Estimation of Moisture in Transformer Insulation Using Dielectric Frequency Response Analysis by Heuristic Algorithms
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 137
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_MSEEE-1-1_005
تاریخ نمایه سازی: 2 مهر 1403
چکیده مقاله:
Transformers are one of the most valuable assets of power systems. Maintenance and condition assessment of transformers has become one of the concerns of researchers due to a huge number of transformers has been approached to the end of their lifetimes. Transformer’s lifetime depends on the life of its insulation and the insulation’s life is strongly influenced by its moisture attraction as well. Thus, regarding the importance of moisture analysis, in this paper, a new method is introduced for moisture content determination in the transformer insulation system. The introduced method uses the dielectric response analysis in the frequency domain based on heuristic algorithms such as genetic algorithm and particle swarm optimization. First, the master curve of the dielectric response is modeled. Afterward, using the proposed method the master curve and the measured dielectric response curves are compared. By analyzing the comparison results, the moisture content of the paper insulation, the electrical conductivity of the insulating oil, and the dielectric model dimensions are determined. Finally, the proposed methods are applied to several practical samples and their capabilities are compared to the well-known conventional method.
کلیدواژه ها:
Transformer Insulation ، Moisture ، Dielectric Frequency Response (DFR) Analysis ، Genetic Algorithm (GA) ، Particle swarm optimization (PSO)
نویسندگان
Mehdi Bigdeli
Islamic Azad University
Jafar Aghajanloo
Iran Transfo Company
Davood Azizian
Islamic Azad University
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :