1. Repository at ChSTU
  2. Випускні кваліфікаційні роботи
  3. Магістр
  4. 141 Електрична інженерія (Електротехнічні системи електроспоживання)
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/7813
Назва: Система моніторингу та оцінювання технічного стану силового трансформаторного обладнання
Автори: Ситник, Олександр Олексійович
Дорошенко, Владислав Вікторович
Ключові слова: трансформатор;часткові розряди;діагностика;моніторинг
Дата публікації: гру-2024
Короткий огляд (реферат): У першому розділі зроблений аналіз стану розподільних мереж України та встановлено найпоширеніші несправності трансформаторного обладнання. У другому розділі проаналізовано та досліджено методи моніторингу та діагностики трансформаторів. Встановлено, що метод визначення стану твердої ізоляції, заснований на фіксації часткових розрядів за допомогою недорогих п’єзоелектричних датчиків є дуже ефективним для визначення рівня часткових розрядів. Третій розділ присвячений визначенню основної концепції та вибору компонентної бази системи моніторингу та оцінювання технічного стану силового трансформаторного обладнання.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/7813
Розташовується у зібраннях:141 Електрична інженерія (Електротехнічні системи електроспоживання)

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
ВКРМ_Дорошенко.pdf
  Restricted Access		1.21 MBAdobe PDFПереглянути/Відкрити    Запит копії
Показати повний опис матеріалу Перегляд статистики


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищено авторським правом, усі права збережено.

Extracted text 
МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ 
ЧЕРКАСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ТЕХНОЛОІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ 
Факультет  електронних  технологій, автотранспорту та машинобудування 
(назва факультету) 
Кафедра електротехнічних систем 
(повна назва кафедри) 
       
 «До захисту допущено» 
Завідувач кафедри ЕТС 
Олександр СИТНИК 
______________________ 
“_____” _________2024 р. 
 
 
Кваліфікаційна робота 
на здобуття ступеня вищої освіти магістра 
 
на тему:  
«Система моніторингу та оцінювання технічного стану силового 
трансформаторного обладнання» 
 
 
Виконав: здобувач вищої освіти  2  курсу, групи мЕСЕ–34 
Спеціальності: 141 «Електроенергетика, електротехніка та електромеханіка» 
(шифр і назва напряму підготовки, спеціальності) 
 
 
Дорошенко Владислав Вікторович ____________ 
(прізвище, ім’я, по-батькові здобувача вищої освіти ) (підпис) 
   
Науковий керівник д.т.н., професор Олександр СИТНИК ____________ 
(наук. ступінь, вчене звання  Власне ім’я ПРІЗВИЩЕ) (підпис) 
   
Нормоконтроль к.т.н., доцент Костянтин КЛЮЧКА ____________ 
(наук. ступінь, вчене звання  Власне ім’я ПРІЗВИЩЕ) (підпис) 
   
 
 
Засвідчую, що у цій кваліфікаційній роботі немає запозичень з праць інших 
авторів без відповідних посилань. 
Здобувач вищої освіти ______________ 
(підпис) 
 
 
Черкаси 2024 р.  
3 
РЕФЕРАТ 
По структурі робота складається зі вступу, трьох розділів основної 
частини та висновків основних результатів дослідження. Загальна кількість 
сторінок – 89, рисунків – 31, таблиць – 2, використаних літературних джерел 
– 55. 
Метою дослідження є підвищення надійності роботи та зниження 
аварійності трансформаторного обладнання електричних мереж. 
Згідно до мети були вирішені наступні завдання:  
– зроблено аналіз стану розподільних мереж України. Проведено 
огляд найбільш поширених несправностей силових трансформаторів. 
Виявлені найбільш вагомі характеристики для моніторингу та діагностики; 
– проаналізовано сучасні методи моніторингу та діагностики 
характеристик силових трансформаторів, та встановлено найбільш 
перспективні методи; 
– визначено концепцію системи моніторингу, обрано номенклатуру 
базових компонентів та розраховано її вартість. 
У першому розділі зроблений аналіз стану розподільних мереж 
України та встановлено найпоширеніші несправності трансформаторного 
обладнання. 
У другому розділі проаналізовано та досліджено методи моніторингу 
та діагностики трансформаторів. Встановлено, що метод визначення стану 
твердої ізоляції, заснований на фіксації часткових розрядів за допомогою 
недорогих п’єзоелектричних датчиків є дуже ефективним для визначення 
рівня часткових розрядів. 
Третій розділ присвячений визначенню основної концепції та вибору 
компонентної бази системи моніторингу та оцінювання технічного стану 
силового трансформаторного обладнання. 
Ключові слова: трансформатор, діагностика, моніторинг, часткові 
розряди, надійність. 
4 
ЗМІСТ 
 
ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ, СИМВОЛІВ, СКОРОЧЕНЬ І 
ТЕРМІНІВ ................................................................................................................ 6 
ВСТУП ..................................................................................................................... 7 
РОЗДІЛ 1. АНАЛІЗ НАЙБІЛЬШ ПОШИРЕНИХ НЕСПРАВНОСТЕЙ 
ТРАНСФОРМАТОРІВ РОЗПОДІЛЬЧИХ МЕРЕЖ УКРАЇНИ ........................ 10 
1.1 Огляд стану обладнання розподільних мереж України .............................. 10 
1.2 Огляд характеристик трансформатора як предмета дослідження ............. 14 
1.3 Аналіз найпоширеніших несправностей трансформатора ......................... 18 
РОЗДІЛ 2. АНАЛІЗ СУЧАСНИХ МЕТОДІВ МОНІТОРИНГУ І 
ДІАГНОСТИКИ ХАРАКТЕРИСТИК СИЛОВИХ ТРАНСФОРМАТОРІВ.... 22 
2.1 Огляд систем моніторингу технічного стану трансформаторного 
обладнання ............................................................................................................. 22 
2.2 Огляд методів реєстрації часткових розрядів .............................................. 24 
2.2.1 Метод радіочастотної реєстрації часткових розрядів ...................... 24 
2.2.2 Виявлення часткових розрядів з використанням п'єзоелектричних 
датчиків .......................................................................................................... 41 
2.3 Моніторинг рівня вібрацій ............................................................................. 50 
2.4 Аналіз стану трансформатора за станом трансформаторного масла......... 56 
2.4.1 Діелектрична міцність трансформаторного масла ........................... 58 
2.4.2 Питомий опір трансформаторного масла .......................................... 60 
2.4.3 Коефіцієнт діелектричних втрат трансформаторного масла ........... 61 
2.4.4 Кислотність трансформаторного масла ............................................. 62 
2.4.5 Вміст води в трансформаторному маслі ............................................ 62 
2.4.6 Міжфазний поверхневий натяг трансформаторного масла ............. 63 
5 
2.4.7  Температура спалаху трансформаторного масла ....................... 63 
2.4.8  Температура застигання трансформаторного масла .................. 64 
2.4.9  В'язкість трансформаторного масла ............................................. 64 
РОЗДІЛ 3. ВИБІР КОНЦЕПЦІЇ ТА КОМПОНЕНТІВ СИСТЕМИ 
МОНІТОРИНГУ ТА ОЦІНЮВАННЯ ТЕХНІЧНОГО СТАНУ СИЛОВОГО 
ТРАНСФОРМАТОРНОГО ОБЛАДНАННЯ ...................................................... 67 
3.1 Вибір концепції системи моніторингу .......................................................... 67 
3.2 Визначення номенклатури елементів системи ............................................. 73 
3.3 Оцінка вартості запропонованої системи ..................................................... 80 
ВИСНОВКИ ........................................................................................................... 82 
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ ............................................................. 84 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
6 
ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ, СИМВОЛІВ, СКОРОЧЕНЬ 
І ТЕРМІНІВ 
 
ВН – вища напруга 
ЕЕ – електрична енергія 
ЕРС – електрорушійна сила 
КЗ – коротке замикання 
НН – нижча напруга 
ПБЗ – перемикання без збудження 
ПК – персональний комп’ютер 
ПЛЕП – повітряна лінія електропередач 
ПЛК – програмований логічний контролер 
ПС – підстанція 
РПН – регулювання під навантаженням 
СТ – силовий трансформатор 
ЧР – часткові розряди 
PSO (англ. Particle Swarm Optimization) – оптимізація рою часток 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
7 
ВСТУП 
 
На сьогоднішній день, зростання споживання електроенергії 
прискорюється з кожним роком швидше, ніж споживання будь-якого іншого 
виду енергії [27]. Основними точками зростання споживання є країни з 
розвиненою економікою, такі як Індія і Китай [30]. 
Споживання електроенергії в Україні на 2019 рік складає 153,963 
млрд. кВ∙год, при щорічному збільшені в межах 1,4 %. Виробництво 
електроенергії в Україні за даними аналітичного центру Міністерства палива 
і енергетики, щороку збільшується на 1,5-2,5%, отже, зростання споживання 
електроенергії відбувається випереджаючими темпами. 
З постійним зростанням споживання електричної енергії, до силового 
електрообладнання, зокрема до силових трансформаторів пред'являються 
більші вимоги. Для забезпечення надійної безаварійної роботи 
трансформаторів, необхідно підтримувати устаткування в належному стані, 
своєчасно проводити обслуговування і ремонт вузлів, що виходять з ладу або 
проводити їх заміну [8]. 
Сучасний стан парку трансформаторного обладнання України сильно 
зношений, особливо це стосується устаткування розподільних мереж 6-
35/0,4кВ. Термін експлуатації сильно перевищений, виникають аварійні 
ситуації, які можуть викликати перебої в електропостачанні споживачів [10]. 
На найближчих 10 років НЕК «Укренерго» планує провести глобальну 
модернізацію обладнання розподільних мереж. 
Для попередження пошкоджень, аварій і збільшення експлуатаційного 
терміну служби силових трансформаторів, в останній час спостерігається 
зростаюча тенденція використання систем моніторингу та діагностики [6, 12, 
13]. Самі бюджетні системи пропонують сильно обмежений функціонал, 
залишаючись при цьому достатньо дорогими. 
З урахуванням планів з модернізації трансформаторного обладнання 
розподільних мереж, актуальність впровадження щодо недорогих систем 
8 
моніторингу та діагностики характеристик силових трансформаторів досить 
висока [8]. 
Метою дослідження є підвищення надійності роботи та зниження 
аварійності трансформаторного обладнання електричних мереж. 
Згідно до мети були поставлені для вирішення наступні завдання:  
– зробити аналіз стану розподільних мереж України. Провести огляд 
найбільш поширених несправностей силових трансформаторів. Виявити 
найбільш вагомі характеристики для моніторингу та діагностики; 
– проаналізувати сучасні методи моніторингу та діагностики 
характеристик силових трансформаторів, виявити найбільш перспективні 
методи; 
– визначити концепцію системи моніторингу, обрати номенклатуру 
базових компонентів та розрахувати її вартість. 
Об'єкт дослідження: система моніторингу та діагностики 
характеристик силового трансформатора. 
Предмет дослідження: процеси в силових трансформаторах 
розподільних мереж. 
Методи дослідження. У даній роботі проведений аналіз найбільш 
поширених несправностей трансформаторів. Проведений порівняльний 
аналіз методів моніторингу і діагностики характеристик силового 
трансформатора. 
Наукова новизна роботи: 
– запропонована методика визначення загального стану 
трансформаторного масла, що відрізняється від існуючих своєю простотою і 
дешевизною, а також тим, що загальний стан масла визначається на основі 
показника його каламутності, а не аналізом його хімічного складу; 
– запропонована методика фіксації часткових розрядів у силових 
трансформаторах, що відрізняється від існуючих дешевизною використаних 
п’єзодатчиків, що відрізняються від використовуваних ВЧ/УВЧ реєстраторів 
часткових розрядів і датчиків акустичної емісії. 
9 
Практична цінність. Запропонована система моніторингу та 
оцінювання технічного стану силового трансформаторного обладнання має 
відносно низьку вартість, що робить високою доцільність її використання для 
широкого парку трансформаторного обладнання розподільних мереж 
середньої напруги. 
Апробація роботи. Основні аспекти наукового дослідження 
магістерської роботи були обговорені на студентській науково-практичній 
конференції ЧДТУ, яка відбувалася 23-24 квітня 2024 р. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
10 
РОЗДІЛ 1 
АНАЛІЗ НАЙБІЛЬШ ПОШИРЕНИХ НЕСПРАВНОСТЕЙ 
ТРАНСФОРМАТОРІВ РОЗПОДІЛЬЧИХ МЕРЕЖ УКРАЇНИ 
 
