DETECTAREA DEFECTELOR TRANSFORMATOARELOR DE PUTERE FOLOSIND DGA BAZATĂ PE PENTAGONUL DUVAL COMBINAT ȘI CLASIFICATORI ANN

Autori

  • ANCUTA-MIHAELA ACIU Divizia cercetare-dezvoltare echipamente electrotehnice și eficiență energetică, Institutul Național de Cercetare-Dezvoltare și Încercări pentru Electrotehnică – ICMET Craiova, Craiova, România.
  • MARIA-CRISTINA NIȚU Divizia cercetare-dezvoltare echipamente electrotehnice și eficiență energetică, Institutul Național de Cercetare-Dezvoltare și Încercări pentru Electrotehnică – ICMET Craiova, Craiova, România.
  • MARCEL NICOLA Divizia cercetare-dezvoltare echipamente electrotehnice și eficiență energetică, Institutul Național de Cercetare-Dezvoltare și Încercări pentru Electrotehnică – ICMET Craiova, Craiova, România.
  • CLAUDIU-IONEL NICOLA Departamentul de Automatică și Electronică, Universitatea din Craiova, Craiova, România.

DOI:

https://doi.org/10.36801/k60kcd06

Cuvinte cheie:

Analiza Gazelor Dizolvate (DGA), Diagnosticare

Rezumat

Pornind de la necesitatea reducerii timpului de analiză și detectare a stărilor de defect a transformatoarelor de putere, în acest articol se prezintă realizarea unei aplicații software caracteristică acestui subiect, bazată pe clasificatori de tip Artificial Neural Networks (ANN), în care metoda teoretică de analiză este de tip Duval Combined Pentagons (DCP). Aplicația software se bazează pe algoritmi implementați în Classification Learner from the Matlab Statistics și Machine Learning toolbox. Optimizarea acurateței clasificatorilor este realizată cu ajutorul Bayesian search, Grid search, and Random search. Validarea aplicației software dezvoltată a fost realizată prin mai multe studii de caz, dintre care s-au prezentat două cazuri comparativ cu lucrările de mentenanță realizate.

Referințe

(1) H. M. Avis, A. E. Lombard, V. Sibeko, “Predictive modelling based on transformer oil data for power system planning and operation,” 33rd Southern African Universities Power Engineering Conference (SAUPEC), Pretoria, South Africa, 2025, pp. 1-6.

(2) S. Nxumalo, L. Maluleka, S. Minhas, “The Effect of Dissolved Gases on the Breakdown Strength of Ester Transformer Oil,” 33rd Southern African Universities Power Engineering Conference (SAUPEC), Pretoria, South Africa, 2025, pp. 1-6.

(3) CIGRÉ Brochure 771 - Advances in DGA Interpretation, JWG D1/A2.47, July 2019, ISBN: 978-2-85873-473-3. CIGRE: Paris, France, 2019.

(4) Arnaud Nanfak, Eke Samuel, Issouf Fofana, Fethi Meghnefi, Martial Gildas Ngaleu, and Charles Hubert Kom, “Traditional fault diagnosis methods for mineral oil‐immersed power transformer based on dissolved gas analysis: Past, present, and future.” IET Nanodielectr. 2024; pp.1–34.

(5) H. Kalathiripi, V. Undety, P. S. Puhan, “Transformer Oil Analysis using DGA and UV-Visible Spectroscopy for Condition Monitoring,” International Conference on Sustainable Energy Technologies and Computational Intelligence (SETCOM), Gandhinagar, India, 2025, pp. 1-5

(6) ***IEEE Std C57.104™-2019 - Guide for the Interpretation of Gases Generated in Mineral Oil-Immersed Transformers. Publication date: 01.11.2019. Electronic ISBN:978-1-5044-5973-0.

(7) ***CEI/IEC 60599:2022 - Mineral oil-impregnated electrical equipment in service – Guide to the interpretation of dissolved and free gas analysis. Publication date: 25.05.2022, Edition 4, pages 80.

(8) K. Helal, A. Maher, D. -E. A. Mansour, R. A. Abd El-aal, “Adaptation of the Duval Triangle for Enhanced Dissolved Gas Analysis and Diagnosis of Dielectric Nanofluids,” 25th International Middle East Power System Conference (MEPCON), Cairo, Egypt, 2024, pp. 1-5.

(9) N. Hirkaney and S. Lall, “Comparison of Fault Identification Methods for Analyzing Transformer Dissolved Gas,” 3rd International Conference on Energy, Power and Electrical Engineering (EPEE), Wuhan, China, 2023, pp. 902-907.

(10) L. Cheim, M. Duval, S. Haider, “Combined Duval Pentagons: A Simplified Approach.” in Energies, vol. 13, no. 11, pp. 1-12, June 2020.

(11) F. F. Selim, A. M. Azmy, M. A. Hassan, E. G. Atiya, “A Fuzzy Logic-based Methodology for Dissolved Gas Analysis to Enhance the Accuracy of Power Transformer Incipient Faults Detection,” 25th International Middle East Power System Conference (MEPCON), Cairo, Egypt, 2024, pp. 1-7.

(12) R. A. Prasojo, K. Diwyacitta, Suwarno, H. Gumilang, “Transformer paper condition assessment using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System model,” International Conference on Electrical Engineering and Computer Science (ICECOS), Palembang, Indonesia, 2017, pp. 237-242.

(13) F. Guerbas et al., “Neural Networks and Particle Swarm for Transformer Oil Diagnosis by Dissolved Gas Analysis,” in Scientific Reports, vol. 14, pp. 1-14, April 2024.

(14) M. A. Aljanobi and H. F. AlBinali, “State of the Art Machine Learning based DGA Analytical Solution,” IEEE PES 14th Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference (APPEEC), Melbourne, Australia, 2022, pp. 1-4.

(15) D. Saravanan, A. Hasan, A. Singh, H. Mansoor, R. N. Shaw, “Fault Prediction of Transformer Using Machine Learning and DGA," 2020 IEEE International Conference on Computing, Power and Communication Technologies (GUCON), Greater Noida, India, 2020, pp. 1-5.

(16) A.-M. Aciu, M.-C. Nițu, C.-I. Nicola, M. Nicola, “Determining the Remaining Functional Life of Power Transformers Using Multiple Methods of Diagnosing the Operating Condition Based on SVM Classification Algorithms,” in Machines, vol. 12, no. 1, pp. 1-34, January 2024.

Descărcări

Publicat

09.02.2026

Număr

Secțiune

METERIALE ELECTROTEHNICE

Cum cităm

DETECTAREA DEFECTELOR TRANSFORMATOARELOR DE PUTERE FOLOSIND DGA BAZATĂ PE PENTAGONUL DUVAL COMBINAT ȘI CLASIFICATORI ANN. (2026). ACTUALITĂŢI ŞI PERSPECTIVE ÎN DOMENIUL MAŞINILOR ELECTRICE, 21(1), 105-114. https://doi.org/10.36801/k60kcd06