JPH0794334A - Deterioration diagnostic system and life predictive system of oil-immersed transformer - Google Patents

Deterioration diagnostic system and life predictive system of oil-immersed transformer

Info

Publication number
JPH0794334A
JPH0794334A JP5259115A JP25911593A JPH0794334A JP H0794334 A JPH0794334 A JP H0794334A JP 5259115 A JP5259115 A JP 5259115A JP 25911593 A JP25911593 A JP 25911593A JP H0794334 A JPH0794334 A JP H0794334A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
oil
dissolved gas
filled transformer
amount
dissolved
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP5259115A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Eiji Hayamizu
栄治 早水
Koichi Matsumoto
貢一 松本
Tominari Sato
富徳 佐藤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Osaka Gas Co Ltd
Original Assignee
Osaka Gas Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Osaka Gas Co Ltd filed Critical Osaka Gas Co Ltd
Priority to JP5259115A priority Critical patent/JPH0794334A/en
Publication of JPH0794334A publication Critical patent/JPH0794334A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Abstract

PURPOSE:To provide a system which is capable of easily diagnosing or predicting the current deterioration state or the life expectancy of an oil-immersed transformer at a low cost. CONSTITUTION:A gas quantity analyzer 2 measures the volume of prescribed gas component contained in insulating oil which is regularly or irregularly sampled from oil-immersed transformers 11 to 1n. A data processing device 3 estimates a variation range of dissolved gas quantity in a normal operation through a probability method basing on the past data of measured dissolved gas quantity, and the measurement result of current dissolved gas quantity is compared with the estimated variation range of dissolved gas quantity, whereby it is judged that the oil-immersed transformers 11 to 1n operate normally or not. When it is judged that the oil-immersed transformers 11 to 1n operate normally, the average polymerization degree retention rate of the insulating papers in the oil-immersed transformers 11 to 1n is calculated basing on time measurement results of the current dissolved gas quantity. Basing on a change in dissolved gas quantity with time, a time (termination of life) when a dissolved gas quantity reaches to a previously determined threshold value is predicted by calculation.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】この発明は、絶縁油中に溶存する
所定のガスの量に基づいて、油入変圧器の劣化状態を診
断し、および将来の寿命を予測するシステムに関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a system for diagnosing a deteriorated state of an oil-filled transformer and predicting its future life based on the amount of a predetermined gas dissolved in insulating oil.

【0002】[0002]

【従来の技術】油入変圧器は、絶縁油(鉱油,合成油
等)を満たした外箱の中に本体(鉄心,巻線等の構造
物)を入れたもので、乾式変圧器に比べて冷却効果が高
いため、大容量変圧器のほとんどにおいて採用されてい
る。ところで、このような油入変圧器の寿命は、巻線に
巻回された絶縁紙(クラフト紙)の劣化具合によって大
きく左右されることが広く知られている。すなわち、こ
の絶縁紙の機械的強度が所定値以下に低下したときに、
油入変圧器の寿命が尽きることが多い。
2. Description of the Related Art An oil-filled transformer is an outer box filled with insulating oil (mineral oil, synthetic oil, etc.) containing a main body (structures such as an iron core and windings). Since it has a high cooling effect, it is used in most large capacity transformers. By the way, it is widely known that the life of such an oil-filled transformer greatly depends on the degree of deterioration of the insulating paper (kraft paper) wound around the winding. That is, when the mechanical strength of this insulating paper drops below a predetermined value,
Oil-filled transformers often run out of life.

【0003】一般に、絶縁紙の機械的強度は抗張力や平
均重合度残率によって求めることができるが、従来は、
油入変圧器から実際に絶縁紙を採取して、その抗張力や
平均重合度残率を測定する方法をとっていた。
In general, the mechanical strength of insulating paper can be determined by the tensile strength and the average residual polymerization degree.
Insulation paper was actually taken from the oil-filled transformer, and its tensile strength and average residual polymerization degree were measured.

【0004】[0004]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、絶縁紙
を採取するためには、油入変圧器の運転を一時的に停止
しなければならず、停電を余儀なくされるという問題点
があった。また、絶縁紙を採取するためには、油入変圧
器の内部構造物をクレーン等で吊り上げなければなら
ず、作業が面倒であり、かつ作業コストが高くつくとい
う問題点があった。さらに、絶縁紙を採取した部分を後
で補修しなければならないという問題点もあった。
However, in order to collect the insulating paper, the operation of the oil-filled transformer must be temporarily stopped, which causes a problem of blackout. Further, in order to collect the insulating paper, the internal structure of the oil-filled transformer must be lifted by a crane or the like, which is a troublesome work, and there is a problem that the work cost is high. Further, there is a problem in that the portion where the insulating paper is taken must be repaired later.

【0005】それゆえに、この発明の目的は、油入変圧
器の現在の劣化状態を簡易かつ安価に診断し得るシステ
ムを提供することである。
Therefore, an object of the present invention is to provide a system capable of easily and inexpensively diagnosing the current deterioration state of an oil-filled transformer.

【0006】この発明の他の目的は、油入変圧器の将来
の寿命到達時期を簡易かつ安価に予測し得るシステムを
提供することである。
Another object of the present invention is to provide a system which can easily and inexpensively predict the future life of the oil-filled transformer.

【0007】[0007]

【課題を解決するための手段】請求項1に係る発明は、
時系列的に測定された絶縁油中の溶存ガス量に基づい
て、油入変圧器の劣化状態を診断するシステムであっ
て、油入変圧器が正常に運転していると仮定した場合
に、現在の溶存ガス量がとり得る変動範囲を溶存ガス量
の過去の測定データから確率的に推定する変動範囲推定
手段、現在の溶存ガス量の測定結果と推定された変動範
囲とを比較することにより、油入変圧器が正常に運転し
ているか否かを判定する判定手段、および判定手段によ
って油入変圧器の正常運転が判定されたときに、現在の
溶存ガス量の測定結果に基づいて、油入変圧器中の絶縁
紙の平均重合度残率を演算する平均重合度残率演算手段
を備えている。
The invention according to claim 1 is
A system for diagnosing the deterioration state of an oil-filled transformer based on the amount of dissolved gas in insulating oil measured in a time series, and assuming that the oil-filled transformer is operating normally, A variation range estimation means that stochastically estimates the variation range of the current dissolved gas amount from past measurement data of the dissolved gas amount, by comparing the measurement result of the current dissolved gas amount with the estimated variation range. , A determining means for determining whether the oil-filled transformer is operating normally, and when the determining means determines the normal operation of the oil-filled transformer, based on the measurement result of the current dissolved gas amount, An average polymerization degree residual rate calculating means for calculating an average polymerization degree residual rate of the insulating paper in the oil-filled transformer is provided.

【0008】請求項2に係る発明は、請求項1の発明に
おいて、判定手段は、現在の溶存ガス量の測定結果が変
動範囲推定手段によって推定された変動範囲内に入って
いるときは、油入変圧器が正常に運転していると判定
し、現在の溶存ガス量の測定結果が変動範囲推定手段に
よって推定された変動範囲の上側にはみ出ているとき
は、油入変圧器が故障しているかまたは当該測定結果に
許容限度以上の誤差が生じていると判定し、現在の溶存
ガス量の測定結果が変動範囲推定手段によって推定され
た変動範囲の下側にはみ出ているときは、当該測定結果
に許容限度以上の誤差が生じていると判定することを特
徴とする。
According to a second aspect of the present invention, in the first aspect of the invention, the determining means determines whether the current dissolved gas amount measurement result is within the fluctuation range estimated by the fluctuation range estimating means. If it is determined that the input transformer is operating normally and the measurement result of the current dissolved gas amount exceeds the upper limit of the fluctuation range estimated by the fluctuation range estimation means, the oil-filled transformer has failed. Or it is determined that the measurement result has an error exceeding the permissible limit, and the current measurement result of the dissolved gas amount is below the fluctuation range estimated by the fluctuation range estimation means, the measurement concerned. It is characterized in that it is determined that an error exceeding the allowable limit has occurred in the result.

【0009】請求項3に係る発明は、請求項1または2
の発明において、絶縁油中に溶存するCOガスとCO2
ガスとの量に基づいて、油入変圧器の劣化状態を診断す
ることを特徴とする。
The invention according to claim 3 is the invention according to claim 1 or 2.
Invention, the CO gas and CO 2 dissolved in the insulating oil
The deterioration state of the oil-filled transformer is diagnosed based on the amount of gas.

【0010】請求項4に係る発明は、時系列的に測定さ
れた絶縁油中の溶存ガス量に基づいて、油入変圧器の寿
命を予測するシステムであって、油入変圧器が正常に運
転していると仮定した場合に、現在の溶存ガス量がとり
得る変動範囲を溶存ガス量の過去の測定データから確率
的に推定する変動範囲推定手段、現在の溶存ガス量の測
定結果と推定された変動範囲とを比較することにより、
油入変圧器が正常に運転しているか否かを判定する判定
手段、および判定手段によって油入変圧器の正常運転が
判定されたときに、溶存ガス量の現在までの経時変化に
基づいて、溶存ガス量が予め定められたしきい値に到達
する時期を寿命到達時期として予測演算する予測演算手
段を備えている。
According to a fourth aspect of the present invention, there is provided a system for predicting the life of an oil-filled transformer based on the amount of dissolved gas in insulating oil measured in a time series. Assuming that the engine is operating, the fluctuation range estimation means that stochastically estimates the fluctuation range of the current dissolved gas amount from the past measurement data of the dissolved gas amount, and the measurement result of the current dissolved gas amount. By comparing the fluctuation range
Judgment means for judging whether the oil-filled transformer is operating normally, and when the judgment means determines the normal operation of the oil-filled transformer, based on the change with time of the dissolved gas amount to the present, A predictive calculation unit is provided for predicting and calculating a time when the dissolved gas amount reaches a predetermined threshold value as a life reaching time.

【0011】請求項5に係る発明は、請求項4の発明に
おいて、絶縁油中に溶存するCOガスとCO2 ガスとの
量に基づいて、油入変圧器の寿命を予測することを特徴
とする。
According to a fifth aspect of the invention, in the fourth aspect of the invention, the life of the oil-filled transformer is predicted based on the amounts of CO gas and CO 2 gas dissolved in the insulating oil. To do.

【0012】[0012]

【作用】請求項1に係る発明においては、絶縁油中の溶
存ガス量の過去の測定データに基づいて、正常運転時の
溶存ガス量の変動範囲を確率的に推定し、現在の溶存ガ
ス量の測定結果と推定された変動範囲とを比較すること
により、油入変圧器が正常に運転しているか否かを判定
する。そして、油入変圧器が正常に運転していると判定
されたときに、現在の溶存ガス量の測定結果に基づい
て、油入変圧器中の絶縁紙の平均重合度残率を演算する
ようにしている。演算により求められた絶縁紙の平均重
合度残率は、油入変圧器の劣化状態を表す指標として用
いられる。
In the invention according to claim 1, the variation range of the dissolved gas amount during normal operation is stochastically estimated based on the past measurement data of the dissolved gas amount in the insulating oil, and the present dissolved gas amount is calculated. It is determined whether the oil-filled transformer is operating normally by comparing the measurement result of 1. with the estimated fluctuation range. Then, when it is determined that the oil-filled transformer is operating normally, the average polymerization degree residual ratio of the insulating paper in the oil-filled transformer is calculated based on the current measurement result of the dissolved gas amount. I have to. The average residual polymerization degree of the insulating paper obtained by the calculation is used as an index indicating the deterioration state of the oil-filled transformer.

【0013】請求項2に係る発明においては、現在の溶
存ガス量の測定結果が変動範囲推定手段によって推定さ
れた変動範囲内に入っているか、上側にはみ出ている
か、下側にはみ出ているかを調べ、各場合に応じて油入
変圧器のより詳細な状態診断を行っている。
According to the second aspect of the present invention, it is determined whether the current measurement result of the dissolved gas amount is within the fluctuation range estimated by the fluctuation range estimating means, is protruding to the upper side, or is protruding to the lower side. We conduct a detailed examination of the condition of the oil-filled transformer in each case.

【0014】請求項4に係る発明においては、絶縁油中
の溶存ガス量の過去の測定データに基づいて、正常運転
時の溶存ガス量の変動範囲を確率的に推定し、現在の溶
存ガス量の測定結果と推定された変動範囲とを比較する
ことにより、油入変圧器が正常に運転しているか否かを
判定する。そして、油入変圧器が正常に運転していると
判定されたときに、溶存ガス量の現在までの経時変化に
基づいて、溶存ガス量が予め定められたしきい値に到達
する時期を予測演算するようにしている。予測演算によ
り求められたしきい値到達時期は、油入変圧器のおおよ
その寿命到達時期を示している。
In the invention according to claim 4, the variation range of the dissolved gas amount during normal operation is stochastically estimated based on the past measurement data of the dissolved gas amount in the insulating oil, and the present dissolved gas amount is calculated. It is determined whether the oil-filled transformer is operating normally by comparing the measurement result of 1. with the estimated fluctuation range. Then, when it is determined that the oil-filled transformer is operating normally, the timing at which the dissolved gas amount reaches a predetermined threshold value is predicted based on the change over time of the dissolved gas amount to the present. I am trying to calculate. The threshold reaching time obtained by the prediction calculation indicates the approximate life reaching time of the oil-filled transformer.

【0015】[0015]

【実施例】まず、後述する本発明の一実施例の原理につ
いて説明する。油入変圧器が正常に運転していると、絶
縁紙が低温分解されて一酸化炭素および二酸化炭素(C
O+CO2 )が発生する。発生したCO+CO2 は、絶
縁油中に溶解する。したがって、絶縁油中に溶存してい
るCO+CO2 の量を分析すれば、絶縁紙の現在の劣化
状態および将来の劣化の進み具合を推測することができ
ると考えられる。そこで、本願発明者は、種々の文献に
開示された過去の測定データを調査し、さらに100台
の油入変圧器に対して測定を行った。その結果、絶縁紙
の平均重合度残率と絶縁油中に溶存しているCO+CO
2 との間には、相関関係があることが判明した。
DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS First, the principle of one embodiment of the present invention described later will be explained. When the oil-filled transformer is operating normally, the insulating paper is decomposed at low temperature and carbon monoxide and carbon dioxide (C
O + CO 2 ) is generated. The generated CO + CO 2 is dissolved in insulating oil. Therefore, it is considered that by analyzing the amount of CO + CO 2 dissolved in the insulating oil, it is possible to estimate the current deterioration state of the insulating paper and the progress of the deterioration in the future. Therefore, the inventor of the present application investigated past measurement data disclosed in various documents, and further measured 100 oil-filled transformers. As a result, the average residual degree of polymerization of the insulating paper and the CO + CO dissolved in the insulating oil
It was found that there was a correlation between the two .

【0016】図2は、過去の測定データを調査すること
よって得られた、絶縁紙の平均重合度残率と絶縁油中に
溶存しているCO+CO2 との間の相関関係を示すグラ
フである。図2において、横軸は絶縁紙1g当たりのC
O+CO2 の体積量(単位は、ml/g)を対数目盛で
表し、縦軸は平均重合度残率(%)を平等目盛で表して
いる。一般的に、平均重合度残率が20%〜30%にな
ると絶縁紙の機械的強度が無くなったと言われており、
事実上40%〜60%が油入変圧器の寿命だと言える。
図2のグラフからは、CO+CO2 の体積量が絶縁紙1
gに対して1ml(ミリリットル)のときに、平均重合
度残率が60%になることが判る。
FIG. 2 is a graph showing the correlation between the average residual degree of polymerization of insulating paper and CO + CO 2 dissolved in insulating oil, which was obtained by examining past measurement data. . In FIG. 2, the horizontal axis represents C per 1 g of insulating paper.
The volume amount of O + CO 2 (unit: ml / g) is shown on a logarithmic scale, and the vertical axis shows the average degree of polymerization residual rate (%) on an even scale. It is generally said that when the average residual polymerization degree is 20% to 30%, the mechanical strength of the insulating paper is lost.
In fact, 40% to 60% can be said to be the life of the oil-filled transformer.
From the graph in Fig. 2, the volume of CO + CO 2 is equal to that of the insulating paper 1.
It can be seen that when the amount is 1 ml (milliliter) with respect to g, the average polymerization degree residual rate becomes 60%.