1.1 Огляд стану обладнання розподільних мереж України 
 
Сталий розвиток і функціонування промислового і аграрного секторів 
України можливий тільки за умови безперебійного та якісного 
електропостачання споживачів розподільними електричними мережами, що є 
основною частиною у структурі системи забезпечення ЕЕ споживачів всіх 
типів [8]. 
Для реалізації цих умов необхідно впровадження заходів щодо 
управління, організації і технічного оснащення для досягнення належних 
показників надійності, ефективної роботи і підвищення безпеки розподільних 
електричних мереж, а також впровадження нових і обґрунтованих технічних 
рішень [8, 26]. 
Питання надійності електромереж розглядаються при проєктуванні у 
вигляді систем і схем. Згідно вимог НЕК «Укренерго» обов'язковими є: 
складання технічних вимог для обладнання в системі диспетчерської 
діагностики, управління і моніторингу; вимоги для ліквідації аварійних 
ситуацій для обслуговування та проведення ремонтних робіт; вимоги для 
навчання обслуговуючого персоналу. 
Усунення причин зниження надійності електромереж є головним 
інструментом в підвищенні загальної надійності. Серед відомих способів 
підвищення надійності можна виділити: особливі конструктивні рішення при 
розробці системи; підвищення надійності окремих вузлів обладнання; 
організація резервних потужностей і дублюючого обладнання; організація 
управління обладнанням системи; організація процесу експлуатації [1, 4]. 
11 
Серед основних причин, що негативно впливають на надійність, 
можна виділити основні: несправності та вихід з ладу; неправильна 
експлуатація електрообладнання; перевищення терміну експлуатації понад 
можливості обладнання; не відповідність реальних умов експлуатації 
розрахунковим [19]. 
В умовах сучасної економіки, вирішальними завданнями з управління 
в розподільних електромережах є [8]: 
- технологічне забезпечення інфраструктури розподільних електромереж 
для забезпечення рівних умов і можливостей їх використання усіма 
споживачами; 
- забезпечення електроенергією, яка відповідає всім нормативним 
вимогам ДСТУ за показниками якості, її безперебійним забезпеченням. А 
так само виконанням всіх умов електропостачання, прописаних в 
договорах електропостачання. При цьому робота обладнання має бути 
максимально безпечною і екологічною; 
- підвищення доступності підключення до електромереж; 
- забезпечення недискримінованого доступу різних споживачів до 
електромереж за умови дотримання споживачами договірних угод, правил 
використання за наявності можливості підключення споживача до 
електромережі; 
- зменшення технічних обмежень у помірних економічних межах; 
- мінімізація витрат при передачі, перетворенні та розподілі електричної 
енергії шляхом впровадження сучасних технологій експлуатації, 
обслуговування і виконання ремонтних робіт електрообладнання, 
оновлення техніки і впровадження енергозберігаючих технологій. 
Станом на 01.01.2022 персонал НЕК «Укренерго» експлуатує та 
обслуговує 137 підстанцій (ПС) напругою 110-750 кВ загальною 
встановленою потужністю понад 78,7 тис МВА, а також 21,3 тис км 
магістральних і міждержавних повітряних ліній електропередачі напругою 
220-800 кВ. 
12 
Приблизно 33-38 % ПЛЕП, а також трансформаторного обладнання 
відпрацювали нормативний експлуатаційний термін. У найближчі декілька 
років це значення може досягти 40%, якщо інтенсивність переоснащення, 
модернізації, заміни і технічного переоснащення залишаться на колишньому 
рівні [8]. 
У електропостачанні періодично спостерігаються проблеми. 
Тривалість відключень споживачів від електропостачання в середньому 
складають близько 50 - 55 годин за календарний рік. Хоча по класифікації в 
розвинених країнах, за якісне вважається електропостачання, перебої з яким 
за календарний рік не перевищує однієї години. Для мереж з низькою 
напругою це значення вище. 
Середня кількість відключень, пов'язаних з аваріями і несправностями 
обладнання на лініях з напругою до 35кВ склала від 65 до 148 на 100 км ліній 
електропередач в календарний рік. 
Помітно морально і технічно застаріле трансформаторне обладнання 
розподільних мереж та кількість нових трансформаторів не перевищує 7-9% 
від загальної кількості. 
Понижуючі підстанції 6-35 кВ, в більшості випадків є 
однотрансформаторними, схеми підключення до ліній електропередач як 
правило тупикові. Близько 13-15 % від загальної кількості підстанцій 
закритого типу, при цьому у незадовільному стані знаходяться 14-17% 
підстанцій [27]. 
На підстанціях із напругою 6-35кВ вкрай рідко застосовуються засоби 
РПН і ПБЗ, бувають окремі випадки скарг на сильне відхилення напруги 
мережі в години пікових навантажень на мережу. Як результат, в деяких 
віддалених точках електричних мереж напругою 0,4кВ, спостерігаються 
сильні відхилення напруги і при вимірюванні в різний час, значення можуть 
складати 160-185 В до еталонних 220 В. 
На долю мереж 6-35 кВ в календарний рік в середньому 
спостерігається 27 відключень на кожних 100 км ліній електропередач, тоді 
13 
як в мережах 0,4 кВ це значення перевищує 100 відключень за календарний 
рік на 100 км ліній електропередач. Це говорить про те, що за останній час 
показники майже не змінилися і показники надійності електропостачання 
помітно відстають від показників у розвинених зарубіжних країнах. 
Виходячи із аналізу головних причин аварій, які відбувалися в 
електричних мережах, що призвели до відключення електропостачання, 
були: невчасне технічне обслуговування – 18 випадків; дії третіх осіб – 5 
випадків; форс-мажорні ситуації у т.ч. стихійні лиха – 22 випадки [11]. 
В наші дні спостерігається постійне зростання електричних 
навантажень, значне зростання спостерігається в комунальному і побутовому 
секторах. Якщо в 90-і роки споживання зростало приблизно на 3-5% в рік, то 
зараз ця цифра значно вища і досягає 10-15% в рік. Це означає, що за 
найближче десятиліття навантаження може зрости у 2-5 раз [20, 24]. 
У таких умовах дуже складно передавати електроенергію належної 
якості і згідно ДСТУ EN 50160-2014, якщо показники якості незадовільні і 
винною стороною виявляться енергопостачальні компанії понесуть певні 
штрафні санкції, і якщо заздалегідь цього не передбачити, то матеріальні 
втрати компаній будуть значними. 
За останнє десятиліття помітно збільшилися втрати електроенергії в 
електричних мережах всіх рівнів напруг і складають близько 13%. Якщо 
взяти окремі енергопостачальні компанії – то локальна ця величина може 
складати до 30%, при цьому обґрунтованих із технічної точки зору втрат 6-
11%. У багатьох розвинених країнах такі втрати не перевищують 39%, а 
комерційні втрати не перевищують 1-2% [27]. 
У більшості центрів живлення розподільних мереж у 80-90% 
споживачів встановлено обладнання, що відпрацювало свій експлуатаційний 
термін, воно застаріле як технічно, так і морально. Часто зі старого 
обладнання зняття показників потребує наявності персоналу безпосередньо 
на об’єкті. 
14 
У найбільш розвинених країнах, втрати енергії в електромережах не 
перевищують 5-10%: у США вони не перевищують 7-8%, в Японії вони 
нижче 5%, у Великобританії близько 6-7%. 
У постанові НКРЕКП України «Про регулювання тарифів на 
електроенергію» від 26.02.2015 № 220, закладено 10-12% втрат, які 
постачальник може включити в тариф, який оплачуватиметься споживачами, 
при цьому втрати понад цю величину сплачує постачальник ЕЕ. 
Якщо величина втрат значно перевищує закладений в НКРЕКП 
України рівень в 10-12% – це означає енергопостачальні компанії 
зазнаватимуть значні економічні збитки на мільйони гривень. 
Впровадження системи безперервної діагностики та моніторингу для 
трансформаторів понижуючих підстанцій 6-10/0,4 кВ для побутових 
споживачів дозволить в режимі реального часу спостерігати за параметрами 
роботи обладнання, мати уявлення про його поточний стан, на підставі чого 
проводити своєчасне обслуговування і ремонт саме тих вузлів обладнання, 
які цього реально потребують, отримувати звіти і графіки основних 
показників обладнання по місяцям / дням / годинам, архівувати звіти по 
характеристиках і мати доступ до даних за останні декілька років. 
 
1.2 Огляд характеристик трансформатора як предмета 
дослідження 
Основним завданням силового трансформатора, як електричної 
машини є перетворення струму з пропорційною зміною напруги, залежно від 
коефіцієнта трансформації при незмінній частоті. Цей процес можна 
пояснити явищем електромагнітної індукції, зокрема — взаємодією обмоток 
трансформатора. При протіканні змінного струму по первинній обмотці 
трансформатора, в ній виникає змінне магнітне поле, яке своїми силовими 
лініями пронизує кожен виток вторинної обмотки трансформатора. Оскільки 
магнітне поле є змінним, то його силові лінії здійснюють переміщення щодо 
15 
вторинної обмотки трансформатора, перетинаючи її витки, таким чином, у 
вторинній обмотці починає протікати ЕРС, а при підключенні навантаження 
через вторинну обмотку буде протікати електричний струм. Для зміни 
напруги вторинної обмотки, використовуються різні пристрої регулювання 
напруги. Серед найбільш поширених перемикачі напруги, а також пристрої 
РПН, які здійснюють зміну числа витків вторинної обмотки [7]. 
У масляних трансформаторах, масло є електроізолятором, воно ж 
виконує функцію гасіння дуги і є теплоносієм, що забезпечує відведення 
тепла від нагрітих обмоток трансформатора. Трансформаторне масло 
заливається в бак трансформатора, а також в бак пристрою РПН. Залежно від 
типу охолодження трансформатора, воно може бути пасивним за способом 
природної конвекції більш нагрітого масла стінкам бака, а також може мати 
активне охолодження у вигляді вентиляторів, що обдувають бак 
трансформатора. Можуть застосовуватися спеціальні насоси для примусової 
циркуляції масла по охолоджуючому контуру через радіатори. Оскільки при 
нагріванні масла, збільшується його об'єм, то у силових трансформаторах 
встановлюються розширювальні баки для масла, які з’єднані з основним 
баком. Зазвичай розширювальні баки забезпечені датчиками рівня і 
пристроям повітроосушника. Трубопроводи, як правило, забезпечені 
спеціальним реле і клапаном для дегазації [2, 7]. 
Масло, яке використовується в трансформаторах – це нафтопродукт, у 
складі якого присутні парафіни [3]. Основними характеристиками є: 
– пробивна напруга – це величина прикладеної напруги, яка викликає 
електричний пробій масла як ізолятора; 
– максимальна функціональна напруга – це напруга, яку трансформаторне 
масло може витримати в довгостроковій перспективі; 
– тангенс кута діелектричних втрат, який залежить від стану 
трансформаторного масла і характеризує втрати в маслі; 
16 
– чистота масла, про яку можна судити по його кольору, прозорості, 
наявності осаду, наявності домішок, про зміст яких можна судити за 
результатами хімічного аналізу; 
– поверхневий натяг масла – це сила, що існує на межі середовищ масла і 
води; 
– температура займання пари масла або «температура спалаху» – це 
значення температури при якій може статися займання масляної пари в 
повітряному середовищі; 
– температура застигання – це значення температури, при якому масло 
переходить у твердий стан і втрачає властивості текучості, що властиві 
рідині; 
– вміст розчиненої води в маслі; 
– газостійкість масла – це здатність масла розчиняти в собі або виділяти 
гази; 
Найбільш важливою функцією трансформаторного масла є функція 
діелектричного ізолятора, який захищає обмотки трансформатора від 
коротких замикань і виникнення дугових розрядів [2]. 
В процесі роботи трансформатора, обмотки нагріваються через те, що 
по них протікає струм і електричний опір самих обмоток. Це нагрівання в 
результаті теплообміну передається трансформаторному маслу, і 
температура масла починає зростати. Із зростанням температури масла, 
збільшується його об'єм. Для компенсації збільшення об'єму масла, 
застосовуються розширювальні баки. Для сповільнення процесу окислення 
масла, в розширювальних баках, як правило, встановлені спеціальні 
осушувачі повітря, які видаляють вологу з повітря, що знаходиться в 
розширювальному баку. На дні бака, як правило встановлюються спеціальні 
фільтри, які сприяють очищенню масла від різних домішок. Коли масло 
остигає і його об'єм зменшується, масло з розширювального бака поступає 
знову в основний бак [7, 25]. 
17 
В ході роботи силового трансформатора в маслі виділяються різні 
гази, концентрація і хімічна формула яких, при належному методі аналізу, 
можуть свідчити про стан масла, про його «старіння», а також інколи і про 
стан обмоток або окремих їх ділянок. Для запобігання небезпечних аварій у 
масляних трансформаторах установлюються спеціальні газові реле, які 
спрацьовують як захист трансформатора при досягненні певної концентрації 
шкідливих газів [42]. 
Для трансформаторів невеликої потужності, як правило, застосовують 
природну циркуляцію масла. Ця циркуляція обумовлена конвекцією, коли 
найбільш нагріті молекули масла піднімаються вгору і рухаються уздовж 
стінок бака трансформатора, передаючи йому тепло, охолоджуються і знову 
спрямовуються на дно бака. Для потужніших силових трансформаторів 
зазвичай застосовують варіант охолоджування з примусовою циркуляцією 
масла, при якому потоки масла прямують по спеціальних трубках. Потік 
масла при примусовій циркуляції забезпечується спеціальними насосами [7]. 
У бокових частинах баків силових трансформаторів, як правило 
встановлюються спеціальні фільтри (адсорбційні), призначені для видалення 
різних газів і домішок з масла, яке прокачують насоси [2, 25]. 
Про стан трансформатора можна судити по різних його 
характеристиках, як по безпосередніх, так і по непрямим. Найбільш 
показовими і важливими характеристиками, що характеризують стан 
силового трансформатора є [2]: 
− величина напруги вторинної обмотки; 
− струми в обмотках; 
− значення опору обмоток; 
− рівень втрат / повна потужність трансформатора; 
− наявність вологи розчиненої в маслі; 
− струми короткого замикання; 
− температура трансформаторного масла; 
18 
− температура обмоток трансформатора; 
− стан системи охолоджування (стан вентиляторів охолоджування і 
циркуляційних насосів); 
− рівні вібрації; 
− температура навколо трансформатора; 
− поточні стани регуляторів напруги та стан виводів ВН і НН. 
 
1.3 Аналіз найпоширеніших несправностей трансформатора 
 
Існує велика кількість характеристик, які можна відстежувати в 
режимі реального часу при роботі силового трансформатора, але далеко не 
всі характеристики є показовими і далеко не за всіма характеристиками 
можна судити про технічний стан трансформатора. З іншого боку, якщо 
характеристик для моніторингу та діагностики буде вибрано дуже багато – є 
велика ймовірність того, що система моніторингу та діагностики буде 
надлишковою, складною і, що не менш важливо – значно дороговатрісною. У 
багатьох випадках ціна – це вирішальний чинник, який може зробити 
систему діагностики і моніторингу характеристик трансформатора в деяких 
випадках навіть дорожче за вартість цілої невеликої ПС [4]. 
Для того, щоб виділити найбільш критичні по кількості несправностей 
характеристики, для початку потрібного провести аналіз статистики типових 
несправностей силових трансформаторів. 
Трансформатори, як правило, працюють в режимі 24/7, забезпечуючи 
потреби споживачів. Працювати доводиться в різних географічних 
кліматичних умовах. Впливати на стан трансформатора можуть як зовнішні, 
так і внутрішні чинники різного характеру. Висока або низька температура, 
атмосферний тиск, вологість повітря, внутрішні хімічні реакції, локальні 
перегріви тощо [2]. 
19 
Так само не виключені несправності, обумовлені дефектами, які були 
нанесені частинам трансформатора в процесах: складання на заводі, 
транспортування, складання / розбирання трансформатора, монтажу, а також 
при недотриманні правил технічної експлуатації та через неякісний ремонт з 
використанням не оригінальних запасних частин. 
Вагомо на роботу трансформатора впливають наступні чинники [18]: 
- підвищене нагрівання елементів активної частини 
трансформатора; 
- деформація елементів обмоток трансформатора; 
- старіння трансформаторного масла; 
- часткові розряди на межі твердої ізоляції і трансформаторного 
масла; 
- пошкодження ізоляції; 
- вихід з ладу системи аварійного захисту; 
- несправність РПН; 
- наявність вологи в трансформаторному маслі; 
- міжвиткове КЗ; 
- наявність в маслі розчинених газів; 
- несправності в системі охолодження. 
Важливу роль у визначенні переліку характеристик силового 
трансформатора для системи діагностики та моніторингу є клас напруги 
трансформатора, а враховуючи, що кількість підстанцій класу 6-35 кВ 
припадає 45,4 % від загальної кількості ПС в Україні, тому насамперед слід 
орієнтуватися на підстанції цього класу напруги [27]. 
Оскільки ціна таких підстанцій порівняно нижча, ніж підстанцій 
вищих класів напруги, відповідно головним визначальним чинником буде 
мінімальна вартість при максимально можливій повноті даних. 
Підстанції класу 110 кВ більше, і як правило, забезпечені системами 
діагностики, оскільки на фоні загальної ціни обладнання, частина системи 
діагностики і моніторингу є не такою відчутною. Якщо ж мова йде про 
20 
модернізацію – то дані актуальні для підстанцій класу 6-35кВ будуть так 
само актуальні для підстанцій класу 110 кВ і більше [12]. 
Згідно статистиці, приведеній акціонерним товариством «Український 
науково-дослідний проектно-конструкторський та технологічний інститут 
трансформаторобудування», було проаналізовано стан 250 трансформаторів 
класу 6-35кВ з терміном напрацювання більше 20 років на території всієї 
України. Згідно даним, було виявлено 1608 різних дефектів. Серед найбільш 
поширених, можна виділити проблеми з системою охолодження, проблеми з 
твердою ізоляцією, зміна з часом хімічних властивостей трансформаторного 
масла (окислення, газонасиченість, старіння, забруднення). Для наочності, 
дані приведені нижче в таблиці 1.1 [20]. 
Виходячи з даної статистики, найбільша кількість дефектів пов'язана 
із станом і віком трансформаторного масла. На частину несправностей, 
пов'язаних з трансформаторним маслом, доводиться близько 56 % від 
загальної кількості несправностей. 
Несправності системи охолодження складають майже чверть від 
загального числа несправностей. 
Так само не варто виключати проблеми, пов'язані з твердою ізоляцією 
і підвищеною вібрацією. 
 
Таблиця 1.1 
Статистика причин несправностей 
Локалізація/тип Кількість випадків від Відсоток від загальної 
несправності загальної кількості кількості несправностей 
1 2 3 
1. Несправності в системі 386 24% 
охолодження 
2. Газонасиченість 332 20,65% 
трансформаторного масла 
3. Старіння масла 283 17,6% 
4. Знос твердої ізоляції 195 12,3% 
 
21 
Продовження таблиці 1.1 
1 2 3 
5. Забруднення 158 9,8% 
трансформаторного масла 
6. Окислення 130 8,1% 
трансформаторного масла 
8. Механічні пошкодження  15 0,93% 
/ деформація обмоток 
9. Несправності різного 7 0,43% 
характеру у вузлі РПН 
10. Інші дефекти 30 ~1,69% 
 
Виходячи з вищеперерахованого, система діагностики і моніторингу 
характеристик силового трансформатора, повинна включати набір 
необхідних апаратних і програмних засобів, здатних розпізнати небезпечні 
значення параметрів, що характеризують стан трансформаторного масла, 
стан твердої ізоляції, стан системи охолодження трансформатора, а також 
моніторинг рівня вібрацій трансформатора. 
Для реалізації подібної системи, для початку необхідного провести 
аналіз існуючих систем, пропонованих на ринку, а також провести аналіз 
методів вимірювань, протоколів передачі даних, провести аналіз методів 
обробки даних. 
Важливою складовою даної системи має бути наявність можливості 
віддаленого диспетчерського доступу до даних про стан трансформатора. 
 
