Early fault detection of high-voltage bushings based on curve recognition methods

Abstract

The aim of this study is the early detection of developing insulation defects in high-voltage oil-filled bushings based on the analysis of the temporal behavior of diagnostic indicators rather than only their comparison with threshold values. To achieve this aim, insulation indicators are interpreted as time curves, and data processing is performed using curve recognition methods that identify characteristic patterns of parameter variation. The most important results demonstrate stable differences between different technical conditions. Serviceable bushings are characterized by the absence of a statistically significant relationship with service duration while maintaining consistent internal dependencies and a high similarity of time curves on adjacent phases caused by common operating conditions. For defective bushings, statistically significant relationships between individual indicators and service duration are identified, changes in the internal correlation structure are observed, and similarity with the indicators of neighbouring serviceable bushings is absent. Based on the recognition of the shapes and mutual consistency of time curves, a decision rule is formulated: a defect is diagnosed when correlation with time and internal correlations are present, while cross-phase correlation is simultaneously absent. The significance of the obtained results lies in the fact that the application of curve recognition methods enables the detection of developing defects before the indicators exceed threshold values, reduces the probability of erroneous rejection, and increases the reliability of bushing condition assessment under various network operating modes. The proposed approach can be used in technical condition monitoring systems to improve the efficiency of operational maintenance of high-voltage equipment, leading to reduced failure risks and more justified maintenance planning.

Scopul lucrării constă în depistarea timpurie a defectelor de izolație în curs de apariție la intrările de înaltă tensiune umplute cu ulei, pe baza analizei comportamentului temporal al indicatorilor de diagnostic, mai degrabă decât doar a comparației lor cu valorile prag.Pentru a atinge acest obiectiv, indicatorii de izolație sunt interpretați ca și curbe temporale, iar prelucrarea datelor se efectuează folosind metode de recunoaștere a curbelor care identifică modele caracteristice de variație a parametrilor.Cele mai importante rezultate demonstrează diferențe stabile între diferite condiții tehnice.Trecerile izolatoare funcționale se caracterizează prin absența unei relații semnificative statistic cu durata de funcționare, menținând în același timp dependențe interne consistente și o similaritateridicată a curbelor temporale pe fazele adiacente cauzate de condițiile comune de funcționare.Pentru trecerile izolatoare defecte, se identifică relații semnificative statistic între indicatorii individuali șidurata de funcționare, se observă modificăriale structurii de corelație internă și lipsește similaritatea cu indicatorii trecerilor izolatoare funcționale vecine.Pe baza recunoașterii formelor și a consistenței reciproce a curbelor temporale, se formulează o regulă de decizie: un defect este diagnosticat atunci când este prezentă corelația cu timpul și corelațiile interne, în timp ce corelația între faze este simultan absentă.Semnificația rezultatelor obținute constă în faptul că aplicarea metodelor de recunoaștere a curbelor permite detectarea defectelor în curs de dezvoltare înainte ca indicatorii să depășească valorile prag, reduce probabilitatea de respingere eronată și crește fiabilitatea evaluării stării izolațiilor izolatoare în diferite moduri defuncționare a rețelei.Abordarea propusă poate fi utilizată în sistemele de monitorizare a stării tehnice pentru a îmbunătăți eficiența mentenanței operaționale a echipamentelor de înaltă tensiune, ducând la reducerea riscurilor de defecțiune și la o planificare mai justificată a mentenanței.

Цель работы состоит в раннем выявлении развивающихся дефектов изоляции высоковольтных маслонаполненных вводов на основе анализа временного поведения диагностических показателей, а не только их сравнения с предельными значениями. Для достижения цели показатели изоляции трактуются как временные кривые, а обработка данных выполняется с использованием методов распознавания кривых, позволяющих выделять характерные паттерны изменения параметров. В исследовании проанализированы результаты периодических испытаний 113 исправных вводов, эксплуатируемых в четырёх регионах Украины, и 28 дефектных вводов; оценены три группы зависимостей: связь показателей с длительностью эксплуатации, внутренние корреляции между показателями одного ввода и корреляции с показателями вводов соседних фаз. Наиболее важные результаты демонстрируют устойчивые различия для разных технических состояний. Для исправных вводов характерны отсутствие статистически значимой связи с длительностью эксплуатации при сохранении согласованных внутренних зависимостей и высокой похожести временных кривых на соседних фазах, обусловленной общими условиями работы. Для дефектных вводов выявлены статистически значимые связи отдельных показателей с длительностью эксплуатации, изменение внутренней корреляционной взаимосвязи и отсутствие сходства с показателями соседних исправных вводов. На основе распознавания форм и взаимосогласованности временных кривых сформулировано правило принятия решения: дефект фиксируется при наличии корреляции с временем и внутренних корреляций при одновременном отсутствии межфазной корреляции. Значимость полученных результатов состоит в том, что применение методов распознавания кривых обеспечивает обнаружение развивающихся дефектов до выхода показателей за предельные значения, уменьшает вероятность ошибочного выбраковки и повышает надёжность оценки состояния вводов в различных режимах работы сети. Предложенный подход может быть использован в системах мониторинга технического состояния для повышения эффективности эксплуатационного обслуживания высоковольтного оборудования. Это приводит к снижению аварийных рисков, оптимизации ремонтных стратегий и более обоснованного планирования технического обслуживания оборудования.