【0017】本願発明者は、図2のグラフの横軸を対数
目盛から平等目盛に変換し、さらに100台の油入変圧
器に対して行った測定データを加味して、図3に示す相
関関係グラフを作成した。図3において、変化曲線A
は、絶縁紙の平均重合度残率と絶縁紙1gに対するCO
+CO2 の体積量との相関関係に近似する3次関数曲線
を示している。また、図3において、変化曲線Bは、図
2に示す相関関係に近似する2次関数曲線を示してい
る。この図3から明らかなように、平均重合度残率が6
0%〜40%の付近では、2次関数曲線Bよりも3次関
数曲線Aの方が上記相関関係に近似していることが判
る。
The inventor of the present application converts the horizontal axis of the graph of FIG. 2 from a logarithmic scale to a uniform scale and further considers the measurement data obtained for 100 oil-immersed transformers to show the correlation shown in FIG. Created a relationship graph. In FIG. 3, the change curve A
Is the average residual polymerization degree of insulating paper and CO for 1 g of insulating paper.
The cubic function curve approximating the correlation with the volume of + CO 2 is shown. Further, in FIG. 3, the change curve B shows a quadratic function curve that approximates the correlation shown in FIG. As is clear from FIG. 3, the average polymerization degree residual ratio is 6
It can be seen that the cubic function curve A is closer to the above correlation than the quadratic function curve B in the vicinity of 0% to 40%.

【0018】今、xを絶縁紙1gに対するCO+CO2
の体積量(ml/g)とし、yを平均重合度残率(%)
とし、図3の3次関数曲線Aを、 y=a・x3 +b・x2 +c・x+d …(1) で表すものとする。そして、過去の測定データおよび新
たに行った実測データを基に上式(1)の各係数を求め
ると、 a=−2.06 b=17.99 c=−56.52 d=98.00 となった。したがって、上式(1)は、 y=−2.06x3 +17.99x2 −56.52x+98.00 …(2) となる。
Now, x is CO + CO 2 for 1 g of insulating paper
Volume ratio (ml / g), and y is the average degree of polymerization residual rate (%)
Then, the cubic function curve A in FIG. 3 is represented by y = a · x 3 + b · x 2 + c · x + d (1). Then, when each coefficient of the above equation (1) is obtained based on the past measurement data and the newly measured data, a = −2.06 b = 17.99 c = −56.52 d = 98.00 Became. Therefore, the above equation (1) becomes y = -2.06x 3 + 17.99x 2 -56.52x + 98.00 ... (2).

【0019】そこで、以下に説明する実施例では、上式
(2)を利用して絶縁紙の現在の平均重合度残率を間接
的に演算して油入変圧器の現在の劣化状態を示す指標と
するとともに、絶縁紙1g当たりのCO+CO2 の体積
量が1mlに到達する時期すなわち平均重合度残率が6
0%に達して油入変圧器の寿命が尽きる時期を予測する
ようにしている。
Therefore, in the embodiment described below, the current average polymerization degree residual ratio of the insulating paper is indirectly calculated using the above equation (2) to indicate the current deterioration state of the oil-filled transformer. In addition to using as an index, the time when the volume of CO + CO 2 per 1 g of insulating paper reaches 1 ml, that is, the average residual degree of polymerization is 6
We are trying to predict when the oil-filled transformer will reach the end of its useful life by reaching 0%.

【0020】ところで、何らかの原因で油入変圧器に故
障が発生し、その内部に短絡や部分放電等が生じている
と、絶縁紙が高温分解されてCOおよびCO2 が大量に
発生する。そのため、上記のような劣化診断方法および
寿命予測方法を、油入変圧器にそのまま適用すると、油
入変圧器の正常運転時には問題ないが、故障発生時に正
確な診断および寿命予測を行うことができない。そこ
で、以下に説明する実施例では、溶存CO+CO2 量の
過去の測定データから現在の油入変圧器が正常運転状態
にあるか否かを判断し、正常運転状態にあるときのみ溶
存CO+CO2 量に基づいて、現在の劣化状態および将
来の寿命到達時期を求めるようにしている。
If a failure occurs in the oil-filled transformer for some reason and a short circuit or partial discharge occurs inside the transformer, the insulating paper is decomposed at a high temperature and a large amount of CO and CO 2 is produced. Therefore, if the above-mentioned deterioration diagnosis method and life prediction method are directly applied to the oil-filled transformer, there will be no problem during normal operation of the oil-filled transformer, but accurate diagnosis and life prediction cannot be performed when a failure occurs. . Therefore, in the embodiment described below, it is determined whether the current oil-filled transformer is in a normal operating state from the past measurement data of dissolved CO + CO 2 amount, the dissolved CO + CO 2 amount only when it is in normal operating conditions Based on the above, the current deterioration state and the future life expiration time are calculated.

【0021】図1は、この発明の一実施例に係る油入変
圧器の診断および寿命予測システムの構成を示すブロッ
ク図である。図1において、ガス量分析計2は、ガスク
ロマトグラフィー装置やエアーバブリング方式の簡易分
析計等によって構成され、各油入変圧器11〜1nから
サンプリングされた絶縁油を分析し、当該絶縁油中に溶
存している所定のガス成分の量を検出する。ガス量分析
計2の分析結果は、データ処理装置3に与えられる。デ
ータ処理装置3は、パーソナルコンピュータやマイクロ
コンピュータ等によって構成され、ガス量分析計2の分
析結果に基づいて、油入変圧器の劣化状態および寿命到
達時期を演算する。データ処理装置3の演算結果は、表
示器4およびプリンタ5に出力され、そこにおいて表示
および印字される。また、データ処理装置3には、デー
タベース記憶装置6が接続される。このデータベース記
憶装置6中には、油入変圧器11〜1nに関する種々の
データが記憶されている。
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an oil-filled transformer diagnosis and life prediction system according to an embodiment of the present invention. In FIG. 1, a gas amount analyzer 2 is composed of a gas chromatography device, a simple analyzer of air bubbling system, etc., analyzes the insulating oil sampled from each oil-filled transformer 11 to 1n, and analyzes the insulating oil in the insulating oil. The amount of a predetermined gas component dissolved in the is detected. The analysis result of the gas amount analyzer 2 is given to the data processing device 3. The data processing device 3 is composed of a personal computer, a microcomputer, or the like, and calculates the deterioration state and the end of life of the oil-filled transformer based on the analysis result of the gas amount analyzer 2. The calculation result of the data processing device 3 is output to the display device 4 and the printer 5, where it is displayed and printed. A database storage device 6 is connected to the data processing device 3. The database storage device 6 stores various data regarding the oil-filled transformers 11 to 1n.

【0022】次に、図4および図5を参照して、上記実
施例の動作を説明する。まず、図4のステップS1で
は、油入変圧器11〜1nの中のいずれか1つから絶縁
油が所定量(ガス分析計2での分析作業に必要な量;約
50cc程度)だけサンプリングされる。このとき、油
入変圧器の下部において熱対流を起こさずに残留してい
る絶縁油を採取しないように注意する必要がある。なぜ
ならば、このような残留油は変圧器内を対流移動しない
ため、絶縁紙の劣化に起因して発生するガスが溶融され
にくいからである。
Next, the operation of the above embodiment will be described with reference to FIGS. 4 and 5. First, in step S1 of FIG. 4, a predetermined amount of insulating oil (amount required for analysis work in the gas analyzer 2; about 50 cc) is sampled from any one of the oil-filled transformers 11 to 1n. It At this time, it is necessary to take care not to collect the remaining insulating oil without causing heat convection in the lower part of the oil-filled transformer. This is because such residual oil does not convectively move in the transformer, and thus the gas generated due to the deterioration of the insulating paper is difficult to melt.