 
 
 
 
 
 
 
22 
РОЗДІЛ 2 
 АНАЛІЗ СУЧАСНИХ МЕТОДІВ МОНІТОРИНГУ І ДІАГНОСТИКИ 
ХАРАКТЕРИСТИК СИЛОВИХ ТРАНСФОРМАТОРІВ 
 
2.1 Огляд систем моніторингу технічного стану 
трансформаторного обладнання 
Для визначення методів, які використовуватимуться для систем 
моніторингу і діагностики характеристик силових трансформаторів, перш за 
все необхідно ознайомитися з ринком систем моніторингу і діагностики на 
даний момент, а також ознайомитися з новими передовими методиками, які 
ще не набули широкого поширення на ринку зважаючи на свою новизну. 
На даний момент існує безліч компаній, які спеціалізуються на 
системах діагностики та моніторингу характеристик силових 
трансформаторів. Серед лідерів в даній області, можна виділити такі 
компанії, як: Morgan Shaffer Systems, GE Energy, «Інтер», ВАТ «ЗТР», ТОВ 
«Монада», Qualitrol, LumaSENSEtechnologies, ТОВ «Енергоавтоматизація». 
Одним з лідерів на ринку України з проєктування, налаштування, 
монтажу і обслуговуванню подібних систем є ВАТ «Запоріжтрансформатор». 
Для прикладу, можна розглянути систему моніторингу для трансформаторів 
напруги класу 6-35кВ, яку пропонує це підприємство [24]. 
Для даного класу напруги, компанія ВАТ «ЗТР», пропонує 
найдоступнішу існуючу систему ЕСМДУ-ТРАНС, вартістю близько 
165871,03 гривень, яка може бути використана як для трансформаторів з 
литою ізоляцією, так і маслонаповнених. Для прикладу можна розглянути 
дану систему, як еталонну точку, від якої можна відштовхнутися при виборі 
методик вимірювання характеристик силового трансформатора, розглянути 
переваги та недоліки, а також визначити вартість даної системи і оцінити 
23 
доцільність застосування даної системи у трансформаторах невеликої 
потужності і відповідною ціною [24]. 
Система ЕСМДУ-ТРАНС компанії ВАТ «ЗТР» включає в себе 
наступні компоненти [24]: 
1. Система контролю стану ізоляції на підставі реєстрації частоти і сили 
виникнення часткових розрядів. Дана система дозволяє оцінити ступінь 
небезпеки зносу ізоляції і дозволяє виявити область ізоляції в 
трансформаторі де з'являються часткові розряди. 
2. Система термометрування трансформатора, яка здійснює контроль 
температури різних частин трансформатора, складаючи карту найбільш 
нагрітих областей. Залежно від величини і локалізації температури, 
спеціальні реле включають групи вентиляторів системи охолоджування, 
щоб не допустити небезпечних перегрівань. 
3. Система контролю вмісту вологи в трансформаторному маслі, для 
масляних трансформаторів. Дана система дозволяє оцінювати електричну 
міцність трансформаторного масла як електроізоляції, а також 
безпосередньо оцінювати вміст вологи і в твердій ізоляції. В разі 
установки датчика в розширювальному баці, датчик може бути 
приєднаний з датчиком рівня масла. 
4. Аналіз стану навколишнього середовища трансформатора. Робота 
системи базується на вимірюванні даних про вологість навколишнього 
повітря і температури та може надати дані про роботу системи 
охолодження трансформатора, а також виявити екстремальні режими 
температур і вологості повітря. 
5. Контроль стану трансформатора, на основі рівня вібрацій, що виникають 
під час роботи. Датчик вібрації, як правило, встановлюється на бак 
масляного трансформатора або на дно сухого. В результаті отримують 
спектрограми, на підставі яких можна судити про стан самого 
трансформатора, а також виявити потенційний дефект. 
24 
Таким чином, можна зробити висновок, що зроблений аналіз 
основних несправностей силових трансформаторів і виявлення найбільш 
важливих з точки зору надійності роботи трансформатора характеристик, 
приблизно збігається з набором компонентів системи ЕСМДУ-ТРАНС 
компанії ВАТ «ЗТР» для трансформаторів класу середньої напруги. Тому на 
основі аналізу ми правильно виявили необхідні характеристики, що 
підлягають моніторингу та аналізу. 
 
2.2. Огляд методів реєстрації часткових розрядів 
2.2.1 Метод радіочастотної реєстрації часткових розрядів 
 
На сьогодні існує безліч методів реєстрації часткових розрядів в 
силових трансформаторах. ВАТ «ЗТР», на базі своєї системи ЕСМДУ-
ТРАНС пропонує метод радіочастотної реєстрації часткових розрядів [24]. 
Суть даного методу полягає в реєстрації радіочастотного сліду часткових 
розрядів за допомогою декількох спеціальних антен [38]. Даний метод 
широко поширений, тому його принцип необхідно детально розглянути. 
Вимірювання часткових розрядів (ЧР) – це потужна і гнучка 
методика, що дозволяє відстежувати і виявляти прискорене старіння в 
режимі он-лайн у всіх типах високовольтного обладнання. Кроком вперед 
для цих вимірювань в режимі он-лайн є використання випромінювання, що 
випускається джерелами ЧР антенами, налаштованими на смугу частот 
випромінювачів. Метод широко застосовується в основному на підстанціях 
під відкритим небом. Виявлення імпульсів також дозволяє геометрично 
визначати дефекти з використанням методів мультилатерації (MLAT), 
заснованих на різниці в часі приходу (TDOA) або інших методів заснованих 
на інтенсивності отриманого сигналу (RSS) або куті приходу (AOA). Але 
сигнали ЧР, отримані в радіочастотному (РЧ) діапазоні зазвичай мають 
величини, набагато менші, ніж ті, які отримані іншими методами, що разом з 
25 
шумом, отриманим від перешкод в одній і тій же смузі частот, призводить до 
великих труднощів в ідентифікації ЧР [9, 11, 12, 16]. 
Представлення сигналів в частотній області є ключовим у вирішенні 
більшості проблем обробки сигналів у зв'язку з тим, що спектр сигналів тісно 
пов'язаний з їх джерелом і природою. Це особливо важливо при вимірюванні 
часткових розрядів за допомогою датчиків у діапазоні ультрависоких частот 
(УВЧ), оскільки шлях, по якому йде випромінювання віддруковує сигнатуру 
в сигналі, який можна використовувати для класифікації і розділення різних 
типів подій. Загалом, характеристика сигналу значно полегшує обробку, 
знижуючи обчислювальне навантаження (представлення отриманого сигналу 
у вигляді послідовності частотних або часових вибірок замінюється 
декількома скалярами) і спрощує інтерпретацію та аналіз результатів 
обслуговуючим персоналом. В центрі уваги цієї роботи знаходиться 
ідентифікація ЧР за допомогою вибіркової спектральної характеристики, що 
представляє кожен сигнал з енергією, що міститься в п найбільш 
інформативних діапазонах УВЧ або високочастотних (ВЧ) і 
надвисокочастотних (НВЧ) [16]. 
Зокрема, в даному випадку п = 2, оскільки нас цікавлять інструменти 
візуалізації на основі діаграм розсіяння, теплових карт тощо. Така проста 
характеристика сигналів, безумовно, підвищує зручність використання 
відповідних систем. Нашою відправною точкою для здійснення даної 
процедури є набір сигналів, представлених в термінах їх спектру. Кожен 
дискретний частковий розряд або кожен спектр перешкод можна розглядати 
як елементи даних, створені т характеристиками: значеннями спектральної 
щільності потужності на відповідній частоті. Таким чином, вибіркова 
спектральна характеристика може розглядатися як проблема зменшення 
розмірності: перетворити кожен т-мірний спектр в п-мірний масив, в якому 
кожен компонент є енергією, що міститься в одній зі смуг частот, що нас 
цікавлять. 
26 
Методи зменшення розмірності, давно використовуються в 
машинному навчанні [18]. Ці методи можуть привести до покращення 
продуктивності алгоритмів машинного навчання загального призначення по 
трьом осям: 
- підвищення точності через видалення завадної або неактуальної 
інформації із спостережень; 
- покращення чисельної стабільності алгоритмів через видалення 
надлишкових функцій та полегшення візуалізації і інтерпретації результатів. 
Методи зменшення розмірності згруповані в два основні сімейства: 
вибір та вилучення ознак. З одного боку, методи вибору елементів видаляють 
надлишкові і нерелевантні елементи, щоб отримати мінімальну підмножину 
початкових елементів, яка містить інформацію, необхідну для вирішення 
даної проблеми. Широко використовуваними методами вибору ознак є Lasso 
або Recursive Feature Selection. З іншого боку, методи вилучення ознак 
перетворюють початковий набір змінних в новий скорочений набір таким 
чином, що нові змінні містять тільки відповідну інформацію. Аналіз 
головних компонентів, ортогональні часткові найменші квадрати або 
включення t-стохастичних сусідів є широко використовуваними прикладами 
методів виділення ознак. 
Великою проблемою цих методів є зменшення розмірності, що 
полягає у складності інтерпретації результатів обробки. Методи вибору ознак 
пропонуються з наборами розсіяних частот, які не утворюють необхідні 
смуги, оскільки в більшості випадків сусідні частоти будуть сильно 
корельованими, а метод вибору ознак фільтруватиме корельовані ознаки. У 
випадку виділення ознак кожна отримана нова особливість проходить 
перетворення, яке об'єднує і змінює початкові частоти. У результаті це 
значно ускладнює визначення, актуальність і вплив кожної смуги частот. 
Вибіркова спектральна характеристика є інструментом попередньої 
обробки, який полегшує основну обробку. Потрібний шлях – це 
кластеризація сигналів, які можуть складати ядро системи візуального 
27 
моніторингу ЧР. Оскільки кластеризація виконується у частотній області, вся 
робота відноситься до підходів кластеризації на основі ознак відповідно до 
таксономіями для кластеризації сигналів. Отже, метод зменшення 
розмірності повинен визначати найкращі смуги частот для поліпшення 
схожості сигналів в одному кластері і відмінності між сигналами в різних 
кластерах. 
Система моніторингу ЕСМДУ-ТРАНС пропонує підхід, у якому 
чергується виборча спектральна характеристика із кластеризацією при тій же 
оптимізації без апріорного знання розподілу спектральної потужності в 
сигналах [24]. Це особливо важливо в разі УВЧ – знаходження часткових 
розрядів, оскільки їх спектри залежать від неконтрольованих чинників, таких 
як місце розряду, віддзеркалення, прямої видимості і перешкод від радіо, 
телевізійного мовлення та мобільного зв'язку. Спільна оптимізація 
чергується між оптимізацією з метаевристикою, яка визначає смуги частот, 
які підтримують характеристику сигналу і оптимізацією критерію 
кластеризації з використанням сигналів, що характеризуються цими смугами 
як набір даних. 
Можливості методу проілюстровані в декількох експериментах, 
пов'язаних з виявленням і класифікацією часткових розрядів у 
високовольтному устаткуванні [13]. 
Карти спектральної потужності [47]. Цей підхід застосовується до 
окремих сигналів, відповідних різних подій, що характеризують їх через їх 
спектральну потужність і знаходять ті смуги частот, де їх спектри різні. 
Це уявлення засноване на двох смугах частот, тому що уявлення дуже 
інтуїтивно зрозуміло в двовимірній карті; проте розширення алгоритму до n 
вимірів є простим. 
Хай f1L і f2L – початкова і кінцева частоти, відповідно для першої 
смуги, а f1H і f2H – екстремуми другої смуги. Субіндекс L стверджує, що 
інтервал розміщений на нижчих частотах, ніж друга смуга, яка має субіндекс 
H для вищих частот. Вагомим параметром сигналів є спектральна 
28 
потужність, розрахована в тих частотних діапазонах, які відносяться до 
загальної потужності сигналу, тому сигнали з низькою енергією мають таке 
ж значення в процесі, як і сигнали з високою енергією. Потім кожен сигнал 
параметризуватиметься за відношенням потужності на низьких частотах, або 
PRL, і відношенням потужності на високих частотах, PRH: 
 
f 2L Gf 2
PRL = f = f 1L
fТ 2 ,       (2.1) 
Gf
f =0
f 2Н 2
Gf
PRН = f = f 1Н
fТ ,      (2.2) 
Gf 2
f =0
 
де  Gf – перетворення Фур’є сигналу gf ; 
fT – найбільша частота gf , що цікавить. 
Сигнали, отримані з однієї і тієї ж події, матимуть схожі спектри, а 
потім схожі параметри PRL і PRH, тому при нанесенні на двомірну карту всі 
точки утворюють упакований кластер. Інші події можуть представляти 
відмінності в цих параметрах, тому кластери відображатимуться окремо від 
першого. Будь-який вхідний сигнал буде проаналізований і нанесений на 
карту спектральної потужності таким чином, що якщо він буде близький до 
будь-якого з існуючих кластерів, його можна буде класифікувати як події 
такого типу. 
Вибір меж частоти для інтервалів має первинне значення для 
розділення кластерів. Це можна зробити візуальним оглядом спектрів 
сигналів, якщо відмінності помітні і існує дуже мало типових подій. Інакше 
класифікація має бути автоматизована шляхом вибору інтервалів відповідно 
до деяких критеріїв. Представляється доцільним, якщо найкращим набором 
частот буде той, який дає найбільше розділення між кластерами. 
29 
Критерій відстані [17]. Точки в карті спектральної потужності 
можуть бути зібрані з використанням будь-якого методу кластеризації, тому 
вибраний ітераційний алгоритм k-середніх в наступних застосуваннях, 
оскільки він, можливо, є одним з найбільш широко відомих алгоритмів 
кластеризації. Його можна замінити практично будь-яким іншим алгоритмом 
кластеризації, оскільки дані навчання в даному випадку завжди доступні з 
шаблонами, представленими в термінах функцій PRH і PRL. Наприклад, в 
додатках, в яких кількість кластерів важко вгадати із знання наочної області, 
можна використовувати такі методи кластеризації, як спектральна 
кластеризація або кластеризація графів, в яких кількість кластерів 
визначається при оптимізації. 
По суті, процес розпочинає визначати число очікуваних кластерів і 
випадковим чином вибирати k-сигнали в якості центроїдів. Потім 
розраховуються всі відстані між точками і центроїдом, і події зв'язуються з 
найближчим скупченням. Інформація про центроїди оновлюється з 
використанням середніх положень всіх точок у одному кластері, отримуючи 
до нових центроїдів. Процес повторюється, тому деякі точки можуть змінити 
своє членство в кластері залежно від відстані k нових центроїдів. Алгоритм 
закінчується тоді, коли виконується умова збіжності, призначення не 
змінюється або досягається максимальна кількість ітерацій. 
Кінцевою метою алгоритму є розділення сигналів, щоб максимізували 
мінімальну відстань між кластерами, шляхом максимізації мінімальної 
відстані між центроїдами. Якщо відстань dij  між центроїдом i  і j , мета: 
 
D = max min i≠ j dij .      (2.3) 
 
Крім того, дисперсія елементів в кластерах повинна враховуватися 
для розрахунку D
30 
центроїди, але точки у хмарах можуть перекриватися. Тоді dij  визначається 
як відстань Махаланобіса замість Євклідової відстані: 
 
d 2 = ( T
С −C ) (S −1 − S −1
i j i j i j )(Сi −C j ),     (2.4) 
1 Ni
( )( )TSi = p −Cі pn −Cі ,     (2.5) 
Ni n=1
1 N j
( )( )T         S j = pn −C j pn −C j ,        (2.6) 
N j n=1
 
де  Cі  і C j  – центроїди кластерів i  і j  відповідно; 
Si S j  – вибіркові коваріаційні матриці елементів р в кластерах i  і j  
відповідно; 
Ni  та N j  – кількість елементів в кластері i  і j . 
Використовуючи відстань Махаланобіса, мінімальні відстані між 
кластерами можна максимізувати, а відстані між вибірками в одному 
кластері можна зменшити. 
Важливо пам'ятати, що позиції на карті являють собою спектральні 
відношення потужностей у двох смугах, певний набір частоти f1L, f2L, f1H, 
f2H та fТ. Зміна цих частот призводить до переміщення кластерів на карті та 
зміни їх форм, що дають різні розкладання dij і D . Тепер мета полягає в тому, 
щоб знайти набір, який максимізує D , і це є пошук найбільш важливої смуги 
частот, які можуть диференціювати події. Далі представлена діаграма потоку 
за етапами алгоритму (рисунок 2.1). Вирішення про припинення процесу в 
даний час засноване на кількості ітерацій, хоча можуть бути реалізовані інші 
критерії, засновані на відстанях між кластерами. Максимізація цільової 
функції, показаної в рівнянні (2.3) і представленої на діаграмі потоку як 
оцінка нових інтервалів, здійснюється за допомогою різних методів 
оптимізації рою частинок. Проте це не обмежується тільки оптимізацією рою 
31 
частинок, оскільки може використовуватися будь-який інший метод 
оптимізації. 
 
