আমরা কীভাবে পাওয়ার ট্রান্সফর্মারের অন্তরক কাগজের অবস্থা জানতে পারি?
আজকাল, প্রকৃতি একটি নিবন্ধ প্রকাশ করেছে: xgboost\/লাইটজিবিএম মডেলের উপর ভিত্তি করে পাওয়ার ট্রান্সফর্মারের অন্তরক কাগজের অবস্থার পূর্বাভাস।
বৈদ্যুতিক ইউটিলিটিগুলির জন্য যেমন আমরা সকলেই কনডাব্লু, একটি পাওয়ার ট্রান্সফর্মারের অবিচ্ছিন্ন অপারেশন বজায় রাখা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যেহেতু কোনও ট্রান্সফর্মার ত্রুটিযুক্ত হওয়ার ফলে আয়ের ক্ষতি হয়। বেশিরভাগ ট্রান্সফর্মার ব্যর্থতা নিরোধক সিস্টেমের ক্ষতি বা ব্যর্থতা থেকে উদ্ভূত হয়, যা কাগজ এবং তেল অন্তরক করে। অন্তরক কাগজটি ট্রান্সফর্মারের একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান এবং এর অবস্থা ট্রান্সফর্মারের সামগ্রিক স্বাস্থ্যের মূল সূচক হিসাবে কাজ করে। পলিমারাইজেশন ডিগ্রি (ডিপি) অন্তরক কাগজের অবস্থা পরিমাপ করে। ডিপিতে হ্রাস কাগজের বার্ধক্যের ইঙ্গিত দেয় এবং ক্রমবর্ধমান অবক্ষয়কে নির্দেশ করে, যা ব্যর্থতার উচ্চতর ঝুঁকির দিকে পরিচালিত করে। অন্তরক কাগজটি অবনতি হওয়ার সাথে সাথে ফুরফিউরাল (2-} FAL), কার্বন মনোক্সাইড (সিও), এবং কার্বন ডাই অক্সাইড (সিও 2) এর মতো নির্দিষ্ট রাসায়নিকগুলি অন্তরক তেলটিতে দ্রবীভূত হয়; এই যৌগগুলি বিশ্লেষণ করা অন্তরক কাগজের অবস্থার অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করে। অন্যান্য কারণগুলি যেমন আর্দ্রতা সামগ্রী এবং আন্তঃফেসিয়াল টেনশন, অন্তরক কাগজের অবক্ষয়কে অবদান রাখতে পারে।
আসলে, পাওয়ার ট্রান্সফর্মার পাওয়ার নেটওয়ার্কগুলিতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এবং বেশিরভাগ পরিস্থিতিতে, ট্রান্সফর্মার ত্রুটিগুলি অন্তরক সিস্টেমে ব্যর্থতার কারণে হয়েছিল। ইউটিলিটিগুলি অযাচিত বিভ্রাট প্রতিরোধের জন্য ট্রান্সফর্মার ত্রুটিগুলির প্রাথমিক সনাক্তকরণের উপর জোর দিয়ে পাওয়ার নেটওয়ার্কের কার্যকর ক্রিয়াকলাপের দিকে মনোনিবেশ করে। অন্তরক কাগজের অবস্থা ট্রান্সফর্মার স্বাস্থ্যের সূচক হিসাবে কাজ করে এবং এর বার্ধক্যজনিত সম্ভাব্য ব্যর্থতার দিকে পরিচালিত করতে পারে। অতএব, অন্তরক তেলতে পর্যায়ক্রমিক এবং রুটিন পরীক্ষাগুলি অন্তরক কাগজের অবস্থা নির্ধারণের জন্য প্রয়োজনীয়।
পলিমারাইজেশন ডিগ্রি (ডিপি) হ'ল অন্তরক কাগজের রাজ্যের একটি গুরুত্বপূর্ণ ব্যবস্থা। দ্রবীভূত গ্যাস বিশ্লেষণ (ডিজিএ), ব্রেকডাউন ভোল্টেজ (বিডিভি), তেল ইন্টারফেসিয়াল টেনশন (আইএফ), তেল অ্যাসিডিটি (এসিআই), আর্দ্রতা সামগ্রী (এমসি), তেলের রঙ (ওসি), ডাইলেট্রিক ক্ষতি (ট্যান Δ), এবং ফুরানস {{{{{}}}}}}}}}}}}}}}}}}} এই পরামিতি এবং ডিপির মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক স্থাপন করুন এবং পরবর্তীকালে অন্তরক তেলের অবস্থা। এই পরীক্ষাগুলি থেকে সংগৃহীত ডেটাগুলি এক্সগুবুস্ট\/লাইটজিবিএম মডেলগুলি প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য ব্যবহার করা হয়েছিল, অন্তরক কাগজের অবস্থার পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কাঠামো তৈরি করে। ফলাফলগুলি অন্তরক অবস্থার সঠিকভাবে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য মডেলের শক্তিশালী ক্ষমতা প্রদর্শন করে।