【0023】次に、ガス量分析計2は、ステップS1で
サンプリングされた絶縁油を真空脱気またはエアーバブ
リングすることによって当該絶縁油中から溶存ガス成分
を追い出して分離し、その分離されたガス成分の組成お
よび量を分析する(ステップS2)。これによって、目
的ガスの溶存量(単位体積当たりの絶縁油中に溶存して
いるガス成分の体積量)が検出される。なお、本実施例
では、ガス量分析計2は、一酸化炭素(CO),二酸化
炭素(CO2 ),水素(H2 ),メタン(CH4 ),ア
セチレン(C2 2 ),エチレン(C2 4 ),エタン
(C2 6 ),プロピレン(C3 6 ),プロパン(C
3 8 )等の溶存量を検出している。ガス量分析計2に
よって検出されたガス溶存量は、例えばppmの単位で
示される。
Next, the gas amount analyzer 2 expels and separates dissolved gas components from the insulating oil by vacuum degassing or air bubbling the insulating oil sampled in step S1, and the separated gas is separated. The composition and amount of the components are analyzed (step S2). Thereby, the dissolved amount of the target gas (volume amount of gas component dissolved in insulating oil per unit volume) is detected. In the present embodiment, the gas amount analyzer 2 uses carbon monoxide (CO), carbon dioxide (CO 2 ), hydrogen (H 2 ), methane (CH 4 ), acetylene (C 2 H 2 ), ethylene ( C 2 H 4 ), ethane (C 2 H 6 ), propylene (C 3 H 6 ), propane (C
3 H 8 ) etc. are detected. The dissolved gas amount detected by the gas amount analyzer 2 is shown in the unit of ppm, for example.

【0024】次に、今回の診断の対象となる油入変圧器
の番号、すなわち上記ステップS1で絶縁油がサンプリ
ングされた油入変圧器の番号が指定される(ステップS
3)。この指定は、オペレータがデータ処理装置3に付
属するキーボード等の入力装置(図示せず)を操作する
ことによって行われる。油入変圧器番号が指定される
と、データ処理装置3は、データベース記憶装置6から
対応する油入変圧器のデータファイルを読み出す(ステ
ップS4)。このデータファイル中には、対応する油入
変圧器に関する種々のデータ(容量,定格電圧,製造年
月日,製造番号,製造者等の諸属性データや、各目的ガ
スの溶存量の過去の測定データや、絶縁油をサンプリン
グした日時のデータ等)が格納されている。
Next, the number of the oil-filled transformer to be diagnosed this time, that is, the number of the oil-filled transformer from which the insulating oil was sampled in step S1 is designated (step S).
3). This designation is made by the operator operating an input device (not shown) such as a keyboard attached to the data processing device 3. When the oil-filled transformer number is designated, the data processing device 3 reads the data file of the corresponding oil-filled transformer from the database storage device 6 (step S4). This data file contains various data (capacity, rated voltage, date of manufacture, serial number, manufacturer, etc.) of various data related to the corresponding oil-filled transformer, and past measurements of the dissolved amount of each target gas. Data, data of date and time when insulating oil was sampled, etc. are stored.

【0025】次に、データ処理装置3は、上記ステップ
S2で測定された各目的ガスの溶存量をガス量分析計2
から入力する(ステップS5)。次に、データ処理装置
3は、ステップS5で入力された各目的ガスの溶存量と
各目的ガスについて予め定められたしきい値とを比較
し、変圧器の現在の状態を判定する(ステップS6)。
もし、複数種類の目的ガスの内、1種類でもその溶存量
が予め定められたしきい値を越えていると、データ処理
装置3はその油入変圧器に重大な異常が生じていると判
定する。次に、データ処理装置3は、上記ステップS6
の判定結果および上記ステップS5で入力された各目的
ガスの溶存量を、ステップS4で読み出されたデータフ
ァイルに登録する(ステップS7)。
Next, the data processing device 3 uses the gas amount analyzer 2 to determine the dissolved amount of each target gas measured in step S2.
Is input (step S5). Next, the data processing device 3 compares the dissolved amount of each target gas input in step S5 with a predetermined threshold value for each target gas to determine the current state of the transformer (step S6). ).
If the dissolved amount of even one of the plurality of target gases exceeds a predetermined threshold value, the data processing device 3 determines that the oil-filled transformer has a serious abnormality. To do. Next, the data processing device 3 performs the above step S6.
The determination result and the dissolved amount of each target gas input in step S5 are registered in the data file read in step S4 (step S7).

【0026】次に、データ処理装置3は、過去の(例え
ば、前回までの)溶存CO+CO2量の測定データから
正常運転時における溶存CO+CO2 量の推移予想グラ
フを作成し、この推移予想グラフと今回の溶存CO+C
2 量の測定結果とを比較する(ステップS8)。以下
には、この推移予想グラフの作成方法について説明す
る。
Next, the data processing device 3 creates a transition forecast graph of the dissolved CO + CO 2 amount during normal operation from the measured data of the past dissolved CO + CO 2 amount (for example, up to the previous time), and this transition forecast graph This time dissolved CO + C
The measurement result of the O 2 amount is compared (step S8). The method of creating this transition prediction graph will be described below.

【0027】油入変圧器の運転状態が正常であれば、溶
存CO+CO2 量の推移は、時間をx,溶存CO+CO
2 量をyとすれば、ほぼ一次関数y=ax+bに従うこ
とが経験上知られている。
When the operating condition of the oil-filled transformer is normal, the transition of the amount of dissolved CO + CO 2 is as follows: time x, dissolved CO + CO
It is empirically known that the linear function y = ax + b is substantially obeyed when y is a quantity of two .

【0028】今、溶存CO+CO2 量が、例えば図6に
示すように経時変化したとし、最小二乗法により係数
a,bを求めることにする。ここで、
Now, assuming that the amount of dissolved CO + CO 2 changes with time as shown in FIG. 6, the coefficients a and b will be determined by the least squares method. here,

【数1】 とすると、次の連立方程式(3)を解くことにより、係
数a,bを求めることができる。
[Equation 1] Then, the coefficients a and b can be obtained by solving the following simultaneous equations (3).

【数2】 [Equation 2]

【0029】上式(3)を解いて、係数a,bを求める
と、 a=(u−Nb)/S b=(tu−Sv)/(tN−S2 ) となり、一次関数y=ax+bは、次式(4)となる。 y={(u−Nb)/S}x+{(tu−Sv)/(tN−S2 )} …(4)
[0029] by solving the above equation (3), coefficients a, when determining the b, a = (u-Nb ) / S b = (tu-Sv) / (tN-S 2) , and the linear function y = ax + b Is given by the following equation (4). y = {(u-Nb) / S} x + {(tu-Sv) / (tN-S 2)} ... (4)

【0030】上式(4)を用いれば、将来の溶存CO+
CO2 量の推移を予測できる。しかしながら、種々のフ
ァクターの影響により、溶存CO+CO2 量は不確実的
に推移していくため、本実施例では溶存CO+CO2
は有る範囲を持って推移していくものと考える。すなわ
ち、係数bは、標準偏差σb を持つものと考える。ま
た、係数aは、今後の推移の速さ(傾き)を示すもので
あり、寿命の予測に重要であるので、これも標準偏差σ
a を持つものと考える。
If the above equation (4) is used, future dissolved CO +
The change in the amount of CO 2 can be predicted. However, due to the influence of various factors, the dissolved CO + CO 2 amount for going remained uncertain manner, in the present embodiment considered to continue to trend with the range there are dissolved CO + CO 2 amount. That is, the coefficient b is considered to have a standard deviation σ b . Further, the coefficient a indicates the speed (gradient) of the future transition and is important for predicting the life, so this is also the standard deviation σ.
Think of it as having a .