 
Рис. 2.1. Загальна схема алгоритму PRL і PRH розрахунку за допомогою 
рівнянь (2.1) і (2.2) 
32 
Оптимізація методу рою часток [54]. Цей метод випадковим чином 
розміщує рій об'єктів в просторі рішень, який в нашому випадку має п'ять 
вимірювань, що визначаються чотирма частотами двох смуг і найвищою 
частотою fT, щоб дати алгоритму можливість вибрати необхідну верхню 
частоту для всіх кластерів. На кожній ітерації кожна частина переміщається, 
міняючи своє положення шляхом додавання кроку частоти ∆f до всіх 
компонентів. Потім для нових інтервалів обчислюються коефіцієнти 
спектральної потужності рівнянь (2.1) і (2.2) і відстань у рівнянні (2.3). 
Комбінація, яка дає максимальний D, зберігається як найкраще рішення для 
цієї частини. Коли ітерація завершена і всі частки перемістилися, положення 
частки із спільним кращим D зберігається як глобальне найкраще. Деякі 
обмеження повинні контролюватися під час руху часток: 
⋅ flL < f2L < flH < f2H < fT; 
⋅ ∆f має бути кратне 1/Tw, рівному Tw вікна вибірки, щоб мати точні 
кроки по частоті; 
⋅ якщо будь-яка з частот відображується негативно, положення частки не 
оновлюється, а швидкість частки встановлюється в нуль, щоб 
зменшити її інерцію; 
⋅ якщо flL > f2L або f2L > flH, f1L і f2L регенеруються випадковим чином 
з урахуванням першого обмеження; 
⋅ якщо flH > f2H, то flH регенерується випадковим чином з урахуванням 
першого обмеження. 
На наступних ітераціях рух часток модифікується зваженим 
компонентом, який тягне частку до свого кращого, і іншим зваженим 
компонентом, який направляє частку до кращого з кращих. Наступний набір 
рівнянь представляє оригінальний алгоритм, представлений нижче, який 
визначає положення Pn і швидкість vn частки n на кожній ітерації 1: 
 
33 
vn (l +1) = (vnl + c1U10,1)⊗ (Pn,bl + Pnl + c2U20,1)⊗ (Pbl − Pnl ),  (2.7) 
Pnl +1= Pnl + vn (l +1),
де U10,1, U2 0,1∈[0,1]5  – п'ять випадкових векторів, причому кожен 
компонент незалежно узятий з рівномірного розподілу між 0 і 1. Обидва 
U10,1, U2 0,1рандомізує рух частинок до їх кращого Pn, b і кращому Pb роя 
відповідно. Оператор ⊗  множить випадкові числа на п'ять координат, 
компонент на компонент. Параметри c1 і c2 описують баланс між особистим 
впливом частки і соціальним впливом в пошуку рішення. Оригінальний 
алгоритм був змінений в багатьох роботах, щоб контролювати збіжність до 
глобального оптимуму замість того, щоб потрапляти в локальні максимуми 
або мінімуми. Таким чином, було запропоновано багато варіантів вирішення 
різних типів завдань. У даній системі три підходи до поліпшення збіжності 
оптимізації рою часток (PSO) були застосовані за допомогою реальних 
вимірювань: оптимізація рою канонічних часток, оптимізація рою часток з 
інерцією, що змінюється в часі. 
Канонічна оптимізація методу рою часток [55]. У цьому варіанті 
PSO збіжність контролюється звужуючим фактором χ , з метою детального 
вивчення області, де було знайдено добре закріплення. Цей параметр 
залежить від констант, які оновлюють швидкість часток c1 і c2. Тоді 
 
χ 2a
= ,ϕ = c1 + c2 ,    (2.8) 
2 −ϕ −ϕ 2 − 4ϕ
 
де  а - випадкове число від 0 до 1, хоча зазвичай воно дорівнює 1. 
Рівняння швидкості переписується як 
 
vn (l +1) = χ (vnl + c1U10,1)⊗ (Pn,bl + Pnl + c2U2 0,1)⊗ (Pbl − Pnl ),  (2.9) 
 
34 
коли φ <4 – рій намагатиметься досягти найкращого знайденого рішення, 
повільно рухаючись навколо нього, тоді як при φ > 4 збіжність буде швидкою 
і забезпеченою. Можна змінити поведінку рою, вибираючи різні значення 
для cl і c2, але, як правило, для простоти обидва параметри встановлюються з 
одним і тим же значенням. Передбачаючи, що φ = 4.1 для забезпечення 
збіжності при c1 = c2 = 2.05, значення для χ = 0,72984. 
Оптимізація рою часток зі змінною в часі інерцією [54]. Зміна інерції 
рою відображатиме різні швидкості часток у певні моменти при пошуку 
оптимального рішення. Можна встановити високі швидкості, коли рій 
повинен досліджувати великі області простору розчинів, і зменшити 
швидкість, коли деякі частки досягли своєї кращої підгонки. Ця оптимізація 
була введена для зменшення коефіцієнта інерції від максимального значення 
wmax до мінімального значення wmin з використанням лінійної функції 
 
w(m) m
= wmax − (wmax − wmin ) ,     (2.10) 
M
 
де w(m)  – коефіцієнт в ітераціях m, а M – максимальне число ітерацій, у якій 
інерція змінює своє значення. 
Рівняння швидкості змінюється на: 
 
vn (l +1) = w(vnl + c1U10,1)⊗ (Pn,bl + Pnl + c2U2 0,1)⊗ (Pbl − Pnl ),  (2.11) 
 
з M < L, де L – загальна кількість ітерацій. 
Оптимізація рою часток з лідером старіння і претендентами [55]. 
Інший метод, який намагається уникнути попадання в локальні максимуми 
або мінімуми, заснований на наданні можливостей частинкам, відмінним від 
кращого, який може поліпшити поведінку рою. Тоді, краща в світі частина Pb 
є лідером рою, Pleader, доти поки його термін служби не виснажений. 
35 
Рівняння швидкості міняється на (2.12). Коли лідер досягає певного віку, 
претендент, здається, захоплює лідерство. Цей претендент оцінюється 
протягом ряду ітерацій і приймається як лідер, якщо поведінка рою 
поліпшується, інакше колишній лідер залишається незмінним. Алгоритм 
може бути зведений до наступних етапів: 
 
vn (l +1) = w(m)(vnl + c1U1 )⊗ (Pn,bl + Pnl + c2U2 )⊗ (Pleaderl − Pnl ),  (2.12) 
 
1. Ініціалізація. Всі частки випадково розміщуються в просторі 
рішень. Як лідер вибирається краща глобальна частина, вік θ  
встановлюється рівним 0, а термін служби Θ  дорівнює початковому 
значенню Θ0 . 
2. Швидкість і положення оновлення. Всі частки рухаються 
відповідно до рівнянь (2.12) і Pnl +1= Pnl + vn (l +1). 
3. Особисті кращі позиції і лідер Pleader оновлюється. Якщо Pnl  краще, 
ніж Pn,b (l +1) , персональне краще рішення для частки n оновлюється. Якщо 
яка-небудь з нових позицій дає нове краще рішення, лідер також 
оновлюється. 
4. Контроль тривалості існування. Як тільки позиції всіх часток були 
оновлені, вік лідера збільшується θ ←θ +1 і його тривалість існування 
змінюється відповідно до певних правил, приведених в розділі «контроль 
тривалості існування». Якщо термін служби лідера вичерпаний, θ > Θ , 
алгоритм продовжується на кроці 5, інакше він поновлюється на кроці 7. 
5. Схід Челленджера. Нова частинка генерується випадковим чином, 
успадкувавши деякі координати лідера. 
6. Оцінка Челленджера. Алгоритм перевіряє, чи буде Челленджер 
покращувати або не покращувати поведінку рою протягом заданого числа 
циклів. Якщо тест позитивний, претендент стає новим лідером з віком θ = Θ
36 
і тривалістю існування θ = Θ0 , в протилежному випадку поточний лідер 
залишається. 
7. Перевірка працездатності. Припинення алгоритму засноване на 
кількості ітерацій, тому ця умова перевіряє, якщо 1 = L. Якщо воно 
помилкове, нова ітерація починається знову на кроці 2. 
На рисунку 1.2 показана блок-схема алгоритму із зверненнями до двох 
підпрограм для перевірки обмежень частот в інтервалах, сформульованих на 
початку цього розділу, і для контролю тривалості життя лідера.  
 
 
Рис 2.2. Блок-схема оптимізації роя частинок з лідерами за терміном 
існування та Челленджерами 
37 
Правила, що визначають зміну тривалості існування, засновані на 
трьох параметрах протягом існування лідера: пов'язаних з еволюцією кращих 
δP (θ ) ; зміни особистих кращих рішень накопичується в параметрі δP (θ )  і 
n ,b n ,b
еволюції функції для вибраного лідера δP (θ ) . 
leader
Класифікація подій [54, 55]. Застосування алгоритму для розділення 
різних типів широкосмугових сигналів, зібраних в кластерах, оцінюється в 
трьох випадках з різними частотними діапазонами. Алгоритми РSО, для 
максимізації мінімальної відстані Махаланобіса між кластерами, тестуються 
для трьох випадків. Сигнали по-перших двох випадках реєструються за 
допомогою простих монопольних антен завдовжки 10 см, підключених 
безпосередньо до коаксіального кабелю та до високошвидкісного 
осцилографа. Ці антени є добрим варіантом для виявлення і локалізації 
джерела ЧР на підстанціях завдяки своїй простоті і всенаправленій діаграмі 
спрямованості [20]. Вони демонструють особливо хороший відгук нижче 750 
МГц, який підходить для цього застосування, оскільки велика частина 
випромінювання зазвичай знаходиться нижче 600 МГц, коли прикладена 
змінна напруга достатньо висока для створення ЧР. Але алгоритм не 
залежатиме від характеристик антени, якщо він має смугу, відповідну для 
вимірювання часткових розрядів. Тому процедура зможе працювати з 
іншими типами антен, такими як логарифмічно-періодичні, конічні, пластири 
або Вівальді. Крім того, був проведений третій випадок по отриманню ЧР з 
високочастотним трансформатором струму з шириною смуги в діапазоні ВЧ / 
НВЧ, щоб продемонструвати здатність алгоритму розділяти ЧР різних типів 
в схемі ЧР з фазовим розширенням. Вимірювання проводяться в 
неекранованому приміщені, тому що всі види ВЧ / НВЧ і УВЧ перешкод 
впливають на результати вимірювань ЧР. Приклад спектру випромінювання, 
що приймається антенами без часткових розрядів, можна побачити на 
рисунку 2.3. 
 
38 
 
Рис. 2.3. Спектр частот, що фіксуються антенами в приміщенні 
підстанції за відсутності ЧР в установці 
 
Три набори параметрів c1 і c2 використовувалися для кожного методу 
PSO, завжди враховуючи, що окремі максимуми і глобальні максимуми 
збалансовані, тому c1 = c2. Параметр а в рівнянні (2.8) встановлений рівним 1, 
і в PSO зі змінною в часі інерцією кількості ітерацій, в яких інерція 
змінюється як в рівнянні (2.11) дорівнює загальному числу ітерацій, М = L. 
Крім того, значення максимальної і мінімальної інерції складають wmах = 0,9 і 
wmin = 0,4 відповідно. Всі алгоритми PSO були запущені 20 разів з 500 
ітераціями, терміном існування Θ = 3 і випадковою ініціалізацією [20]. 
За цією методикою висока напруга подається на провід 20 кВ, який 
має дві окремі секції з електричними полями з високими розбіжностями, які 
створені спеціально для цих вимірювань. Електричні розряди активуються на 
поверхні діелектрика проводу і захоплюються двома антенами. 
Частота дискретизації складає 5 Гс/с, а часове вікно складає 1 мкс, 
тому крок частоти складає 1 МГц. 
Оскільки час приходу радіочастотного випромінювання розрядів на 
антени різний, можна завчасно дізнатися, який імпульс відповідає якій 
ділянці обмотки. Це буде необхідно для перевірки правильності класифікації, 
хоча інформація не використовується для полегшення алгоритму під час 
розділення кластерів. Фактично, алгоритм класифікації працює тільки з 
імпульсами, що поступають на одну з антен. Аналіз відповідає крокам 
39 
алгоритму зображеного на рисунку 2.2. Спочатку параметри PRL і PRH з 
рівнянь (2.1) і (2.2) розраховуються з використанням випадкового набору 
частот для інтервалів. Кожна подія наноситься на двомірну карту k-середнє 
використовується для розмежування двох кластерів, а відстань Махаланобіса 
розраховується за рівнянням (2.4). У наступних ітераціях всі три алгоритми 
PSO застосовуються для максимізації відстані, що змінює набір частот, який 
визначає інтервали. Результати сценарію найгіршого випадку, мінімуми 
максимумів відстаней Махаланобіса, де PSO лідера за часом життя і 
Челленджерів (АLC) показує найкращу поведінку для всіх випадків, 
особливо для c1 = c2 = 2,05. 
Далі отримуємо 2D-карту розподілів критеріїв PRH і PRL, як показано 
на рисунку 2.4: 
 
Рис. 2.4. 2Dкарта з кластерами сигналів від двох ділянок обмотки ТР, що 
випромінюють часткові розряди в радіочастотному діапазоні 
 
Далі в систему вносяться шаблони або фрейми-відбитки еталонних 
часткових розрядів, які зареєстровані УВЧ антеною. Ці шаблони вносяться 
для того, щоб система мала еталон, за яким можна буде відокремити ЧР від 
паразитних УВЧ у даному діапазоні [30]. Еталонний слід ЧР зображений на 
рисунку 2.5. 
40 
 
Рис. 2.5. Еталонний слід ЧР, отриманий в УВЧ діапазоні 
 
При подальшій обробці отриманих частотних відбитків різних 
сигналів системою, виконуються кроки алгоритму, показаного на рисунку 
2.2. Після чого, виходить нова 2Dкарта розподілу PRH і PRL, на якій вже 
можна фіксувати ЧР (рисунок 2.6). 
 
Рис. 2.6. 2D-карта розподілів: (кластер 1 відповідає паразитним 
перешкодам FM-діапазону, кластер 2 – зареєстровані випадки появи ЧР) 
 
Хоч алгоритми фільтрації перешкод і виявлення ЧР з ВЧ і УВЧ 
спектрів є комерційною таємницею кожного з виробників подібних систем, 
але більшість з методів практично ідентичні тому, що був описаний вище. 
41 
Метод реєстрації ЧР з допомогою ВЧ і УВЧ антен набув широкого 
поширення, з кожним днем з'являється все більше нових алгоритмів 
фільтрації частот для точнішого виявлення ЧР. Проте дані алгоритми стають 
все більш і більш складними, пред'являючи все більш високі вимоги до 
обладнання, що реєструє ЧР. Це у свою чергу так само вимагає вищу 
кваліфікацію персоналу, який обслуговує дану систему. Все вище перелічене 
веде до значного дорожчання як при купівлі, монтажу і налаштуванні 
обладнання, так і при подальшій його експлуатації. Далі розглянемо 
перспективний метод виявлення ЧР, який позбавлений необхідності 
фільтрації великої кількості перешкод і необхідності складних алгоритмів з 
виявлення ЧР по складних патернах. 
 
