Comment analyser les données issues de la surveillance des points chauds des enroulements d'un transformateur ?

Salut! En tant que fournisseur de systèmes de surveillance des points chauds des enroulements de transformateurs, j'ai pu constater à quel point il est crucial d'analyser avec précision les données de ces systèmes. Dans ce blog, je partagerai quelques idées sur la façon de procéder.

Comprendre les bases de la surveillance des points chauds des enroulements de transformateur

Avant de nous lancer dans l'analyse des données, examinons rapidement ce qu'est la surveillance des points chauds des enroulements de transformateur. Le point chaud dans l’enroulement d’un transformateur est le point où la température est la plus élevée. La surveillance de ce point chaud est essentielle car des températures excessives peuvent entraîner une dégradation de l'isolation, une durée de vie réduite du transformateur et même des pannes catastrophiques.

Nos systèmes de surveillance utilisent divers capteurs pour mesurer différents paramètres tels que la température, le courant et la tension. Ces capteurs collectent des données au fil du temps, que nous analysons ensuite pour obtenir des informations sur l'état du transformateur.

Collecte et préparation des données

La première étape de l’analyse des données issues de la surveillance des points chauds des enroulements de transformateur consiste à les collecter. Nos systèmes sont conçus pour enregistrer en continu des données à intervalles réguliers. Une fois les données collectées, elles doivent être préparées pour être analysées.

Cette préparation implique le nettoyage des données. Parfois, les capteurs peuvent produire des lectures inexactes en raison du bruit ou des interférences. Nous devons identifier et supprimer ces valeurs aberrantes pour garantir la fiabilité des données que nous analysons. Par exemple, si une valeur de température atteint soudainement une valeur irréaliste, nous pouvons supposer qu'il s'agit d'une erreur et la supprimer de l'ensemble de données.

Visualiser les données

L’un des moyens les plus efficaces de commencer à analyser les données consiste à les visualiser. Nous pouvons utiliser des graphiques et des diagrammes pour représenter les données de manière plus compréhensible. Par exemple, un graphique linéaire peut montrer comment la température du point chaud évolue au fil du temps. Cela peut nous aider à identifier des tendances, par exemple si la température augmente régulièrement ou fluctue.

Une autre visualisation utile est un nuage de points. Nous pouvons tracer la température du point chaud par rapport à d'autres variables comme le courant de charge. Cela peut nous aider à voir s'il existe une relation entre les deux. Si nous remarquons qu'à mesure que le courant de charge augmente, la température du point chaud augmente également, cela indique que le transformateur est soumis à des contraintes lorsqu'il fonctionne à des charges plus élevées.

Analyse statistique

L'analyse statistique est un outil puissant pour comprendre les données issues de la surveillance des points chauds des enroulements de transformateur. Nous pouvons calculer des statistiques de base telles que la moyenne, la médiane et l’écart type des données de température. La température moyenne nous donne une idée de la température moyenne du point chaud sur une période donnée. L'écart type nous indique dans quelle mesure les températures s'écartent de la moyenne. Un écart type élevé peut indiquer que le transformateur connaît des conditions de fonctionnement incohérentes.

Nous pouvons également effectuer une analyse de corrélation. Cela nous aide à déterminer s'il existe des relations entre différentes variables. Par exemple, nous pouvons vérifier s'il existe une corrélation entre la température du point chaud et la température ambiante. S'il existe une forte corrélation positive, cela signifie que la température ambiante a un impact significatif sur la température du point chaud.

Utiliser l'apprentissage automatique pour une analyse avancée

Ces dernières années, l’apprentissage automatique est devenu de plus en plus populaire dans le domaine de la surveillance des transformateurs. Nous pouvons utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique pour prédire les futures températures des points chauds sur la base de données historiques. Par exemple, un algorithme de régression peut être entraîné pour modéliser la relation entre la température du point chaud et d'autres variables. Une fois le modèle entraîné, nous pouvons l’utiliser pour prédire la température du point chaud dans différentes conditions de fonctionnement.

L’apprentissage automatique peut également nous aider à détecter des anomalies dans les données. Une anomalie pourrait être un changement soudain de la température du point chaud qui ne suit pas le modèle normal. En entraînant un modèle d'apprentissage automatique sur des données normales, nous pouvons identifier quand les données s'écartent de la norme et les signaler comme un problème potentiel.

Incorporation d'autres données de surveillance

Pour avoir une compréhension plus complète de l’état du transformateur, nous pouvons également intégrer les données d’autres systèmes de surveillance. Par exemple, nous pouvons combiner les données de notre système de surveillance des points chauds des enroulements de transformateur avec les données d'unAnalyseur de gaz dissous par transformateur. L'analyse des gaz dissous peut fournir des informations sur l'état interne du transformateur, comme la présence de défauts ou de surchauffe.

Nous pouvons également utiliser les données d'unSystème de surveillance des décharges partielles en ligne pour transformateur. Une décharge partielle est un signe de dégradation de l'isolation, et en analysant les données de décharge partielle ainsi que les données de température du point chaud, nous pouvons mieux comprendre l'état d'isolation du transformateur.

Une autre source de données utile est unMoniteur de courant de mise à la terre du noyau du transformateur. La surveillance du courant de mise à la terre du noyau peut nous aider à détecter des problèmes tels que des défauts de noyau ou des problèmes de mise à la terre.

Prendre des décisions basées sur l'analyse

Une fois que nous avons analysé les données, l'étape suivante consiste à prendre des décisions basées sur les résultats. Si l'analyse montre que la température du point chaud est constamment élevée, nous devrons peut-être prendre des mesures pour réduire la charge sur le transformateur ou améliorer le système de refroidissement. S’il y a des signes de dégradation de l’isolation, nous devrons peut-être planifier l’entretien ou le remplacement de l’isolation.

Il est important de noter que l'analyse des données est un processus continu. Nous devons surveiller en permanence les données et mettre à jour notre analyse à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles. Cela nous permet de détecter rapidement tout changement dans l’état du transformateur et de prendre les mesures appropriées.

Contactez-nous pour plus d'informations

Si vous souhaitez en savoir plus sur nos systèmes de surveillance des points chauds des enroulements de transformateurs ou sur la façon d'analyser leurs données, nous serions ravis d'avoir de vos nouvelles. Que vous soyez une entreprise de services publics, une installation industrielle ou un ingénieur électricien, notre équipe d'experts peut vous fournir le soutien et les conseils dont vous avez besoin. Nous pouvons vous aider à mettre en place votre système de surveillance, à analyser les données et à prendre des décisions éclairées sur la santé de vos transformateurs. Alors n'hésitez pas à nous contacter et à entamer une conversation avec nous.

Références

• Norme IEEE C57.91-2011, Guide IEEE pour le chargement des transformateurs immergés dans l'huile minérale et des régulateurs de tension par étapes.
• CEI 60076-7:2018, Transformateurs de puissance - Partie 7 : Guide de chargement des transformateurs de puissance immergés dans l'huile.
• Kundur, P. (1994). Stabilité et contrôle du système électrique. McGraw-Hill.