【0031】後述するように、本実施例では、上記標準
偏差σa ,σb を、「測定値に乱数を加えて最小二乗法
によりa,bを求める」という試行を十分大きな回数
(例えば、100回)行って求めることにする。このよ
うな方法は、一例に過ぎず、他の方法により標準偏差σ
a ,σb を求めてもよい。
[0031] As described later, in the present embodiment, the standard deviation sigma a, sigma b a, "a by the least squares method by adding a random number to the measured value, obtaining a b" sufficiently large number of times trial of (e.g., 100 times) and decide to ask. This method is just an example, and the standard deviation σ
You may ask for a and σ b .

【0032】次に、このような方法による標準偏差
σa ,σb の求め方について説明する。今、過去の溶存
CO+CO2 量の測定データから最小二乗法だけで求め
た溶存CO+CO2 量の推移を示す一次関数をy=ax
+bとする。そして、次式(5)を演算することによ
り、yi(j)を求める。 yi(j)=axi +b+ri(j) …(5) ただし、上式(5)において、i=0,1,…,N−1
である。また、ri(j)は、平均が0で測定値と同じ標準
偏差を持った正規分布に従う乱数である。また、j=
0,1,2,…,M−1(Mは試行回数を示し、例えば
100)である。また、xi は、実際の測定日である。
Next, how to obtain the standard deviations σ a and σ b by such a method will be described. Now, a linear function showing the transition of the dissolved CO + CO 2 amount obtained by the least squares method from the measured data of the dissolved CO + CO 2 amount in the past is y = ax
+ B Then, y i (j) is obtained by calculating the following equation (5). y i (j) = ax i + b + r i (j) (5) In the above equation (5), i = 0, 1, ..., N-1
Is. In addition, r i (j) is a random number that follows a normal distribution and has a mean of 0 and the same standard deviation as the measured value. Also, j =
, M−1 (M indicates the number of trials, for example, 100). Further, x i is the actual measurement date.

【0033】次に、xi ,yi(j)より最小二乗法で係数
(j) ,b(j) を求める。これをM回試行し、次式
(6),(7)から標準偏差σa ,σb をそれぞれ求め
る。
Next, the coefficients a (j) and b (j) are obtained from x i and y i (j) by the method of least squares. This is tried M times, and standard deviations σ a and σ b are obtained from the following equations (6) and (7), respectively.

【数3】 [Equation 3]

【0034】溶存CO+CO2 量が今後推移する直線
を、 y=a’x+b’ とすると、係数a’(またはb’)が、a−kσa から
a+kσa の間(またはb−kσb からb+kσb
間)で推移する確率は、換言すると、変圧器が正常運転
していると仮定したときに、溶存CO+CO2 量が、 第1直線:y=ax+b+kσb +kσa (x−
N-1 ) 第2直線:y=ax+b−kσb −kσa (x−
N-1 ) の間の領域内で推移する確率は、 k=1のとき約68.3% k=2のとき約95.4% k=3のとき約99.7% となる。なお、上記第1直線は図6における直線αであ
り、上記第2直線は図6における直線βである。また、
N-1 は、前回の測定値である。
Assuming that the straight line on which the amount of dissolved CO + CO 2 changes in the future is y = a'x + b ', the coefficient a' (or b ') is between a-kσ a and a + kσ a (or b-kσ b to b + kσ). b )), in other words, assuming that the transformer is operating normally, the amount of dissolved CO + CO 2 is the first straight line: y = ax + b + kσ b + kσ a (x−
x N-1 ) Second straight line: y = ax + b−kσ b −kσ a (x−
x N-1 ), the probability of transition within the region is about 68.3% when k = 1, about 95.4% when k = 2, and about 99.7% when k = 3. The first straight line is the straight line α in FIG. 6, and the second straight line is the straight line β in FIG. Also,
x N-1 is the previous measurement value.

【0035】次に、データ処理装置3は、ステップS8
での比較の結果、今回の溶存CO+CO2 量の測定結果
が、第1直線αと第2直線βの間の領域(図6の領域
)内に入っているか否かを判断する(ステップS
9)。今回の溶存CO+CO2 量の測定結果が、上記領
域内に入っている場合は、変圧器が正常運転している
可能性が極めて高いため、データ処理装置3は、まずC
OとCO2 との比(CO/CO2 )を演算する(ステッ
プS10)。次に、データ処理装置3は、CO/CO 2
が所定の値(例えば0.2)を越えているか否かを判断
する(ステップS11)。CO/CO2 が0.2以上の
場合、データ処理装置3は、変圧器が故障していると判
定し、後述する故障処理を実行する。一方、CO/CO
2 が0.2未満の場合、データ処理装置3は、変圧器が
正常運転していると判定し、正常処理を実行する。
Next, the data processing device 3 carries out step S8.
As a result of the comparison at this time, this time dissolved CO + CO2Amount measurement result
Is a region between the first straight line α and the second straight line β (the region in FIG. 6).
) Inside (step S)
9). This time dissolved CO + CO2The measurement result of the amount is
If it is in the area, the transformer is operating normally
Since the possibility is extremely high, the data processing device 3 first
O and CO2Ratio with (CO / CO2) Is calculated (step
S10). Next, the data processing device 3 uses CO / CO 2
Judge whether or not exceeds a predetermined value (eg 0.2)
Yes (step S11). CO / CO2Is 0.2 or more
In this case, the data processing device 3 determines that the transformer is out of order.
And execute a failure process described later. On the other hand, CO / CO
2Is less than 0.2, the data processing device 3 is
Judge that it is operating normally and execute normal processing.

【0036】一方、前述のステップS9において、今回
の溶存CO+CO2 量の測定結果が上記領域内に入っ
ていないと判断された場合、すなわち第1直線αよりも
上の領域(図6の領域)または第2直線βよりも下の
領域(図6の領域)に入っていると判断された場合、
データ処理装置3は、オペレータに再度絶縁油をサンプ
リングさせ、その分析を行わせる(ステップS9a)。
そして、データ処理装置3は、この2回目の測定結果に
おける溶存CO+CO2 量が領域の範囲を外れている
か否かを再度判断する(ステップS12)。2回目の測
定結果における溶存CO+CO2 量が領域の範囲内の
場合、データ処理装置3は、1回目の測定結果に許容値
以上の誤差が生じていたと判定し、2回目の測定結果に
基づいてステップS10以下の動作を実行する。一方、
2回目の測定結果における溶存CO+CO2 量が1回目
の測定結果と同様、領域の範囲を外れている場合、デ
ータ処理装置3は、変圧器に故障が発生していると判定
し、故障処理を実行する。
On the other hand, when it is determined in step S9 that the measurement result of the amount of dissolved CO + CO 2 this time does not fall within the above range, that is, the area above the first straight line α (area in FIG. 6). Alternatively, when it is determined that the area is below the second straight line β (area in FIG. 6),
The data processing device 3 causes the operator to again sample the insulating oil and analyze it (step S9a).
Then, the data processing device 3 determines again whether or not the dissolved CO + CO 2 amount in the second measurement result is out of the range of the region (step S12). When the amount of dissolved CO + CO 2 in the second measurement result is within the range, the data processing device 3 determines that the first measurement result has an error of the allowable value or more, and based on the second measurement result. The operation after step S10 is executed. on the other hand,
When the amount of dissolved CO + CO 2 in the second measurement result is out of the range of the region as in the case of the first measurement result, the data processing device 3 determines that the transformer has a failure and performs the failure treatment. Run.