2.2.2 Виявлення часткових розрядів з використанням 
п'єзоелектричних датчиків 
 
Трансформатори є невід'ємним обладнанням в електроенергетичних 
системах, а їх вихід з ладу може привести до втрати електроживлення. 
Інженери та науковці постійно розробляють датчики і недорогі рішення для 
правильної діагностики їх відмов. Таким чином, використання 
п'єзоелектричних датчиків в діагностиці часткових розрядів у силових 
трансформаторах значно розширюється, з метою забезпечення зниження 
витрат на технічне обслуговування, а також якість електропостачання, 
оскільки цей тип відмови може привести до значної вартості ремонту. У 
багатьох випадках, коли виявляється частковий розряд, немає необхідності в 
негайній підтримці технічного обслуговування трансформатора. Тому, перш 
за все необхідно вивчити еволюцію цього явища, щоб можна було правильно 
планувати і виконувати технічне обслуговування пристрою. У зв'язку з цим в 
даному підрозділі представлено техніко-економічне обґрунтування 
недорогого п'єзоелектричного перетворювача для ідентифікації рівня 
еволюції часткових розрядів [34]. 
42 
В даний час ведуться дослідження в області виявлення ЧР 
трансформаторів за допомогою недорогих п'єзоелектричних датчиків [34]. 
Даний напрям досліджень є перспективним, результати отримані під 
час експериментів показують непогану ефективність даного методу при 
вартості системи з виявлення ЧР в рази нижче ніж в системах заснованих на 
методах ВЧ і УВЧ фіксації, а тим більше значно нижче за системи, засновані 
на датчиках акустичної емісії. 
Метод реєстрації часткових розрядів за допомогою п'єзоелектричних 
датчиків багато в чому схожий з методом реєстрації за допомогою датчиків 
акустичної емісії. Як показують багаточисельні дослідження, сигнали, що 
отримуються за допомогою п’єзоелектричних датчиків дуже схожі на 
сигнали, отримані за допомогою датчиків акустичної емісії [35]. 
 
Рис. 2.7. Зовнішній вигляд датчика акустичної емісії (зліва) і 
п'єзоелектричного датчика (справа) 
 
За основу можна узяти недавнє дослідження від 14 листопада 2018 
року. Дане дослідження проводилося в державному інституті Сан-Паулу, 
Бразилія. Воно присвячене питанню застосування п'єзоелектричних датчиків 
для реєстрації часткових розрядів [34]. 
Для цієї мети в силовому трансформаторі потужністю 30 кВА були 
проведені три коронні часткові розряди при трьох різних рівнях напруги з 
43 
використанням мідного електроду. Недорогий п'єзоелектричний датчик був 
приєднаний до корпусу трансформатора [34]. 
Сигнали акустичної емісії трьох рівнів часткового розряду 
реєструвалися і аналізувалися з використанням метрик акустичних сигналів, 
таких як енергія, пікове значення і спектральна щільність потужності. 
Експериментальні результати показали, що недорогий датчик здатний 
ідентифікувати еволюцію інтенсивності часткового розряду, оскільки 
значення, отримані за допомогою метрик, безпосередньо пов'язані з рівнями 
часткового розряду. Таким чином, результати, представлені в цьому 
дослідженні, показують, що п'єзоелектричний перетворювач має велике 
застосування для діагностики розвитку часткових розрядів і, таким чином, 
може допомогти в плануванні технічного обслуговування 
електрообладнання. 
Однією з найбільш частих відмов в трансформаторах є частковий 
розряд (ЧР), який може бути результатом пошкодження їх системи ізоляції. 
Він характеризується випромінюванням світлових, теплових, 
електромагнітних і акустичних хвиль. У спеціальній літературі існує безліч 
методів виявлення ЧР, і вони класифікуються на електричні, оптичні, хімічні 
і акустичні методи виявлення. Добре відомим методом є акустична емісія, в 
якій використовуються датчики для захоплення акустичних сигналів, ЧР, що 
генеруються [34]. 
У багатьох випадках, коли виявляється ЧР, немає необхідності в 
негайному технічному обслуговуванні трансформатора. Але необхідно знати, 
коли цей збій стає критичним, щоб обслуговування пристрою можна було 
запланувати і правильно виконати. Таким чином, можна уникнути багатьох 
відмов трансформаторів за допомогою впровадження систем моніторингу, 
які оцінюють розвиток відмов і потім планують майбутні дії, такі як 
профілактичне обслуговування або заміна існуючого обладнання. 
Але, датчики, які зазвичай використовується для цієї мети, мають 
високу вартість, що робить їх застосування недоцільним для постійного 
44 
контролю протягом терміну служби трансформатора. Тому інженери виявили 
цікавість до розробки недорогих рішень, щоб зробити системи моніторингу 
доступнішими і поставити правильні і точні діагнози для трансформаторного 
обладнання. 
Для цієї мети п'єзоелектричні датчики стали економічно вигідною 
альтернативою і представили аналогічні результати відносно широких 
використовуваних перетворювачів. Таким чином, використання цих датчиків 
стає ширшим в цій області з метою побудови системи діагностики, які 
реєструють ЧР. 
Відповідно, дане дослідження пропонує оцінку здійсненності для 
визначення рівня виявлення ЧР з використанням п'єзоелектричних датчиків 
для виявлення випромінюваних акустичних сигналів. 
Частковий розряд в силових трансформаторах. Як уже згадувалося, 
однією з найбільш поширених несправностей в силових трансформаторах є 
частковий розряд (ЧР). 
Згідно ДСТУ IEC 60044-2:2008 ЧР визначається як електричний 
розряд, який частково заповнює ізоляцію між двома провідниками. Вони 
можуть виникати при створенні електричних зарядів через різницю 
електричного потенціалу у бульбашках газів, пошкоджених або зруйнованих 
ізоляційних матеріалах, що призводить до неповного іонізованому шляху з 
появою вільних електронів. Часткові розряди підсилюють збурення в 
матеріалі, які характеризуються випромінюванням тепла, світла, 
електромагнітного випромінювання і ультразвукових хвиль у вигляді 
імпульсів, що розповсюджуються на всіх напрямках джерела розряду. Таким 
чином, ЧР може бути виявлений шляхом вимірювання і аналізу його сигналів 
та зміни. Виявлення та ідентифікація розвитку ЧР дуже важливі, оскільки 
виникнення цих відмов може бути первинним індикатором проблем в системі 
ізоляції, а розвиток цього явища може привести до повного виходу з ладу 
трансформатора. 
45 
П'єзоелектричні датчики. П'єзоелектричний ефект виникає в 
матеріалах, які при дії механічної напруженості створюють вихідну напругу 
(прямий ефект). Зворотний ефект також виникає, тобто при прикладанні 
електричної напруги до п'єзоелектричного матеріалу виникає механічна 
деформація. П'єзоелектричний датчик, показано на рисунку 2.8, він має 
керамічний диск 25,0х0,23 мм і латунну пластину розміром 35,0х0,30 мм, які 
з'єднані для виявлення часткового розряду в силових трансформаторах [35]. 
Але цей датчик остаточно ще не використовувався для діагностики розвитку 
явища часткового розряду. 
 
Рис. 2.8. Конструкція п'єзоелектричного датчика 
 
Таким чином, деякі методи обробки сигналів у часовій і частотній 
області використовуються для перевірки можливості застосування 
п'єзоелектричних датчиків в розвитку відмов ТР. 
Аналіз акустичних сигналів (енергія і спектральна щільність) [50]. 
Параметри, які використовуються для обробки сигналів, отриманих в ході 
випробувань наступні: зміст енергії Eb  і спектральна щільність S (ω)i  
потужності. Зміст енергії в сигналі f (t )  може бути виражено рівнянням 
(2.13), де f (ω)є FFT f (t ) : 
46 
Eb = f (t) 2 dt 1
= f (ω) 2 dω.    (2.13) 
2π
 
Критерій спектральної щільності потужності (PSD) є стандартним 
методом для виділення характеристик стохастичних сигналів і опису 
розподілу енергії сигналу в частотній області. У цьому методі сигнал õ( ï )  
ділиться на L рівних сегментів довжини M. PSD сегменту i визначається 
рівнянням (2.14): 
 
S (ω)i 1
= = M −1xі
M −1 2 nd e− jωn2.   (2.14) 
n=0 dM n n=0 M
 
де dM n  – віконна функція розміру М, xіn  – i-й сегмент x n . Середнє значення 
S (ω)i (Sхω)  для кожного сегмента L, представляє собою PSD x n  згідно 
рівнянню (2.15): 
 
S ω 1
= L
х i=1S (ω)i .    (2.15) 
L
 
Далі розглянемо методологія, яка використовується при виявленні 
акустичних сигналів ЧР з врахуванням їх прогресії. 
Експериментальна установка [20]. Метою даного дослідження є 
оцінка можливості застосування п'єзоелектричних датчиків при ідентифікації 
розвитку ЧР. Для цього п'єзоелектричний датчик прикріплюється до корпусу 
силового трансформатора так як показано на рисунку 2.9. 
 
47 
 
 
Рис.2.9. Розташування п'єзоелектричного датчика на трансформаторі 
 
Як тільки рівень зміни матеріалу і напруженість електричного поля 
починають впливати на частоту ЧР, мідний електрод із зазором 2 мм 
живиться від джерела напруги 2,1 кВ, 2,8 кВ і 3,5 кВ з метою генерації 
часткового розряду. Джерело середньої напруги забезпечується знімним 
трансформатором з напругами 30 В, 40 В і 50 В, підключеним до 
трансформатора з коефіцієнтом трансформації 70:1. П'єзоелектричний датчик 
прикріплюється до корпусу розподільного трансформатора через маслянисту 
парафінову рідину, а оболонка трансформатора заземлюється. 
Для фіксації акустичних сигналів ЧР використовується осцилограф, 
який налаштований на частоту дискретизації 2 мс/с. Кабелі із заземленим 
екраном використовуються для запобігання електромагнітним завадам. 
Сигнал датчика підсилюється у 25 разів за допомогою інтегральної схеми 
INA 128P від Texas Instruments. Ця інтегральна схема має частотну 
48 
характеристику до 500 кГц і використовувалася як згладжуючий фільтр. Крім 
того, для зменшення впливу зовнішніх вібрацій на датчик використовується 
високочастотний цифровий фільтр з частотою зрізу 20 кГц. На основі  
зібраних даних було виконано аналіз спектральної щільності енергії і 
потужності для кожного рівня часткового розряду. За допомогою 
експериментальної установки було проведено десять випробувань та 
отримані результати, які були схожими, тому на рисунку 2.10 представлені 
результати тільки одного ЧР, який є однаковим для кожного рівня. Напруга, 
прикладена для виникнення явища склала 2,1 кВ. 
 
Рис. 2.10. Сигнал часткового розряду в часовій області, отриманий від 
п'єзоелектричної діафрагми 
 
На рисунку 2.10 представлений сигнал, що отриманий за допомогою 
недорогого датчика, який зображає акустичний перехідний процес у момент 
часу 0,005 с, з приблизною довжиною 0,002 с, що явно вказує на виникнення 
часткового розряду. Проте, оскільки метою даного дослідження є перевірка 
життєздатності п'єзоелектричної діафрагми при ідентифікації оцінки 
прогресу явища ЧР, проаналізований спектральний зміст, а також енергія 
акустичного сигналу, що генерується трьома вставленими ЧР. Рисунок 2.11 
ілюструє спектральну щільність потужності і енергію для трьох сигналів. 
49 
Як показано на рисунку 2.11 (а), частота всіх акустичних сигналів, які 
генерувалися трьома рівнями розряду є значними у діапазоні від 20 кГц до 
400 кГц. Крім того, було відмічено, що амплітуди спектральної щільності 
збільшувалися з інтенсивністю напруги, яка використовувалася для генерації 
явища ЧР. Для ЧР 1 PSD варіювалася в межах 5×10-6 В2/Гц, збільшуючись 
приблизно до 1×10-5 В2/Гц і 2×10-5 В2/Гц, в ЧР 2 і ЧР 3, відповідно, в смузі від 
20 кГц до 400 кГц. Що стосується ЧР 1, та ці значення представляють 
зростання в два і чотири рази для ЧР 2 і ЧР 3 відповідно. Таким чином, 
можна зробити висновок, що для одного і того ж датчика спектральна 
щільність потужності збільшується з напруженістю електричного поля, яка 
була прикладена для генерації кожного ЧР. 
 
Рис. 2.11. Спектральна щільність потужності для різних рівнів 
часткового розряду (а) і енергія акустичного сигналу для різних рівнів 
часткового розряду (б) 
 
Результати, які представлені на рисунку 2.11 (б), підтверджують 
результати, отримані в результаті спектрального аналізу. Спостерігається, що 
енергія збільшується з напруженістю прикладеного електричного поля, 
представляючи значення 1,3 Дж для ЧР 1, 11,0 Дж для ЧР 2 і 160,0 Дж для ЧР 
3. Що стосується розряду 1, датчик генерував сигнали із збільшенням енергії 
в 10 і 100 разів, для розрядів 2 і 3 відповідно. Таким чином, коли 
50 
інтенсивність прикладеного електричного поля збільшується амплітуда 
спектральної щільності енергії і потужності акустичного сигналу, що 
генерується п'єзоелектричним датчиком також збільшується. 
Таким чином, можна зробити висновок, що п’єзоелектричний датчик 
можна використовувати для перевірки зміни ЧР в трансформаторах. 
Застосування п'єзоелектричних датчиків при діагностиці ЧР у силових 
трансформаторах має великі перспективи для забезпечення своєчасного 
технічного обслуговування, а також правильної роботи електричної системи. 
Таким чином, ми обґрунтували використання недорогого п'єзоелектричного 
перетворювача для визначення рівня розвитку ЧР. У експериментальній 
установці, фахівцями було використаний силовий трансформатор 
потужністю 30 кВА, і акустичні сигнали, які вироблялися ЧР та 
реєструвалися недорогим п'єзоелектричним датчиком. Для аналізу сигналу 
використовувався осцилограф, який вимірював енергію і спектральну 
щільність потужності, і на підставі отриманих результатів було 
підтверджено, що обидва вони збільшуються з рівнем інтенсивності 
прикладеної напруги для створення розрядів. Таким чином, можна зробити 
висновок, що недорогий датчик може бути ефективною альтернативою 
вимірювань розвитку явища ЧР в трансформаторах. Отже, даний підхід 
можна використовувати в системах моніторингу і діагностики, що допоможе 
у плануванні технічного обслуговування трансформаторного обладнання. 
 
2.3 Моніторинг рівня вібрацій 
 
Вібрації викликані залежними від напруги і навантаження ефектами, 
які призводять до коливань у механічних конструкціях силових 
трансформаторів. 
Вібрації, які залежать від напруги [20, 37]. Вібрація, що залежить від 
напруги, виникає через магнітострикції, які призводять до коливань осердя. 
51 
Домени Вейса в металі орієнтуються уздовж основного магнітного потоку, 
що змінюється в часі та індукуються прикладеною напругою. Рисунок 2.12 
ілюструє процес Домени Вейсса, що представлені елементарними магнітами. 
На першому етапі щільність магнітного потоку максимальна і орієнтована 
вліво. Всі домени Вейса орієнтовані відповідно. Щільність магнітного 
потоку, що коливається змінює орієнтацію доменів Вейсса. Вони слідують за 
потоком, як показано на другому кроці. Оскільки кожен домен Вейса 
покриває певний об'єм матеріалу, його рух призводить до змінному 
розширенню всього металу. Листи, що періодично розширюються і 
стягуються викликають механічну вібрацію. На третьому кроці всі домени 
Вейсса вирівняні вздовж щільності потоку на протилежному максимумі 
справа.  
 
Рис. 2.12. Деформація феромагнітного матеріалу під дією магнітних полів 
 
Виникаюча зміна довжини в одному напрямі після орієнтації щільності 
потоку складає ∆L. Орієнтація доменів Вейсса на першому і третьому кроках 
при позитивному і негативному максимумі щільності магнітного потоку 
52 
однакова. Отже, два максимуми матеріального розширення з'являються 
протягом одного електричного періоду. Основне коливання – подвоєна 
електрична частота. У Європейській мережі операторів систем передачі 
електроенергії (ЕNTSOE) електрична частота 50 Гц приводить до 100 Гц 
основних механічних коливань. 
Залежність від струму вібрації [47]. В умовах навантаження пов'язані 
із струмом ефекти накладають магнітострикцію. Сили змінного магнітного 
поля впливають на струмонесучі обмотки, приводячи до коливань з 
подвоєною частотою електричного струму. Крім того, магнітний потік 
розсіяння збільшується з навантаженням, що викликає магнітострикцію і, 
отже, вібрації в пастках потоку розсіяння. Отже, частотний спектр 
трансформатора складається з накладених частот, створених різними 
механіками. Проста електрична модель для характеристик вібрації може бути 
отримана за допомогою спрощеної однофазної еквівалентної схеми 
трансформатора, яка показана на рисунку 2.13. 
 
