制油循環空冷式または水冷式変圧器では、冷却システムの信頼性が負荷容量に直接影響する。

• ファン/燃料ポンプの状態： 冷却ファンと水中オイルポンプの各セットは、始動/停止状態、運転電流、累積運転時間を監視します。異常電流はモータの故障を示し、運転時間は寿命評価に使用されます。

高圧ケーシングの特殊モニタリング（オイルレベル/圧力）

ケーシングの電気的性能監視に物理的状態監視を追加する。

• ケーシングオイルレベル監視 油で満たされたケーシングの場合、カメラやセンサーは、独自の油面窓や圧力計を通して構成され、油面の遠隔監視を実現し、油不足による絶縁事故を防止する。

コアとケースの振動モニタリング

• 鉄心振動のオンラインモニタリング： 高感度の振動加速度センサーがボックスの壁に配置され、工業用周波数とそのオクターブにおける変圧器の振動特性を監視します。振動スペクトルの異常な変化は、コアの緩み、巻線の変形、ファスナーの緩みなどの機械的な構造上の問題を示している可能性があります。

SF₆ ガス密度モニタリング（GISアウトレットブッシング用）

• GISケーシングSFN_2086のモニタリング： SF₆ガス絶縁の変圧器-GIS接続ブッシングでは、内部のSF₆ガスの密度、圧力、温度をオンラインで監視する必要があります。密度の低下は絶縁の安全性を著しく脅かすため、システムはリアルタイムでアラームと遮断信号を出す必要があります。

インテリジェント診断とデータ融合プラットフォーム

すべてのフロントエンドセンサーによって収集されたデータは、最終的に次のように集められる。バックエンドデータサーバーとともにインテリジェント診断プラットフォーム.それは単なるデータの羅列ではなく、システムのインテリジェンスの核心にあるものだ。

データから情報への変換

• 多次元データ相関分析： 診断プラットフォームのコア・アルゴリズムは、異なるソースからのデータを相関させることができる。例えば、システムがUHF局部放電信号、DGAのH₂濃度増加、異常なCO/CO₂比を同時に検出した場合、故障が固体絶縁を含む内部放電に起因することを高い信頼性で判断することができます。このような交差検証この機能は診断精度を大幅に向上させる。
• 健康指数（HI）のモデリング： このプラットフォームは、重み付けアルゴリズムを使用して、すべての監視パラメータを単一の定量化されたパラメータに変換する。トランス健康指数(HIは、O&M管理者に機器の状態を直感的かつ巨視的に表示し、機器グループの水平比較や状態の並べ替えを容易にします。
• 故障傾向の予測： 過去のデータに基づき、時系列分析、ニューラルネットワーク、機械学習モデルなどを用いて、このプラットフォームは主要パラメータ（特性ガス濃度、誘電損失値など）の将来の傾向を予測することができるため、故障が発生しそうな時間帯を予測し、将来を見据えたメンテナンス計画の策定をサポートする。

変圧器統合状態監視装置必然的な傾向のデジタル、インテリジェントな変換に電力系統資産管理のアプリケーションは、それが完全な透明性、リスク予測可能性の状態に "ブラックボックス "から変圧器を変換し、人生はインテリジェントな資産を管理することができます。

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