【0037】次に、図5を参照して、上記正常処理時の
動作を説明する。データ処理装置3は、まず測定結果の
温度補正を行う(ステップS13)。なぜならば、CO
およびCO2 は低温では絶縁紙に吸収され易いが、80
℃以上になると吸着されなくなるからである。ここで
は、次式(8)および(9)を用いて、COおよびCO
2 の体積量を80℃時の体積量に補正している。 M(CO) =M1 ×exp[560{(1/T)−0.0028}] …(8) M(CO2 )=M2 ×exp[2260{(1/T)−0.0028}] …(9) 上式(8)および(9)において、M1 は温度t℃時の
COの体積量であり、M 2 は温度t℃時のCO2 の体積
量である。また、Tは絶対温度(273+t℃)であ
る。上式(8)および(9)からCO+CO2 の80℃
時の体積量は、 M(CO)+M(CO2 ) となる。
Next, referring to FIG. 5, in the above normal processing
The operation will be described. First, the data processing device 3
Temperature correction is performed (step S13). Because CO
And CO2Is easily absorbed by insulating paper at low temperatures, but 80
This is because if the temperature exceeds ℃, it will not be adsorbed. here
Is calculated by using the following equations (8) and (9).
2Is corrected to the volume at 80 ° C. M (CO) = M1Xexp [560 {(1 / T) -0.0028}] (8) M (CO2) = M2Xexp [2260 {(1 / T) -0.0028}] (9) In the above equations (8) and (9), M1Is at temperature t ° C
Is the volume of CO, M 2Is CO at temperature t ° C2Volume of
Is the amount. Further, T is an absolute temperature (273 + t ° C.)
It From the above formulas (8) and (9), CO + CO280 ℃
The volume of time is M (CO) + M (CO2).

【0038】次に、データ処理装置3は、絶縁紙1gに
対するCO+CO2 の体積量(ml/g)を演算する
(ステップS14)。すなわち、サンプリング油から検
出され、かつ温度補正されたCO+CO2 の体積量M
(CO)+M(CO2 )を全油量に対する体積量に換算
し、その換算された体積量を絶縁紙の総重量で除算する
ことにより、絶縁紙1gに対するCO+CO2 の体積量
が求められる。次に、データ処理装置3は、ステップS
13で求めた絶縁紙1gに対するCO+CO2 の体積量
を前述の式(2)に代入し、現在の絶縁紙の平均重合度
残率を演算する(ステップS15)。
Next, the data processing device 3 calculates the volume amount (ml / g) of CO + CO 2 with respect to 1 g of the insulating paper (step S14). That is, the volume M of CO + CO 2 detected from the sampled oil and temperature-corrected
By converting (CO) + M (CO 2 ) into a volume amount with respect to the total oil amount and dividing the converted volume amount by the total weight of the insulating paper, the volume amount of CO + CO 2 per 1 g of the insulating paper is obtained. Next, the data processing device 3 performs step S
The volume amount of CO + CO 2 with respect to 1 g of the insulating paper obtained in 13 is substituted into the above-mentioned formula (2), and the current average degree of polymerization residual ratio of the insulating paper is calculated (step S15).

【0039】次に、データ処理装置3は、変圧器の寿命
到達時期を演算する(ステップS16)。この演算は、
前述の第1直線の式 y=ax+b+kσb +kσa (x−xN-1 ) を変形して得られる次式(10)に基づいて行われる。 xL ={yL −(b+kσb −kσa N-1 )}/(a+kσa ) …(10) なお、上式(10)において、xL は寿命の到達時期で
ある。また、yL は、絶縁紙の寿命到達時(平均重合度
残率が60%に到達するとき)のCO+CO2 の体積量
(例えば、1ml/g)である。
Next, the data processing device 3 calculates the end of life of the transformer (step S16). This operation is
Is performed on the basis of the first linear equation y = ax + b + kσ b + kσ a (x-x N-1) the following equation obtained by modifying the above-described (10). x L = - Note {y L (b + kσ b -kσ a x N-1)} / (a + kσ a) ... (10), In the above equation (10), x L is the arrival time of life. Further, y L is the volume amount of CO + CO 2 (for example, 1 ml / g) when the life of the insulating paper reaches the end (when the average residual polymerization degree reaches 60%).

【0040】参考のために、上式(10)で演算された
寿命到達時xL の後に変圧器の寿命が尽きる確率は、 k=1のとき84.13% k=2のとき97.72% k=3のとき99.87% である。通常、変圧器の寿命を予測する場合、安全係数
を見込んで実際よりも早めに寿命が尽きると予測するほ
うが好ましい。もし、予測よりも早く変圧器の寿命が尽
きた場合、それを用いたシステムに重大な悪影響(停電
等)を及ぼすからである。本実施例では、上記の確率値
から明らかなように、寿命到達時xL の前に変圧器の寿
命が尽きる確率は極めて小さい。したがって、上記のよ
うな重大な悪影響を生じることがない。次に、データ処
理装置3は、変圧器が正常であることの判定結果および
変圧器の寿命が到達する時期の予測結果を、表示器4お
よびプリンタ5に出力し、表示および印字させる(ステ
ップS17)。
For reference, the probability that the life of the transformer will be exhausted after the end of life x L calculated by the above equation (10) is 84.13% when k = 1 and 97.72 when k = 2. % When k = 3, it is 99.87%. Usually, when predicting the life of a transformer, it is preferable to predict the life of the transformer earlier than it actually is, taking into account the safety factor. This is because if the life of the transformer runs out faster than expected, it will have a serious adverse effect on the system using it (power failure, etc.). In this embodiment, as is clear from the above probability value, the probability that the life of the transformer will expire before the end of the life x L is extremely small. Therefore, the above-mentioned serious adverse effect does not occur. Next, the data processing device 3 outputs the determination result that the transformer is normal and the prediction result of the time when the life of the transformer is reached to the display device 4 and the printer 5 for display and printing (step S17). ).

【0041】次に、図5を参照して、故障処理時の動作
を説明する。前述のステップS12において、変圧器に
故障が生じていると判定されると、データ処理装置3
は、前述のステップS2で分析測定した各ガス(CO,
CO2 ,H2 ,CH4 ,C2 2 ,C2 4 ,C
2 6 ,C3 6 ,C3 8 等)の組成比を調べ、その
組成比に基づいて変圧器の故障原因を解析する(ステッ
プS18)。これは、変圧器の故障原因に応じて発生す
るガスの種類が異なるからである。次に、データ処理装
置3は、ステップS2で分析測定した各ガスの将来の推
移を確率的に予測し(ステップS19)、その予測結果
に基づいて各ガスについてのしきい値到達時間を演算す
る(ステップS20)。次に、データ処理装置3は、変
圧器が故障していることの判定結果およびその故障によ
って変圧器の寿命が到達する時期の予測結果を、表示器
4およびプリンタ5に出力し、表示および印字させる
(ステップS17)。
Next, with reference to FIG. 5, the operation at the time of failure processing will be described. If it is determined in step S12 that the transformer has a failure, the data processing device 3
Is a gas (CO,
CO 2 , H 2 , CH 4 , C 2 H 2 , C 2 H 4 , C
2 H 6 , C 3 H 6 , C 3 H 8, etc.) is investigated, and the cause of failure of the transformer is analyzed based on the composition ratio (step S18). This is because the type of gas generated varies depending on the cause of the failure of the transformer. Next, the data processing device 3 stochastically predicts the future transition of each gas analyzed and measured in step S2 (step S19), and calculates the threshold arrival time for each gas based on the prediction result. (Step S20). Next, the data processing device 3 outputs the determination result of the failure of the transformer and the prediction result of the life of the transformer due to the failure to the display device 4 and the printer 5 for display and printing. (Step S17).