Рис. 2.13. Спрощена однофазна схема заміщення трансформатора 
 
Lσ є індуктивністю, яка створена магнітним потоком розсіювання. LМ – 
індуктивність основного магнітного потоку. Первинна і вторинна обмотки 
з'єднані ідеальним трансформатором. Зі зростанням навантаження падіння 
напруги не зменшується. Таким чином, основний магнітний потік 
зменшується (відповідно до закону електромагнітної індукції). Оскільки 
магнітострикція є нелінійною величиною, то LМ викликає гармоніки, які 
53 
зростають зі зменшенням навантаження. Потік розсіювання безпосередньо 
залежить від навантаження. Це викликає вібрації обмоток і шунтів. Обидва 
впливають в основному на базову частоту. Тому основна частота 
збільшується з навантаженням. 
Частотний спектр коливань [44]. Трансформатор коливається з 
подвійною електричною частотою і накладеними гармоніками. Отже, 
механічні структури активної частини і резервуару приводять до спектру, що 
містить гармоніки значної амплітуди аж до частот близько 1 кГц (рисунок 
2.14). Амплітудний сигнал по осі Y в мВ має лінійну залежність (лінійна 
чутливість датчика і підсилення) від сили прискорення в ньютонах. 
 
Рис. 2.14. Виміряний спектр віброприскорень на зовнішній стороні бака 
трансформатора потужністю 120 МВА 
 
Вібрації зазвичай вимірюються на зовнішній стінці бака 
трансформатора за допомогою акселерометрів. Вібрації, що виникають 
усередині трансформатора, поширюються через масло і передаються на 
металевий бак трансформатора. Його поздовжня складова може бути 
виміряна як прискорення на баку. Даний спосіб вимірювання може бути 
здійснити за допомогою недорогих датчиків. 
54 
Фундаментальні дослідження з використанням простої геометрії 
резервуару показують, що демпфуючий ефект при проходженні вібрації 
через стінки бака і масла дуже малий, що робить даний метод показовим. 
Довгострокове вимірювання [20]. Для прикладу візьмемо дослідження 
співробітників АТ «ВІТ» (2009 р.), ними було виміряно вібрації на силовому 
трансформаторі 120 МВА з використанням одного датчика вібрацій, який був 
розміщений посередині стінки бака трансформатора (рисунок 2.15). 
Трансформатор, який має систему з охолодження з примусовою циркуляцією 
масла, яка працює тільки при cosφ = 1 (вона не сприяє компенсації 
реактивній потужності). Коли трансформатор підключити до мережі, запис 
вібрації виконувався кожні 3 хвилини з частотою дискретизації 44,1 кГц. 
Сигнали перетворювалися в частотній області з використанням швидкого 
перетворення Фурье. Оскільки вібрації виникають тільки на певних частотах 
з відносно різкими списами (рисунок 2.16), дискретні частоти (100 Гц і 
гармоніки) розглядаються в смузі частот ± 5 Гц. 
 
 
Рис. 2.15. Розташування датчика вібрації у центрі 
 бака трансформатора 
 
55 
Щоб мати можливість співставляти вібрації і стан трансформатора, 
струм навантаження (середньоквадратичне значення) і температуру масла у 
верхній частині трансформатора дані постійно занотовувалися. При 
дослідженні вченими одиничний генератор-трансформатор підключали до 
невеликої електростанції, яка не постійно підключена до мережі.  
На рисунку 2.16 показаний запуск 18 лютого 2013 року і 5 днів роботи 
із змінними струмами навантаження [20]. На даному рисунку відображається 
вся потужність сигналу, а також його гармонійний склад (включаючи інші 
частоти, наприклад, шум). Для оцінки вібрації запуск повинен розглядатися 
окремо від безперервної роботи через залишкове намагнічення осердя. 
Остаточний ефект зберігається протягом декількох годин після запуску і 
змінюється температура масла, що призводить до короткочасного стану. 
Відповідно, враховуються тільки вібрації через 1000 хвилин (~ 16,7 год) після 
запуску. 
 
Рис. 2.16. Частотні складові коливань у часі при зміні навантаження 
Ліва вісь: струм (коефіцієнт множення 20) – синім кольором, температура 
–червоним. Права вісь: потужність сигналу, 100 Гц (синій), 200 Гц (зелений), 
300 Гц (чорний), 400 Гц (коричневий), 500 Гц (жовтий), вищі гармоніки 
(світло-сірий) та інші частоти (темно-сірий ). 
56 
Як зображено на рисунку 2.16, вся потужність сигналу залежить від 
навантаження. Зміни навантаження призводять до змінної поведінки 
коливань в часі, що підтверджує фізична модель. Порівняння похідної 
вібрацій після змін навантаження також дозволяє визначити температурну 
кореляцію. Крім того, вібрації значно міняються під час постійного струму 
навантаження і незначно при змінній температурі, що може бути викликано 
пристроєм РПН. Для підтримки бажаного коефіцієнта потужності cosφ = 1, 
перемикач навантаження відгалуження перемикається. 
Виходячи з умов методики визначення рівня вібрацій, можна зробити 
висновок, що для визначення стану по рівню вібрацій трансформатора, 
бажано використовувати систему вимірювань з використанням одного 
вібродатчика (акселерометра), який зміг би визначати вектор прискорення в 
подовжньому і поперечному напрямі або використовувати для цих цілей два 
прості датчики. Оскільки система проектуватиметься з метою на мінімальну 
вартість – використання дорогої системи перетворення сигналів з 
вібродатчиків буде недоцільно. Тому кращим варіантом є використання 
активних датчиків зі струмовим виходом 4-20 мА. Подібні датчики фіксують 
середньоквадратичний рівень вібрації за 1 секунду і передають дані в 
аналоговому вигляді на вхід системи моніторингу, що значною мірою 
знизить вимоги до самої системи, але при цьому буде не менш інформативно 
відображати стан трансформатора по показнику рівня вібрацій. Головний 
критерій при виборі – здатність фіксувати частоти до 1кГц. 
 
2.4 Аналіз стану трансформатора за станом трансформаторного 
масла 
Трансформаторне масло (також відоме як ізоляційне масло) – це 
особливий тип масла, яке володіє відмінними електроізоляційними 
властивостями і стійке до високих температур [42]. Трансформаторне масло 
використовується в масляних силових трансформаторах для ізоляції, гасіння 
57 
дуги і коронного розряду, а також для відведення тепла від трансформатора 
(тобто діє як охолоджуюча рідина). 
Трансформаторне масло також використовується для збереження 
осердя і обмоток трансформатора, оскільки вони повністю занурені в масло. 
Іншою важливою властивістю ізоляційного масла є його здатність запобігати 
окисленню паперової ізоляції, яка виготовлена із целюлози. 
Трансформаторне масло діє як бар'єр між киснем повітря і целюлозою, 
уникаючи прямого контакту і, отже, зводячи до мінімуму окислення. Рівень 
трансформаторного масла зазвичай вимірюється за допомогою магнітного 
датчика рівня масла [7]. 
 
 
Рис. 2.17. Схематичне зображення відведення тепла через 
трансформаторне масло 
 
Існує два основні типи трансформаторного масла, яке 
використовується у трансформаторах [46]: 
- трансформаторне масло на основі парафіну; 
- трансформаторне масло на основі нафталіну. 
58 
Нафталінове масло легше окислюється чим парафінове масло. Але 
продукт окислення, тобто шлам, в нафталіновому маслі більш розчиняємий, 
ніж шлам у парафіновому маслі [42]. Таким чином, осад масла на основі 
нафталіну не осідає в нижній частині трансформатора. Отже, він не 
перешкоджає конвекційній циркуляції масла не порушуючи систему 
охолодження трансформатора. 
Хоча парафінове масло має нижчу швидкість окислення, чим 
нафталінове, продукт окислення (шлам) не розчиняється і осідає на дні 
резервуару. Цей осад діє як перешкода для системи охолодження 
трансформатора [32]. 
Інша проблема з парафіновим маслом полягає в тому, що розчинений 
в ньому віск може привести до високої температури застигання. Хоча це не 
проблема в тепліших кліматичних умовах (наприклад, в Індії). 
Не дивлячись на згадані вище недоліки, масло на основі парафіну все 
ще широко використовується в багатьох країнах (наприклад, в Індії, країнах 
Африки тощо) через його високу доступність. 
Деякі специфічні властивості ізоляційного масла слід враховувати для 
визначення придатності масла. Властивості (або параметри) 
трансформаторного масла: 
Електричні властивості: діелектрична міцність, питомий опір, 
коефіцієнт діелектричного розсіяння. 
Хімічні властивості: вміст води, кислотність, зміст осаду. 
Фізичні властивості: міжфазний натяг, в'язкість, температура спалаху, 
температура застигання. 
 
2.4.1 Діелектрична міцність трансформаторного масла 
 
Діелектрична міцність трансформаторного масла також відома як 
напруга пробою трансформаторного масла [47]. Напруга пробою 
59 
вимірюється шляхом спостереження за тим, при якій напрузі іскряться пасма 
між двома зануреними в масло електродами, розділені певним зазором. 
Низьке значення пробою вказує на наявність в маслі вмісту вологи і 
провідних речовин. 
 
Рис. 2.18. Зовнішній вигляд установки для тестування 
трансформаторного масла на діелектричну міцність 
 
Для вимірювання діелектричної міцності трансформаторного масла 
зазвичай використовується портативний вимірювальний комплекс (рисунок 
2.18) [20]. У цьому комплексі масло зберігається в посудині, в якій одна пара 
електродів закріплена із зазором 2,5 мм (в деяких випадках 4 мм) між ними 
(рисунок 2.19). Між електродами подається повільно зростаюча напруга. 
Швидкість зростання напруги регулюється на рівні 2 кВ/с і відстежується 
напруга, при якій починається іскріння між електродами. Це показує, при 
якій напрузі діелектрична міцність трансформаторного масла між 
електродами була порушена. 
 
 
60 
 
Рис. 2.19. Виставлений зазор між електродами для перевірки 
діелектричної міцності масла 
 
Це вимірювання проводиться від 3 до 6 разів на одному і тому ж 
зразку масла, і береться середнє значення цих показань. Значення пробивної 
напруги трансформаторного масла - важлива характеристика масла як 
ізолятора. 
Сухе (без вологи) і чисте масло має вища напруга пробою, чим масло 
із змістом вологи і іншими провідниковими домішками. Мінімальна напруга 
пробою трансформаторного масла або діелектрична міцність 
трансформаторного масла, при якому це масло можна безпечно 
використовувати в трансформаторі, вважається за рівну 30 кВ. 
 
2.4.2 Питомий опір трансформаторного масла 
 
Це ще одна важлива властивість трансформаторного масла. Питомий 
опір масла є мірою опору постійному струму між двома протилежними 
сторонами одного блоку об'ємом 1см3 масла. Одиниця вимірювання – Ом∙см 
61 
при певній температурі. Зі збільшенням температури питомий опір масла 
швидко зменшується [41]. 
Відразу після заправки трансформатора маслом після тривалого 
відключення температура масла повинна відповідати температурі 
навколишнього середовища, а при повному навантаженні температура 
повинна бути дуже високою і може зрости до 90 °С в умовах 
перевантаження. Таким чином, питомий опір ізоляційного масла має бути 
високим при кімнатній температурі, а також воно повинне мати добрі 
значення при високій температурі. Ось чому питомий опір або питомий опір 
трансформаторного масла вимірюється при 27 °С, а також при 90 °С. 
Мінімальний стандартний питомий опір трансформаторного масла 
при 90 °С складає 35×1012 Ом∙см, а при 27 °С - 1500×1012 Ом∙см. 
 
2.4.3 Коефіцієнт діелектричних втрат трансформаторного масла 
 
Коефіцієнт діелектричного розсіяння також відомий як коефіцієнт 
діелектричних втрат або тангенс-дельта трансформаторного масла [4]. Коли 
ізоляційні матеріали поміщаються між струмоведучою і заземленою 
частиною електрообладнання, тоді протікає струм витоку. Оскільки 
ізоляційний матеріал за своєю природою є діелектриком, струм через 
ізоляцію в ідеальному випадку, випереджає напругу на 90 °. Тут напруга 
означає миттєву напругу між струмоведучою частиною і заземленням 
обладнання. Але насправді ніякі ізоляційні матеріали не мають ідеального 
діелектричного характеру. 
Якщо кут втрат малий, то резистивна складова струму IR мала, що 
вказує на високу резистивну властивість ізоляційного матеріалу. Висока 
резистивна ізоляція є добрим ізолятором, тому бажано, щоб кут втрат був 
якомога менше. Тому основною умовою нормальної роботи є повинне 
62 
збереження значення tgδ як можна меншим. Високе значення цього tgδ вказує 
на наявність забруднень в трансформаторному маслі. 
Отже, існує чіткий зв'язок між tgδ і питомим опором ізоляційного 
(трансформаторного) масла. Якщо питомий опір ізолюючого масла 
зменшується, значення tgδ збільшується, і навпаки. Таким чином, як 
випробування на питомий опір, так і вимірювання tgδ трансформаторного 
масла, як правило, не потрібний для одного і того ж ізолятора або 
ізоляційного масла. 
Коротко можна сказати, що tgδ  є мірою недосконалості діелектричної 
природи ізоляційних матеріалів, таких як трансформаторне масло. 
 
2.4.4 Кислотність трансформаторного масла 
 
Кислотність трансформаторного масла є шкідливою властивістю. 
Якщо масло стає кислим, вода, що міститься в маслі стає більш розчинною. 
Кислотність масла погіршує ізоляційні властивості паперової ізоляції 
обмоток. Кислотність прискорює процес окислення в маслі. Кислота сприяє 
корозії металу через присутність перевищення вологи в маслі [32]. 
Тест на кислотність трансформаторного масла може бути 
використаний для вимірювання кислотних складових забруднюючих 
речовин. Виражається кислотність масла в міліграмі КОН, необхідну для 
нейтралізації кислоти, присутньої в грамі масла. Це також відоме як число 
нейтралізації. 
 
2.4.5 Вміст води в трансформаторному маслі 
 
Вміст вологи або води в трансформаторному маслі вкрай небажано, 
оскільки воно негативно впливає на діелектричних властивості масла. Вміст 
води в маслі також впливає на паперову ізоляцію, осердя і обмотку 
63 
трансформатора. Папір дуже гігроскопічний та поглинає максимальну 
кількість води з масла, що впливає на властивості ізоляції паперу, а також 
скорочує термін її служби. Але в навантаженому трансформаторі масло 
нагрівається, тому розчинність води в маслі збільшується [32, 33]. 
В результаті папір вивільняє воду і збільшує вміст води в 
трансформаторному маслі. Таким чином, температура масла під час взяття 
зразка для випробування є критичною. Під час окислення в маслі 
утворюються кислоти, які викликають розчинність води в маслі. Кислота у 
поєднанні з водою додатково розкладає масло, утворюючи більше кислоти і 
води. Швидкість деградації нафтопродукту збільшується. Вміст води в маслі 
вимірюється в мільйонних долях (часток на мільйон одиниць). 
Вміст води в маслі допускається до 50 проміле відповідно до 
рекомендацій IS-335 (1993). Точне замірювання вмісту води на таких низьких 
рівнях вимагає дуже складного обладнання, такого як титратор Coulometric 
Karl Fisher. 
 
2.4.6 Міжфазний поверхневий натяг трансформаторного масла 
 
Міжфазний поверхневий натяг між поверхнею розділу води і масла є 
способом вимірювання сили тяжіння між водою і маслом та визначається 
міліньютон/метр. Точне визначення міжфазного поверхневого натягу масла 
корисне для визначення наявності полярних забруднень і продуктів розпаду 
масла. Нове масло, як правило, володіє високим міжфазним натягом [31]. 
 
2.4.7 Температура спалаху трансформаторного масла 
 
Температура спалаху трансформаторного масла – це температура при 
якій масло дає достатньо пари для утворення горючої суміші з повітрям. Ця 
суміш дає миттєвий спалах при застосуванні полум'я в стандартних умовах. 
64 
Температура спалаху важлива, тому що вона визначає ймовірність 
виникнення пожежі в трансформаторі. Тому бажано мати дуже високу 
температуру спалаху трансформаторного масла. Загалом, це більше, ніж 140 
° (> 10 °). 
 
