Mathematical Model of Empirical Distribution Law of Power Transformer Failure Due to Winding Damage
DOI:
https://doi.org/10.31649/1997-9266-2023-166-1-49-54Keywords:
power transformer, winding damage, statistical analysis, distribution lawAbstract
The work is devoted to the identification of the law of distribution according to statistical data of failure of power transformers of 6–10 kV due to damage to their windings for a three-year period: from 2018 to 2020.
According to statistical data, it has been established that there is a tendency to reduce damage to power transformers by almost two times. But the number of these failures still remains quite large. The main cause of power transformers failure is damage to their windings, which accounts for 82.17 % of other causes. Therefore, the statistics that characterize the failure of power transformers due to damage to the windings were taken for research.
It was established that in 2018 and 2019, the largest number of damages to power transformer windings occurred in April—July with a peak in June, and in 2020, the maximum damages were recorded in November and December.
The prerequisite for building mathematical models for predicting the failure of power transformers due to the damage to the windings in order to ensure the necessary number of spare parts for their quick recovery is the study of the nature of the failure of transformers. The following methods were used to solve the tasks: passive experiment — to collect information about the failure of power transformers; statistical analysis — to build an empirical law of distribution.
After analyzing the view of the histogram of the variation series of the sample of failure of power transformers due to damage to the windings, a hypothesis was put forward about the logarithmic normal distribution law of the failure of transformers due to damage to the windings. Pearson's c2-test was used to check it. As a result of the study, the proposed hypothesis was confirmed. Using Student's tables and the c2-distribution table with a confidence probability of g2 = 0.98, confidence intervals were determined for statistical estimates of the mean value, variance and root mean square deviation, which characterize the failure of power transformers due to damage to the windings.
With further research, it will be possible to build mathematical models for predicting the failure of power transformers due to damage to the windings.
References
М. П. Розводюк, В. Є. Вдовиченко, і К. М. Розводюк, «Структура пристрою для визначення ресурсу силового масляного трансформатора,» Електромеханічні і енергозберігаючі системи, № 3/2019 (47), с. 35-47, 2019. https://doi.org/10.30929/2072-2052.2019.3.47.35-47.
О. В. Паланюк, «Пристрій для оцінювання витрачання робочого ресурсу обмоток силового масляного трансформатора,» Вісник Вінницького політехнічного інституту, № 6, с. 42-47, 2022.
И. Г. Гун, В. М. Салганик, С. А. Евдокимов, и А. А. Сарлыбаев, «Основные неисправности и методы диагностирования силовых трансформаторов в условия эксплуатации,» Вестник МГТУ им. Г. И. Носова. Магнитогорск, № 1, с. 102-105, 2012. [Электронный ресурс]. Режим доступу: https://cyberleninka.ru/article/n/osnovnye-neispravnosti-i-metody-diagnostirovaniya-silovyh-transformatorov-v-usloviyah-ekspluatatsii.pdf .
О. М. Полях, «Аналіз систем діагностування тягових трансформаторів,» Энергосбережение. Энергетика. Энергоаудит, № 6 (112), с. 39-45, 2013.
О. Є. Рубаненко, М. П. Лабзун, і М. О. Грищук, «Визначення дефектів трансформаторного обладнання з використанням частотних діагностичних параметрів,» Вісник НТУ «ХПІ». Харків, № 23 (1245), с. 41-46, 2017. [Електронний ресурс]. Режим доступу: http://repository.kpi.kharkov.ua/bitstream/KhPI-Press/31931/1/vestnik_KhPI_2017_23_Rubanenko_Vyznachennia.pdf .
П. Д. Лежнюк, О. Є. Рубаненко, і І. А. Жук, «Діагностування силових трансформаторів з використанням нечітких множин,» Вісник Вінницького політехнічного інституту, № 1, с. 43-51, 2005.
М. П. Розводюк, В. В. Овчарук, В. Є. Вдовиченко, і І. М. Овчар, «Визначення залишкового ресурсу силового масляного трансформатора на базі нечіткої логіки,» Monografia. Pokonferencyjna. Science, research, development #16. Technics and technology. Barcelona 29.04.2019 — 30.04.2019. Zbiór artykułów naukowych enzowanych. Zbiór artykułów naukowych z Konferencji Miedzynarodowej Naukowo-Praktycznej (on-line) zorganizowanej dla pracowników naukowych uczelni, jednostek naukowo-badawczych oraz badawczych z państw obszaru byłego Związku Radzieckiego oraz byłej Jugosławii. (30.04.2019). Warszawa, 2019. 84 str, s. 71-77.
V. Grabko, S. Tkachenko, and O. Palaniuk, «Determination of temperature distribution on windings of oil transformer based on the laws of heat transfer,» ScienceRise, no. 5, рр. 3-13, 2021.
В. Б. Дудко, Б. І. Мокін, і М. П. Розводюк, «Математичні моделі емпіричних законів розподілу споживання електроенергії трамваями,» Вісник Вінницького політехнічного інституту, № 5, с. 42-46, 2002.
Г. Г. Швачич, А. В. Соболенко, и А. И. Оржех, Теория вероятностей и математическая статистика. Часть 2. Математическая статистика, учеб. пос. Днепропетровск, Украина: НМетАУ, 2006, 56 с.
Я. К. Колде, Практикум по теории вероятностей и математической статистике. М.: Высшая школа, 1991, 157 с.
М. Горонескуль, Таблиці функцій та критичних точок розподілів. Розділи: Теорія ймовірностей. Математична статистика. Математичні методи в психології. Харків, Україна: УЦЗУ, 2009, 90 с.
Downloads
-
PDF (Українська)
Downloads: 55
Published
How to Cite
Issue
Section
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