【0042】なお、上記実施例では、絶縁油中に含有さ
れるCO+CO2 の体積量に基づいて、絶縁紙の現在の
平均重合度残率および将来において絶縁紙の平均重合度
残率が所定値以下に低下する時間を演算するようにして
いるが、絶縁油中に含有されるその他の不純物成分(た
とえば、フルフラール)に基づいて絶縁紙の現在の平均
重合度残率および将来において平均重合度残率が所定値
以下に低下する時間を演算するようにしてもよい。
In the above embodiment, the average residual polymerization degree of the insulating paper and the average residual polymerization rate of the insulating paper in the future are set to predetermined values based on the volume of CO + CO 2 contained in the insulating oil. Although the time to fall below is calculated, the current average degree of polymerization remaining of the insulating paper and the average degree of polymerization remaining in the future based on other impurity components (for example, furfural) contained in the insulating oil are calculated. You may make it calculate the time when a rate falls below a predetermined value.

【0043】[0043]

【発明の効果】請求項1に係る発明によれば、絶縁紙を
採取することなく変圧器の劣化状態を測定できるので、
測定作業を極めて簡単かつ迅速に行えるとともに、停電
等の不都合を生じることもない。また、油入変圧器が正
常に運転していると判定されたときにのみ、現在の溶存
ガス量の測定結果に基づいて、油入変圧器中の絶縁紙の
平均重合度残率を演算するようにしているので、変圧器
の故障時に誤った演算結果が出力されることがなくな
る。
According to the invention of claim 1, since the deterioration state of the transformer can be measured without collecting the insulating paper,
The measurement work can be performed extremely easily and quickly, and there is no inconvenience such as power failure. Also, only when it is determined that the oil-filled transformer is operating normally, the average residual polymerization degree of the insulating paper in the oil-filled transformer is calculated based on the current measurement result of the dissolved gas amount. As a result, erroneous calculation results will not be output when the transformer fails.

【0044】請求項2に係る発明によれば、現在の溶存
ガス量の測定結果が変動範囲推定手段によって推定され
た変動範囲内に入っているか、上側にはみ出ているか、
下側にはみ出ているかを調べるようにしているので、油
入変圧器のより詳細な状態診断が行える。
According to the second aspect of the present invention, whether the current measurement result of the dissolved gas amount is within the fluctuation range estimated by the fluctuation range estimating means or is it protruding to the upper side,
Since it is checked whether the oil-filled transformer is protruding to the lower side, more detailed condition diagnosis of the oil-filled transformer can be performed.

【0045】請求項4に係る発明によれば、絶縁紙を採
取することなく変圧器の寿命を予測できるので、予測作
業を極めて簡単かつ迅速に行えるとともに、停電等の不
都合を生じることもない。また、寿命の予測ができる結
果、油入変圧器の点検回数を大幅に低減でき、点検のた
めのコストを削減できる。また、油入変圧器が正常に運
転していると判定されたときにのみ、現在の溶存ガス量
の測定結果に基づいて、油入変圧器の寿命を予測演算す
るようにしているので、変圧器の故障時に誤った演算結
果が出力されることがなくなる。
According to the invention of claim 4, the life of the transformer can be predicted without collecting the insulating paper. Therefore, the predicting work can be performed very easily and quickly, and the inconvenience such as a power failure does not occur. In addition, as a result of being able to predict the life, the number of inspections of the oil-filled transformer can be greatly reduced, and the inspection cost can be reduced. In addition, only when it is determined that the oil-filled transformer is operating normally, the life of the oil-filled transformer is predicted and calculated based on the current measurement result of the dissolved gas amount. This prevents incorrect calculation results from being output when a device fails.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】この発明の一実施例に係る絶縁紙の劣化測定お
よび寿命予測システムの全体構成を示すブロック図であ
る。
FIG. 1 is a block diagram showing the overall configuration of an insulation paper deterioration measurement and life prediction system according to an embodiment of the present invention.

【図2】CO+CO2 ガスの発生量と絶縁紙の平均重合
度残率との相関関係を示すグラフである。
FIG. 2 is a graph showing the correlation between the amount of CO + CO 2 gas generated and the average residual polymerization degree of insulating paper.

【図3】CO+CO2 ガスの発生量と絶縁紙の平均重合
度残率との相関関係を示すグラフであり、図2に示すグ
ラフを平等目盛に変換し、さらに実際に使用されている
油入変圧器を実測して得られたものである。
FIG. 3 is a graph showing the correlation between the amount of CO + CO 2 gas generated and the average residual polymerization rate of insulating paper. The graph shown in FIG. 2 was converted into a uniform scale and the oil content actually used was changed. It was obtained by actually measuring a transformer.

【図4】図1に示す実施例の動作を示すフローチャート
である。
FIG. 4 is a flowchart showing the operation of the embodiment shown in FIG.

【図5】図1に示す実施例の動作を示すフローチャート
である。
5 is a flowchart showing the operation of the embodiment shown in FIG.

【図6】CO+CO2 ガスの発生量の経時変化を示すグ
ラフである。
FIG. 6 is a graph showing a change over time in the amount of CO + CO 2 gas generated.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

11〜1n…油入変圧器 2…ガス量分析計 3…データ処理装置 4…表示器 5…プリンタ 6…データベース記憶装置 11-1n ... Oil-filled transformer 2 ... Gas amount analyzer 3 ... Data processing device 4 ... Display device 5 ... Printer 6 ... Database storage device

Claims (5)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 時系列的に測定された絶縁油中の溶存ガ
ス量に基づいて、油入変圧器の劣化状態を診断するシス
テムであって、 前記油入変圧器が正常に運転していると仮定した場合
に、現在の溶存ガス量がとり得る変動範囲を溶存ガス量
の過去の測定データから確率的に推定する変動範囲推定
手段、 現在の溶存ガス量の測定結果と前記推定された変動範囲
とを比較することにより、前記油入変圧器が正常に運転
しているか否かを判定する判定手段、および前記判定手
段によって前記油入変圧器の正常運転が判定されたとき
に、現在の溶存ガス量の測定結果に基づいて、油入変圧
器中の絶縁紙の平均重合度残率を演算する平均重合度残
率演算手段を備える、油入変圧器の劣化診断システム。
1. A system for diagnosing a deterioration state of an oil-filled transformer based on a time-series measured amount of dissolved gas in insulating oil, wherein the oil-filled transformer is operating normally. Assuming that, the fluctuation range estimation means that stochastically estimates the fluctuation range of the current dissolved gas amount from the past measurement data of the dissolved gas amount, the measurement result of the current dissolved gas amount and the estimated fluctuation. By comparing with the range, the determining means for determining whether or not the oil-filled transformer is operating normally, and the normal operation of the oil-filled transformer by the determining means, the current A deterioration diagnosis system for an oil-filled transformer, comprising an average polymerization degree residual rate calculation means for calculating an average polymerization degree residual rate of insulating paper in the oil-filled transformer based on the measurement result of the dissolved gas amount.
【請求項2】 前記判定手段は、 現在の溶存ガス量の測定結果が前記変動範囲推定手段に
よって推定された変動範囲内に入っているときは、前記
油入変圧器が正常に運転していると判定し、 現在の溶存ガス量の測定結果が前記変動範囲推定手段に
よって推定された変動範囲の上側にはみ出ているとき
は、前記油入変圧器が故障しているかまたは当該測定結
果に許容限度以上の誤差が生じていると判定し、 現在の溶存ガス量の測定結果が前記変動範囲推定手段に
よって推定された変動範囲の下側にはみ出ているとき
は、当該測定結果に許容限度以上の誤差が生じていると
判定する、請求項1に記載の絶縁紙の劣化診断システ
ム。
2. The oil-filled transformer is normally operating when the determination result of the current dissolved gas amount is within the fluctuation range estimated by the fluctuation range estimation means. If the current measurement result of the dissolved gas amount is outside the fluctuation range estimated by the fluctuation range estimation means, the oil-filled transformer is out of order or the measurement result has an allowable limit. If it is determined that the above error has occurred, and the current measurement result of the dissolved gas amount is below the fluctuation range estimated by the fluctuation range estimating means, the measurement result has an error exceeding the allowable limit. The insulating paper deterioration diagnosing system according to claim 1, wherein the deterioration diagnosing system judges.
【請求項3】 絶縁油中に溶存するCOガスとCO2
スとの量に基づいて、前記油入変圧器の劣化状態を診断
することを特徴とする、請求項1または2に記載の油入
変圧器の劣化診断システム。
3. The oil according to claim 1, wherein the deterioration state of the oil-filled transformer is diagnosed based on the amounts of CO gas and CO 2 gas dissolved in the insulating oil. Deterioration diagnosis system for input transformer.
【請求項4】 時系列的に測定された絶縁油中の溶存ガ
ス量に基づいて、油入変圧器の寿命を予測するシステム
であって、 前記油入変圧器が正常に運転していると仮定した場合
に、現在の溶存ガス量がとり得る変動範囲を溶存ガス量
の過去の測定データから確率的に推定する変動範囲推定
手段、 現在の溶存ガス量の測定結果と前記推定された変動範囲
とを比較することにより、前記油入変圧器が正常に運転
しているか否かを判定する判定手段、および前記判定手
段によって前記油入変圧器の正常運転が判定されたとき
に、溶存ガス量の現在までの経時変化に基づいて、溶存
ガス量が予め定められたしきい値に到達する時期を寿命
到達時期として予測演算する予測演算手段を備える、油
入変圧器の寿命予測システム。
4. A system for predicting the life of an oil-filled transformer based on the amount of dissolved gas in insulating oil measured in time series, wherein the oil-filled transformer is operating normally. A fluctuation range estimation means that stochastically estimates the fluctuation range of the current dissolved gas amount from the past measurement data of the dissolved gas amount, the measurement result of the current dissolved gas amount and the estimated fluctuation range. By comparing with the determining means for determining whether the oil-filled transformer is operating normally, and when the normal operation of the oil-filled transformer is determined by the determining means, the dissolved gas amount The life prediction system for an oil-filled transformer, comprising: a prediction calculation unit that predicts and calculates a time when the amount of dissolved gas reaches a predetermined threshold value as a life expiration time based on the change with time to the present.
【請求項5】 絶縁油中に溶存するCOガスとCO2
スとの量に基づいて、油入変圧器の寿命を予測すること
を特徴とする、請求項4に記載の油入変圧器の寿命予測
システム。
5. The oil-filled transformer according to claim 4, wherein the life of the oil-filled transformer is predicted based on the amounts of CO gas and CO 2 gas dissolved in the insulating oil. Life prediction system.
JP5259115A 1993-09-21 1993-09-21 Deterioration diagnostic system and life predictive system of oil-immersed transformer Pending JPH0794334A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP5259115A JPH0794334A (en) 1993-09-21 1993-09-21 Deterioration diagnostic system and life predictive system of oil-immersed transformer