2.4.8  Температура застигання трансформаторного масла 
 
Це мінімальна температура, при якій масло починає текти за 
стандартних умов випробувань [45]. Температура застигання 
трансформаторного масла є важливою властивістю в основному в місцях де 
клімат холодний. Якщо температура масла падає нижче за температуру 
застигання, трансформаторне масло припиняє конвекцію і перешкоджає 
охолоджуванню в трансформаторі. Масло на основі парафіну має вищу 
температуру застигання у порівнянні з маслом на основі нафталіну. 
Температура застигання трансформаторного масла в основному залежить від 
вмісту воску в маслі. Оскільки масло на основі парафіну має більший зміст 
воску, то воно має вищу температуру застигання. 
 
2.4.9 В'язкість трансформаторного масла 
 
В'язкість трансформаторного масла – це опір потоку у нормальних 
умовах. Опір потоку трансформаторного масла означає перешкоді 
конвекційної циркуляції масла усередині трансформатора. Якісне масло 
повинно мати низьку в'язкість, щоб воно чинило менший опір звичайному 
потоку масла, таким чином, не впливаючи на охолоджування 
трансформатора. Низька в'язкість трансформаторного масла має важливе 
значення, але не менш важливий, щоб в'язкість масла збільшувалася якомога 
менше при зниженні температури. Кожна рідина стає більш в'язкою, якщо 
температура знижується [45]. 
65 
Згідно рекомендаціям НЕК «Укренерго» установка системи 
моніторингу стану трансформаторного масла не є обов’язковою необхідністю 
для трансформаторів класу напруги до 110 кВ. При цьому, згідно регламенту 
технічного обслуговування, масло обов'язково береться на пробу для 
лабораторного аналізу один раз в два роки. 
Системи аналізу трансформаторного масла є вкрай дорогими, вони 
досить складні технічно, а деякі є цілими лабораторними комплексами з 
можливістю непрямого аналізу діапазону температур точкових перегрівань, 
згідно вмісту в маслі певних вуглецевих з'єднань. Вартість подібних систем 
починається з 10000-15000 $, що робить використання подібних систем в 
установках до 110 кВ недоцільним [46]. 
Проте, як показує статистика поломок трансформаторів найбільш 
часто вони пов'язані зі станом трансформаторного масла. Тому моніторинг 
його стану дуже бажаний в системі діагностики стану трансформатора. 
Однією із загальних характеристик рідкого середовища, таких як 
трансформаторне масло, вода, ацетон, спирти, нафта тощо є прозорість 
(колір, каламутність). Якщо в прозорій рідині немає сторонніх домішок – 
вона залишиться прозорою, якщо ж домішок дуже багато – рідина темніє, 
змінюючи свою прозорість [39]. 
Для порівняння можна глянути на 2 проби масла, зображених на 
рисунку 2.20 одна з новим маслом, а друга з відпрацьованим. 
66 
 
Рис. 2.20. Проба чистого трансформаторного масла (праворуч) і 
відпрацьованого (зліва) 
 
Як видно з рисунка 2.20, відпрацьоване масло, яке послужило 
причиною дефекту майже повністю втратило свою прозорість, колір при 
цьому став майже чорним. 
Таким чином, систему аналізу стану трансформаторного масла можна 
звести до вимірювання в реальному часі його прозорості. Для цього, як 
правило, в хімічній промисловості застосовують проточні або занурювальні 
датчики каламутності. Даний тип пристроїв, для даної мети, повинен мати 
струмовий вихід 4-20 мА, при цьому паралельно з прозорістю вимірювати 
вміст вологи в маслі. Дане рішення дозволить стежити за загальним станом 
трансформаторного масла і дати сигнал за критичних умов роботи, а також 
дане рішення буде дуже дешевим, що дозволить застосовувати його в 
системах моніторингу і діагностики навіть на невеликих підстанціях класу 
напруги 6-35/0,4 кВ. 
 
 
 
 
67 
РОЗДІЛ 3 
 ВИБІР КОНЦЕПЦІЇ ТА КОМПОНЕНТІВ СИСТЕМИ МОНІТОРИНГУ 
ТА ОЦІНЮВАННЯ ТЕХНІЧНОГО СТАНУ СИЛОВОГО 
ТРАНСФОРМАТОРНОГО ОБЛАДНАННЯ 
 
3.1 Вибір концепції системи моніторингу 
 
Сучасні системи діагностики параметрів практично будь-якого 
технологічного процесу базуються на автоматизованих системах управління, 
побудованих на SCADA системах [21]. Дані системи набули великого 
поширення завдяки гнучкості налаштування, можливості створення мереж, в 
яких точки, розташовані за багато кілометрів один від одного можуть 
працювати в одній системі. 
Абревіатура «SCADA» розшифровується як: «система 
диспетчерського контролю і збору даних. Системи SCADA на своєму 
фундаментальному рівні є системами промислового управління. Це 
комп'ютерні системи управління, які контролюють виробничими процесами. 
Системи SCADA можна знайти на виробничих об'єктах, видобутку і 
переробці корисних копалин, фармацевтиці, енергетиці, очищенні і розподілі 
води і цей список можна продовжити. Вони є найкращим методом контролю 
процесів, які мають великі об'єми даних, які вимагають збір і аналіз або 
передачу на великі відстані, або вимагають критичного контролю в 
швидкодіючих процесах. 
Основними компонентами системи SCADA є наступні сигнали [21]: 
• DI – дискретний вхід, 
• DO – дискретний вихід. 
68 
Дискретні сигнали (цифрові сигнали) забезпечують вхід ОN або ОFF 
для системи SCADA. Такий же двійковий формат сигналу, який 
використовується в комп'ютерних процесорах. Основні типи сигналів: 
• AI – аналоговий вхід, 
• АТ - аналоговий вихід 
Аналогові сигнали є безперервними. Зміну значення сигналу 
відображає зміна контрольованих параметрів. Прикладами аналогових 
сигналів є температура і тиск. Сигнали, що генеруються приладами, 
контрольованими системою SCADA, засновані на напрузі або струмі. 
Аналогові сигнали можуть відформатовані як: 4-20 мА, 0-20 мА, 1-5 В для 
постійного струму 0-5 В від 10 В. Значення (чи дискретних або аналогових), 
при використанні в системі SCADA, оператори повинні розглядатися їх як 
корисні [21]. 
Збір даних і управління системою на найвищому рівні діляться на дві 
основні системи: 
• SCADA – диспетчерський контроль і збір даних; 
• DCS – розподілена система управління. 
Визначення SCADA – це система моніторингу і / або контролю, яка 
використовує центральний комп'ютер для зберігання інформації і локальне / 
видалене обладнання для моніторингу об'єктів і процесів. Управління може 
бути автоматичним або ручним і може здійснюватися на віддалених 
пристроях або центральному комп'ютері [21]. 
Визначення DCS – це система моніторингу і / або контролю, яка 
використовує центральний комп'ютер для зберігання інформації і локальне / 
віддалене обладнання для моніторингу об'єктів і процесів. Управління може 
бути автоматичним або ручним і може здійснюватися на віддалених 
пристроях або центральному комп'ютері. 
Не дивлячись на те, що система SCADA, і система DCS практично 
однакові на всіх рівнях, існує дуже принципова відмінність. Система SCADA 
орієнтована на події і орієнтована на оператора. Дані зберігаються в базі 
69 
даних, а управління зазвичай здійснюється видалено. DCS управляється 
станом процесу, він безпосередньо пов'язаний з польовими пристроями, а 
управління здійснюється локально та автоматично. Операторові тільки 
повідомляється про те, що сталося. Основна станція SCADA зазвичай 
розглядає зміни стану (як точки стану, так і аналогові зміни, що приводять до 
аварійних сигналів) як основні критерії, що визначають систему збору і 
представлення даних. Будь які невиявлені зміни стану просто не можуть бути 
пропущені. Зміна стану приведе до того, що система згенерує всі тривоги, 
події, оновлення бази даних і будь яку спеціальну обробку, необхідну для 
цього. Списки подій і списки аварій мають велике значення для оператора, 
інколи більше ніж екрани даних. SCADA для Спостереження - Оператор 
приймає заходи, У системи DCS навпаки, вони є системами управління 
процесом, які засновані на стану і розглядають поточний і минулий стан 
змінної процесу як головні критерії, що приводять в дію DCS. Протоколи 
PLC, як правило, засновані на скануванні регістрів без якої-небудь 
конкретної обробки змін стану. Якщо точка перемикається між 
скануваннями, вона не буде видною DCS. Якщо будь-яка зміна станів є 
критичною (наприклад, для використання DCS для додатків SCADA), 
необхідно зафіксувати точку, поки не буде підтверджено, що вона була 
відсканована, що може бути складним і недетермінованим. Програмні 
завдання DCS зазвичай виконуються послідовно, а не по подіях. Якщо 
процес починає переходити від заданого параметра, DCS відповідає на те як 
зберегти значення цього параметра. Повідомлення Оператора є другорядним 
міркуванням. Списки подій і аварійних сигналів мають другорядне значення 
для відображення процесу, а фільтрація може бути не такою складною і 
гнучкою. З іншого боку, створення і відображення даних, особливо 
аналогових трендів і стандартних технологічних блоків, набагато зручніше 
для користувача і простіше як для операторів так і для інженерів. 
Системи SCADA історично були поділені на два основні різновиди: 
Власна система SCADA [21]: 
70 
 Всі або більшість компонентів розроблені одним постачальником: 
− установка і обслуговування з одного джерела, 
− відсутність сумісності з іншими продуктами. 
 Використання пропрієтарних комунікацій і програмування Мiх&Match 
SCADA системи: 
− зазвичай поставляється системним інтегратором, 
− зазвичай використовує відкриті протоколи зв'язку, 
− використовує готові продукти, 
− програмований логічний контролер (ПЛК) використовує 
стандартні процедури, 
− використовується відкрите програмне забезпечення НMI.  
Оригінальні системи SCADA були пропрієтарними. Виробник 
розробляв все обладнання, програмне забезпечення, встановлення 
обладнання і всього програмного забезпечення здійснював сам. У міру 
вдосконалення комп'ютерних технологій системи SCADA розвивалися, щоб 
використовувати переваги цього прогресу. Апаратні компоненти почали 
краще реалізовуватися на ринку. Розпочався розвиток програмного 
забезпечення SCADA при використанні стандартів зв'язку із відкритим 
протоколом. Це призвело до зростання числа системних інтеграторів, 
компаній, які розробляли власні системи для задоволення потреб кінцевих 
користувачів. 
Всього існує чотири основні частини системи SCADA: 
− промислові вимикачі і датчики, 
− ПЛК / віддалений термінал 
− протокол передачі даних – відкритий стандарт (наприклад, 
МODBUS) або пропрієтарні, 
− центральна комп'ютерна станція, включаючи програмне 
забезпечення НMI. 
Дискретні сигнали генерують: 
71 
 кінцеві вимикачі, 
 кнопки, 
 поплавкові вимикачі, 
 датчики потоку, 
 релейні контакти, 
 селекторні перемикачі. 
 
 
Рис. 3.1. Промислові вимикачі і датчики 
 
 
Рис 3.2.Схеми замикання контактів: а - нормально відкритий контакт, б - 
нормально закритий контакт, в - змішаний тип 
 
72 
Аналогові сигнали зазвичай надходять від приладів і обладнання 
управління рухом. Найбільш поширеним приладом є аналізатори. 
Аналізатори – це випробувальне обладнання, розташоване на місці для 
контролю якості процесу. Вихідний сигнал первинного сигналу аналізатора є 
аналоговим, але зазвичай є кілька дискретних контактів для сигналів тривоги. 
Як логічний елемент для обробки вхідних сигналів і генерації по 
зашитій логіці вихідних сигналів, в SCADA системах використовуються 
ПЛК. 
Програмовані логічні контролери бувають самих різних розмірів і 
форм. Вони використовуються починаючи в з систем управління на атомних 
електростанціях до управління дренажними насосами у гаражі. 
Високопродуктивні ПЛК можуть працювати з декількома стійками модулів 
вводу-виводу, різними комунікаційними модулями і можуть бути 
встановлені в конфігурації з резервуванням, тому втрата джерела живлення 
або процесора не зупинить управління об'єктом. Останнім кроком в розвитку 
ПЛК є програмований контролер автоматизації (PAC). PAC має 
комп'ютерний процесор, тому він краще працює з мережами Ethernet 
(маршрутизатори / комутатори), які стають переважаючими в системах 
SCADA. Програмування також може бути виконане на більшості основних 
потокових мовах програмування (C ++, STEP, RТХ тощо). 
Міні - ПЛКсистеми, як правило побудовані для обробки і контролю 
невеликої кількості входів / виходів. Інколи вони можуть мати тільки 
дискретні сигнали і функціонувати як інтелектуальні реле. Вони зазвичай не 
розширяються, щоб додати більше точок вводу-виводу. Програмування 
зазвичай просте. Інколи програмування можна виконати навіть за допомогою 
клавіш на передній панелі ПЛК. 
Relay Ladder Logic був першою мовою програмування для ПЛК. Це 
імітувало електричні схеми, які електрики звиклися бачити в контрольних 
панелях в програмному забезпеченні. Фактично, електрики були першими 
програмістами ПЛК. У міру зміни апаратного і програмного забезпечення 
73 
компанії, що випускають продукти, почали розходитися в своїх підходах до 
створення ПЛК. Стало очевидним, що необхідно розробити стандарти для 
того, щоб програмне і апаратне забезпечення могли працювати разом. У 
Європі МЕК розробив стандарт 61131, в якому визначено п'ять стилів 
програмування, які використовуватимуться в ПЛК: 
– релейна «сходова» логіка, 
– функціональна блок-схема, 
– структурований текст, 
– список команд, 
– схема послідовних функцій. 
Для досягнення мети даної роботи, підійде класична схема 
SCADAсистеми, що реагує на зміну станів сигналів та реєструє дані зміни в 
базі даних. 
 
3.2 Визначення номенклатури елементів системи 
Враховуючи, що обладнання для діагностики розташовуватиметься 
усередині приміщення підстанції, а також наявності відносно невеликої 
кількості контрольно-вимірювальних приладів, вимоги до апаратної частини 
системи діагностики будуть достатньо низькими. Сама SCADA- система буде 
встановлена на звичайний ПК з операційною системою сімейства Microsoft 
Windows або на системі Linux [21]. Для поставлених у роботі завдань, підійде 
практично будь-який промисловий ПК. Головною вимогою – є наявність не 
менше двох портів ЕTHERNET для організації роботи з сервером по 
протоколу Modbus. 
Як варіант у плані ціни і достатньої конфігурації, можуть бути 
промислові міні-ПК фірми «Qotom». Цей промисловий комп'ютер «Q150S 
Industrial Mini PC» побудований на базі сучасних комплектуючих фірми 
INTEL. Процесор Intel Celeron j3160 має 4 обчислювальних ядра і пікове 
тепловиділення 6 Вт [22]. Завдяки низькому енергоспоживанню, система 
74 
охолодження цього промислового ПК виконана повністю пасивною, а корпус 
повністю герметичний. Завдяки використанню флеш пам'яті замість 
класичного механічного жорсткого диска, даний ПК нечутливий до 
підвищеної вібрації. При цьому ціна на даний ПК складає близько 10237 грн. 
Безперечним плюсом є наявність сертифікатів, а також широкий діапазон 
робочих температур від мінус 40 до плюс 50 градусів по Цельсію при 
відносній вологості в 70%. 
 
 
Рис. 3.3. Зовнішній вигляд промислового ПК  
«Qotom Q150S Industrial Mini PC»  
 
Для організації панелі оператора, необхідна наявність сенсорного 
дисплея. Панель оператора потрібна для того, щоб обслуговуючий персонал 
75 
міг отримати доступ до журналу подій, переглянути працездатність 
вимірювальних приладів, а також зробити налаштування і калібрування, 
перебуваючи в приміщенні підстанції. Для цих цілей потрібно вибрати 
промисловий сенсорний дисплей. Підходящим варіантом може послужити 
дисплей фірми «Mitsubishi» марки AA104VB04. При ціні в 1464 грн. він 
володіє всіма необхідними характеристиками [22]. Його діагоналі в 10,4 
дюйма, його роздільна здатність складає 640х480 пікселів, що цілком 
достатньо для організації повнофункціональної панелі оператора. 
 
