ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НАДЕЖНОСТИ И РЕЖИМОВ РАБОТЫ ТЯГОВЫХ ТРАНСФОРМАТОРОВ В УСЛОВИЯХ ПРЕДЕЛЬНОЙ НАГРУЗКИ

Перевод названия: POWER TRANSFORMERS RELIABILITY AND MODE OF OPERATION IN THE ULTIMATE LOAD PREDICTION

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2015

Ключевые слова: power transformer, reliability, quantiles of the distribution, artificial neural network, силовой трансформатор, показатели надежности, квантили распределения, искусственная нейронная сеть

Аннотация: В статье рассматривается расчет надежности силовых масляных трансформаторов. При помощи квантилей распределения хи-квадрат определены верхняя и нижняя граница наработки на отказ силовых трансформаторов для разного периода эксплуатации, определены доверительные границы с вероятностью. На основе полученных результатов потока отказов силовых трансформаторов 35-110 кВ делается вывод о наиболее частых повреждениях элементов трансформаторов. В условиях предельной нагрузки трансформаторов, выработавших нормативный срок службы, предложено применение искусственного интеллекта для выработки рекомендаций эксплуатации и режимов работы силовых трансформаторов. Для решения задач прогнозирования надежности оборудования используется многослойный персептрон. Для обучения искусственной нейронной сети используется алгоритм обратного распространения ошибки совместно с одним из алгоритмов поиска экстремума. Из приведенных данных получаем наиболее точную картину перспективных параметров трансформатора при использовании его предыстории. Из полученных результатов прогноза получена минимальная и максимальная величина погрешности.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Современные технологии. Системный анализ. Моделирование

Выпуск журнала: 2

Номера страниц: 130-136

ISSN журнала: 18139108

Место издания: Иркутск

Издатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Иркутский государственный университет путей сообщения

Авторы

  • Христинич Роман Мирославович (Красноярский институт железнодорожного транспорта)
  • Луковенко Антон Сергеевич (Красноярский институт железнодорожного транспорта)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.