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP5259115A JPH0794334A (en) 1993-09-21 1993-09-21 Deterioration diagnostic system and life predictive system of oil-immersed transformer

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPH0794334A true JPH0794334A (en) 1995-04-07

Family

ID=17329530

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP5259115A Pending JPH0794334A (en) 1993-09-21 1993-09-21 Deterioration diagnostic system and life predictive system of oil-immersed transformer

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JPH0794334A (en)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001210538A (en) * 2000-01-26 2001-08-03 Yuka Ind:Kk Method for diagnosing lifetime of oil-immersed electrical equipment
JP2006229148A (en) * 2005-02-21 2006-08-31 Tottori Univ Method of diagnosing deterioration of oil-immersed transformer
JP2006308515A (en) * 2005-05-02 2006-11-09 Fuji Electric Systems Co Ltd Degradation diagnosing method for oil-filled electric apparatus
JP2008086162A (en) * 2006-09-28 2008-04-10 Icom Inc Charging cradle
JP2009224578A (en) * 2008-03-17 2009-10-01 Toshiba Corp Deterioration diagnosis method of oil electrical apparatus
JP2013045860A (en) * 2011-08-24 2013-03-04 Nippon Steel & Sumitomo Metal Diagnostic method for internal abnormality of oil-immersed electrical apparatus
JP2018078211A (en) * 2016-11-10 2018-05-17 北芝電機株式会社 Method of producing natural circulation vegetable oil-immersed transformer
CN109977916A (en) * 2019-04-09 2019-07-05 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 A kind of Gases Dissolved in Transformer Oil on-line monitoring system based on embedded platform

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001210538A (en) * 2000-01-26 2001-08-03 Yuka Ind:Kk Method for diagnosing lifetime of oil-immersed electrical equipment
JP4591899B2 (en) * 2000-01-26 2010-12-01 ユカインダストリーズ株式会社 Life diagnosis method for oil-filled electrical equipment
JP2006229148A (en) * 2005-02-21 2006-08-31 Tottori Univ Method of diagnosing deterioration of oil-immersed transformer
JP2006308515A (en) * 2005-05-02 2006-11-09 Fuji Electric Systems Co Ltd Degradation diagnosing method for oil-filled electric apparatus
JP2008086162A (en) * 2006-09-28 2008-04-10 Icom Inc Charging cradle
JP2009224578A (en) * 2008-03-17 2009-10-01 Toshiba Corp Deterioration diagnosis method of oil electrical apparatus
JP2013045860A (en) * 2011-08-24 2013-03-04 Nippon Steel & Sumitomo Metal Diagnostic method for internal abnormality of oil-immersed electrical apparatus
JP2018078211A (en) * 2016-11-10 2018-05-17 北芝電機株式会社 Method of producing natural circulation vegetable oil-immersed transformer
CN109977916A (en) * 2019-04-09 2019-07-05 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 A kind of Gases Dissolved in Transformer Oil on-line monitoring system based on embedded platform

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5494034B2 (en) Reliability evaluation apparatus, reliability evaluation program, and reliability evaluation method
US7140237B2 (en) Transformer monitoring system
US9128477B2 (en) Bushing diagnosis
CN112598298A (en) Power transformer health management system and management method
US20190056446A1 (en) Method and system for assessment of fault severity, risk exposure, and gassing status for liquid-filled high-voltage apparatus
JP7241476B2 (en) Short-circuit remaining life diagnostic method and short-circuit remaining life diagnostic system for power receiving and distributing equipment
CN1292491A (en) Fluid-filled electric equipment intelligent analytical system and method
JP5387877B2 (en) Method for estimating the remaining life of oil-filled electrical equipment
JPH0794334A (en) Deterioration diagnostic system and life predictive system of oil-immersed transformer
Shkolnik et al. Statistical insights into furan interpretation using a large dielectric fluid testing database
CN106569069A (en) Power transformer fault diagnosis method
CN111856166A (en) Detection method of box-type transformer and transformer
Tahir et al. Evaluation of numerical indices for objective interpretation of frequency response to detect mechanical faults in power transformers
US20120197559A1 (en) Method of predicting probability of abnormality occurrence in oil-filled electrical device
JPH0673336B2 (en) Abnormality prediction system for oil-filled transformer
KR101494382B1 (en) Diagnosis method and apparatus of transformer oil
RU82867U1 (en) DIAGNOSTIC SYSTEM FOR OIL-FILLED MEASURING TRANSFORMERS
Agarwal et al. Diagnostic and prognostic models for generator step-up transformers
WO2023026578A1 (en) Diagnostic system for transformer
KR101438158B1 (en) Method and apparatus for predicting life time of transformer
JP5233021B2 (en) Method for estimating the amount of copper sulfide produced in oil-filled electrical equipment, method for diagnosing abnormality, method for estimating initial concentration of dibenzyl disulfide in insulating oil, and method for diagnosing the possibility of occurrence of abnormality
Tahir et al. Novel calculation method for power transformer winding fault detection using Frequency Response Analysis
JP2001210538A (en) Method for diagnosing lifetime of oil-immersed electrical equipment
JP3864063B2 (en) Degradation evaluation method for coil insulation paper
JPH03211806A (en) Diagnostic equipment and method for oil-immersed transformer life