Обнаружение и классификация предотказных и дефектных состояний трансформаторов сверточными нейронными сетями

Современная диагностика трансформаторов является довольно долгим и затратным мероприятием. Часто необходимо провести целый ряд непростых испытаний, так как современные методы диагностики не всегда однозначно указывают на место и вид дефекта. Это обусловлено сложностью входных сигналов, достаточно большим числом входных факторов, нелинейными множественными динамическими взаимосвязями с другими параметрами. Надежность электрических машин и трансформаторов в значительной степени определяется надежностью обмоток, которая в свою очередь во многом зависит от состояния изоляции обмоток. Традиционные методы испытаний включают в себя измерение различных параметров, таких как полное сопротивление короткого замыкания, потери холостого хода, коэффициент трансформации, ток намагничивания, сопротивление обмотки и др. Одним из наиболее перспективных видов диагностики на сегодняшний момент является метод частотных характеристик, который нашел широкое применение для обнаружения и оценки повреждений трансформаторов во время их транспортирования, а также с помощью одного набора измерений позволяет получить информацию о механическом состоянии магнитопровода, обмоток и прессующей конструкции. Он доказал свою способность выявлять повреждения в обмотках при испытаниях на стойкость при КЗ. Этот метод обнаружения дополняет визуальный осмотр, поскольку позволяет выявить небольшие изменения размеров обмоток, которые не всегда можно разглядеть. При этом небольшие перемещения отводов и других частей не всегда могут быть легко обнаружены с помощью частотных характеристик. В данной работе для обнаружения и классификации дефектов обмоток предлагается метод, основанный на анализе частотных характеристик с помощью метода трех вольтметров и сверточных нейронных сетей.

1. Mahmoudi, N. Experiences with Transformer Diagnosis by DGA: Case Studies / N. Mahmoudi, M. Samimi, H. Mohseni // IET Generation, Transmission & Distribution. 2019. Vol. 13, No 23. P. 5431–5439. https://doi.org/10.1049/iet-gtd.2019.1056.

2. Мурадалиев, А. З. Повышение эффективности диагностики состояния силовых трансформаторов / А. З. Мурадалиев, С. М. Исмаилова // Энергетика. Изв. высш. учеб. заведений и энерг. объединений СНГ. 2025. Т. 68, № 5. С. 403–416. https://doi.org/10.21122/1029-7448-2025-68-5-403-416

3. Behjat, V. A New Statistical Approach to Interpret Power Transformer Frequency Response Analysis: Nonparametric Statistical Methods / V. Behjat, M. Mahvi, E. Rahimpour // 2015 30th International Power System Conference (PSC), Tehran, Iran, 2015. P. 142–148. https://doi.org/10.1109/IPSC.2015.7827740

4. Зализный, Д. И. Система диагностирования силового масляного трансформатора по тепловым параметрам / Д. И. Зализный, О. Г. Широков // Энергетика. Изв. высш. учеб. заведений и энерг. объединений СНГ. 2013. №. 5. С. 30–37.

5. Evaluation of Numerical Indices for the Assessment of Transformer Frequency Response / M. H. Samimi, S. Tenbohlen, A. A. S. Akmal, H. Mohseni // IET Generation, Transmission & Distribution. 2017. Vol. 11, No 1. P. 218–227. https://doi.org/10.1049/iet-gtd.2016.0879

6. Turn-to-Turn Short Circuit Fault Localization in Transformer Winding via Image Processing and Deep Learning Method / A. Moradzadeh, H. Moayyed, B. Mohammadi-Ivatloo [et al.] // IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2022. Vol. 18, No 7. P. 4417–4426. https://doi.org/10.1109/TII.2021.3105932

7. Hramyka, I. Development of Software and Hardware for Identification of Interturn Short Circuit in Single-Phase Transformers / I. Hramyka // 2024 Third International Conference on Power, Control and Computing Technologies (ICPC2T), Raipur, India, 2024. P. 241–246. https://doi.org/10.1109/ICPC2T60072.2024.10474962.

8. Анализ электромагнитных и тепловых процессов асинхронного двигателя с помощью 3D-моделирования / А. Н. Пехота, В. Н. Галушко, Б. М. Хрусталев, Д. В. Мирош // Энергетика. Изв. высш. учеб. заведений и энерг. объединений СНГ. 2024. Т. 67, № 2. С. 125–136. https://doi.org/10.21122/1029-7448-2024-67-2-125-136

9. Громыко, И. Л. Метод неразрушающего контроля состояния однофазных и трехфазных трансформаторов на основе частотных характеристик / И. Л. Громыко, В. Н. Галушко // Приборы и методы измерений. 2025. Т. 16, № 2. С. 158–167. https://doi.org/10.21122/2220-9506-2025-16-2-158-167

10. Sofian, D. M. Interpretation of Transformer FRA Responses – Part II: Influence of Transformer Structure / D. M. Sofian, Z. Wang, J. Li // IEEE Transactions on Power Delivery. 2010. Vol. 25, No 4. P. 2582–2589. https://doi.org/10.1109/TPWRD.2010.2050342