 
 
Рис. 3.4. Промисловий сенсорний дисплей «Mitsubishi AA104VB04» 
 
Для вимірювання температури, в промисловості найчастіше 
застосовуються датчики температури двох типів: 
- терморезистори, 
- термопари. 
Для потреб системи моніторингу і діагностики характеристик 
силового трансформатора, буде потрібно 4 датчики. Для вимірювання 
температури масла в трьох точках підійдуть терморезистивні датчики PT100, 
оскільки цей тип датчиків має вищу точність, але діапазон робочих 
76 
температур значно нижчий, але достатній. Термопари частіше 
застосовуються у виробництвах з вимірюваними температурами вище 400 
градусів. По співвідношенню ціна / якість найдоцільніше застосовувати 
датчики RTD Pt100  [23]. Ціна датчика складає 1080 грн. 
 
Рис. 3.5. Датчик RTD Pt100  
  
Для вимірювання температури середовища трансформатора – підійде 
комбінований датчик, що вимірює температуру і вологість повітря. Найбільш 
відповідним варіантом, з точки зору ціни і функціоналу, можна використати 
датчик HM2R фірми «Certa» [23]. Його ціна складає 3027,6 грн. 
 
Рис. 3.6. Датчик HM2R фірми «Certa» 
77 
Для вимірювання рівня вібрацій, необхідно використовувати активний 
вібродатчик з виходом 4-20мА. Універсальний вихідний сигнал понизить 
вимоги до системи перетворення сигналу. Для цих цілей підійде датчик HS-
100S фірми «Hansford Sensors» [21]. При ціні в 2100 грн, даний датчик 
володіє всіма потрібними характеристиками. 
 
Рис. 3.7.Вібродатчик HS-100S фірми «Hansford Sensors» 
 
Як п’єзоелектричний датчик для фіксації часткових розрядів, можна 
використати практично будь-які п’єзодатчики, наприклад, ТEL-27 фірми 
Sentrion, їх продають партіями по 10 шт. за ціною 360 грн. за партію [21]. Для 
фіксації часткових розрядів і визначення їх локалізації знадобиться 6 
датчиків. 
 
Рис. 3.8. П’єзоелектричний датчик ТEL-27 фірми «Sentrion» 
78 
Для визначення загального стану трансформаторного масла, 
потрібний активний датчик каламутності з уніфікованим вихідним сигналом 
4-20мА. Для цього підійде датчик InPro 8100 фірми "Mettler Toledo" [21]. Сам 
датчик зазвичай поставляється разом з вимірювальною системою, але також 
можна замовити окремо. Його ціна 1440 грн. Для аналізу стану масла, будуть 
вибрані 2 точки за еталон. Сигнал 4 мА відповідатиме новому маслу, а сигнал 
20 мА відповідатиме відпрацьованому маслу. При цьому датчик також 
вимірює вміст води в трансформаторному маслі. 
 
 
Рис. 3.9. Датчик InPro 8100 фірми «Mettler Toledo» 
 
При виборі ПЛК для вибраної SCADA-системи, необхідно керуватися 
правилом раціонального мінімалізму, щоб він відповідав технічно всім 
поставленим завданням, мав достатню кількість необхідних цифрових і 
аналогових входів/виходів. Враховуючи конфігурацію обладнання, можна 
зробити висновок, що потрібний ПЛК з 12 аналоговими входами. Для 
реалізації даного завдання підійде ПЛК Fatek FBs-20MN з ціною 19300 грн. 
[23]. 
79 
 
Рис. 3.10. Загальний вигляд ПЛК Fatek FBs-20MN 
 
Так як даний ПЛК має всього 4 аналогових входи, його потрібно 
доукомплектувати розширювальним модулем 6ЕД1052-108-0БА2 фірми 
«Siemens » [23]. Ціна модуля складає 6198,27 грн. 
 
 
 
Рис. 3.11. Розширювальний модуль Siemens 
 
 
80 
3.3 Оцінка вартості запропонованої системи 
 
Якщо підводити підсумок, то для фінальної оцінки вартості отриманої 
системи, можна звести всі найменування і ціни в таблицю 3.1. (ціни на 
обладнання вказані на 12.11.2020 року) 
Таблиця 3.1 
Найменування та ціни обладнання станом на 1.11.2024 
  Ціна за  
Найменування Кількість одиницю, Загальна вартість, грн 
грн 
ПК Qotom Q150S Industrial 1 10237 15655 
Mini PC  
Сенсорний дисплей 1 1464 1464 
Mitsubishi AA104VB04  
Датчик RTD Pt100  3 1080 3240 
Датчик HM2R фірми 1 2561 2561 
«Certa» 
Вібродатчик HS-100S  1 2100 2100 
Датчик TEL-27 6 6*36 216 
Датчик мутності InPro 1 1440 1440 
8100  
ПЛК Fatek FBs-20MN 1 19300 7740 
Розширювальний модуль 1 6198,27 6198,27 
6ЕД1052-108-0БА2 
Мідний провід ПВС 2х0,75  150м 16 2400 
Корпус металевий ЩМП- 1 709 1596 
1-3 76 У2 IP54 LIGHT 
Роботи з монтажу та 240 год. 92 42080 
налаштування 
Разом  86690,27 
 
 
 
81 
Виходячи з отриманої вартості розробленої системи моніторингу та 
оцінювання технічного стану силового трансформаторного обладнання, 
можна відмітити, що ціна даної системи вийшла значно меншою за існуючу 
систему ЕСМДУ-ТРАНС виробництва ВАТ «ЗТР» приблизною вартістю 
86690,27 гривень. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
82 
ВИСНОВКИ 
 
Кваліфікаційна магістерська робота присвячена розробці системи 
моніторингу та оцінювання технічного стану силового трансформаторного 
обладнання. 
1. Аналіз стану розподільних мереж України показав, що велика 
кількість трансформаторного обладнання морально та фізично застаріле. 
Багато трансформаторів мають напрацювання вище терміну експлуатації, 
через що спостерігається підвищена аварійність. 
Виходячи із аналізу найпоширеніших несправностей трансформатора, 
які є основними причинами виникнення аварій в трансформаторах, було 
систематизовано найбільш поширені: 
– несправності в системі охолодження; 
– газонасиченість трансформаторного масла; 
– старіння масла; 
– знос твердої ізоляції; 
– забруднення трансформаторного масла; 
– окислення трансформаторного масла; 
– підвищена вібрація. 
Ґрунтуючись на інформації про найбільш поширені причини аварій, 
зроблений висновок, що система моніторингу та оцінювання технічного 
стану силового трансформатора, повинна включати набір необхідних 
апаратних і програмних засобів, здатних визначати відхилення значень 
параметрів, що характеризують стан трансформаторного масла, стану твердої 
ізоляції, стану системи охолодження трансформатора, а також моніторингу 
рівня вібрацій трансформатора. 
2. Огляд сучасних методик визначення стану трансформатора, 
показав, що на даний момент їх існує велика кількість і з кожним днем 
з'являються нові прогресивні методики. 
83 
Встановлено, що метод визначення стану твердої ізоляції, заснований 
на фіксації часткових розрядів за допомогою недорогих п’єзоелектричних 
датчиків є дуже ефективним для визначення рівня часткових розрядів. По 
рівню вихідного сигналу даний метод практично так само ефективний, як і 
метод акустичної емісії, але ціна обладнання значно нижча. 
3. За основну концепцію системи діагностики і моніторингу було 
обрано класичну систему SCADA від ПрАТ «Запоріжтрансформатор». 
Ґрунтуючись на характеристиках для діагностики і на вибраних 
методиках, зроблено вибір номенклатури елементів системи моніторингу та 
оцінювання технічного силових трансформаторів розподільчих мереж.  
Розрахунок загальної вартості показав, що розроблена система, 
володіючи всіма необхідними засобами для оцінки стану трансформаторів є 
доступною в плані ціни, що робить її установку доцільнішою у відносно 
недорогі підстанції з відносно недорогими трансформаторами. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
84 
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 
 
1. Аксьонов Ю.П. Моніторинг технічного стану високовольтної ізоляції 
електрообладнання енергетичного призначення в експлуатації та 
ремонтах. - К: Наукова думка, 2015. – 338с. 
2. Алексєєв Б. А. Потужні силові трансформатори: контроль стану в 
роботі та при ревізії. – К.: НТФ «Енергопрогрес», 2015. – 88 с. 
3. Бондаренко В.Є. Підвищення ефективності експлуатаційного 
вимірювального контролю трансформаторних олій. Монографія. / В.Є. 
Бондаренко, П.Ф. Щапов, О. В. Шутенко. – Харків: НТУ «ХПІ», 2007. – 
452 с. 
4. ГКД 34.46.501 – 2003. Трансформатори силові типова інструкція з 
експлуатації (30142). 
5. Гольдштейн В.Г., Хренніков А.Ю. Технічна діагностика, 
ушкоджуваність та ресурси силових та вимірювальних 
трансформаторів і реакторів / Харків: НТУ «ХПІ», 2007. – 320 с 
6. Дмитрієв А. І. Діагностика електрообладнання електричних станцій та 
підстанцій. - Херсон: Ексмо, 2015. - 64 с. 
7. Електричні машини: навч. посіб. для студ. вищ. навч. закладів /Л. Я. 
Бєлікова, В. П. Шевченко. – О.: Наука і техніка, 2012.– 480 с. 
8. Енергетична стратегія України на період до 2023 року (Розпорядження 
кабінета міністрів України від 18.08.2017 № 605-р). 
9. Дорошенко В.В. Аналіз сучасних інтелектуальних систем діагностики 
трансформаторного обладнання / В.В. Дорошенко, О.О. Ситник / Збірник 
тез доповідей студентської науково-практичної конференції ЧДТУ: 23–
24 квіт. 2024 р. [Електронний ресурс] / [упоряд.: Єгорова О. В., 
Захарова О. В., Тичков В.В. та ін.]; М-во освіти і науки України, 
Черкас. держ. технол. ун-т. – Черкаси: ЧДТУ, 2024.– С. 48-49. 
85 
10. Значення трансформатора у сучасній енергетиці. [Електронний ресурс] 
/ Інтернет-проект Енергія майбутнього. Режим доступу: 
http://zaryad.com  
11. Калявін В.П. Рибаков Л.М. Надійність та діагностика елементів 
електроустаткування. – Херсон.: Елмор, 2009. 
12. Клімов, А.Г. Діагностичне обладнання та засоби неруйнівного 
контролю для об'єктів енергетики/ А.Г. Клімов, В.Р. Козлов // 
Енергетик. - 2013. - №1. - С. 42. 
13. Клюєв В. В. Неруйнівний контроль та діагностика: Довідник / В. В. 
Клюєв, Ф. Р. Соснін, В. Н. Філінов та ін. - К.: Машинобудування, 2003. 
- 657 с. 
14. Коваленко І. Н. Розрахунок ймовірнісних характеристик систем / 
Коваленко І. Н. - К.: Техніка, 1982. - 95 с. 
15. Могузов В. Ф. Обслуговування силових трансформаторів. - К.: Наукова 
думка, 2017. - 192 с. 
16. Монастирський А.Є., Колачов Н.І., Таджіюаєв А.І., Анічков Д.А., 
Методи та засоби оцінки стану маслонаповненого обладнання: 
Навчальний посібник, 2016. 
17. Пархоменко П. П. Основи технічної діагностики (Оптимізація 
алгоритмів діагностування, апаратурні засоби)/П. П. Пархоменко, Є. С. 
Согомонян. - К.: Енергія, 1981. - 320 с. 
18. Попов Г.В. Питання діагностики силових трансформаторів. - К.: Вища 
школа, 2013. - 176 с. 
19. Правила улаштування електроустановок. ПУЕ 5-тє вид., перероб. та 
доповнене. – Х.: , 2016. – 736 с. 
20. Сайт АТ «Український науково-дослідний проектно-конструкторський 
та технологічний інститут трансформаторобудування» режим доступу 
(АТ «ВІТ»). Режим доступу: http://www.vit.zp.ua/index.html (дата 
відвідування 12.10.24). 
86 
21. Сайт компанії «ASTRA-PROJECT» Режим доступу: 
https://astrascada.com.ua (дата відвідування 12.10.24) 
22. Сайт компанії «BRAIN». Режим доступу: https://brain.com.ua (дата 
відвідування 10.10.24) 
23. Сайт компанії Yancheng Hongtai сплаву Electric Apparatus Co., Ltd  
https://ua.heaterchina.net/temperature-sensor/resistance-temperature-
detectors/industrial-temperature-sensor-pt100-rtd.html  
24. Сайт ПАТ «Запоріжтрансформатор». Режим доступу: http://www.ztr.ua/ 
(дата відвідування 06.10.24) 
25. Силові трансформатори. Довідкова книга; за ред. С.Д. Лізунова, А.К. 
Лоханіна, 2004. – 616 с. 
26. Скляров В. Ф. Діагностичне забезпечення енергетичного 
виробництва/В. Ф. Скляров, В. А. Гуляєв. - К.: Техніка, 1985. - 184 с. 
27. Технічна експлуатація електричних станцій і мереж. Правила. — К. : 
Об‘єднання енергетичних підприємств «Галузевий резервно-
інвестиційний фонд розвитку енергетики», 2003. — 329 с. 
28. Федоров Ю.Н., Довідник інженера з АСУТП: Проектування та 
розробка: навчально-практичний посібник. К: Інфа, 2008. 928с. 
29. ASTM D7812-16, Standard Test Method for Tensile Testing of Aramid 
Paper; ASTM International: West Conshohocken, PA, USA, 2016. 
30. Bagheri S., Effatnejad R., Salami A., Transformer winding parameter 
identification based on frequency response analysis using hybrid wavelet 
transform (WT) and simulated annealing algorithm (SA) and compare with 
genetic algorithm (GA) // Indian Journal of Science and Technology, vol. 7, 
pp. 614-621, 2014. 
31. Bakar N., Abu-Siada A., A novel method of measuring transformer oil 
interfacial tension using UV-Vis spectroscopy // IEEE Electr. Insul. Mag. 
2016, vol. 32, pp. 7-13. 
87 
32. Bandara K., Ekanayake C., Saha, T., Ma H., Performance of Natural Ester as 
a Transformer Oil in Moisture-Rich Environments // Energies 2016, vol. 9, 
pp. 258-288. 
33. Betie A., Meghnefi F., Fofana, I., Yeo Z., Ezzaidi H., On the feasibility of 
aging and moisture of oil impregnated paper insulation discrimination from 
dielectric response measurements // IEEE Trans. Dielectr. Electr. Insul. 
2015, vol. 22, pp. 2176-2184. 
34. Bua-Nunez I., Posada-Roman J., Serrano J., Garcia-Souto A., 
Instrumentation system for location of partial discharges using acoustic 
detection with piezoelectric transducers and optical fiber sensors // IEEE 
Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 63, no. 5, pp. 1002-
1013, 2014. 
35. Castro B., Brunini D., Baptista F., Andreoli A., Ulson, J., Assessment of 
Macro Fiber Composite Sensors for Measurement of Acoustic Partial 
Discharge Signals in Power Transformers // IEEE Sensors 2017, vol. 17, pp. 
6090-6099. 
36. Darabian M., Jalilvand A., Noroozian R., Combined use of sensitivity 
analysis and hybrid Wavelet-PSOANFIS to Improve Dynamic performance 
of DFIG-based wind generation // Journal of Operation and Automation in 
Power Engineering, vol. 2, no. 1, pp. 60-73, 2014. 
37. Duval M., Transformers with low degree of polymerization // Transformers 
Magazine, Vol. 1, Issue 3, 2014.Wetzer J., Transformer health and risk 
indexing // Transformers Magazine, Vol. 5, Issue 2, 2018. 
38. Fofana I., Hadjadj Y., Electrical-Based Diagnostic Techniques for Assessing 
Insulation Condition in Aged Transformers // Energies 2016, vol. 9, pp. 679-
684. 
39. Hadjadj Y., Fofana, I., Sabau, J., Briosso E., Assessing insulating oil 
degradation by means of turbidity and UV/VIS spectrophotometry 
measurements // IEEE Trans. Dielectr. Electr. Insul. 2015, vol. 22, pp. 2653-
2660. 
88 
40. Hao J., Tang C., Fu J., Chen G., Wu G., Wang Q., Influence of oil aging on 
the space charge dynamics of oil-immersed paper insulation under a DC 
electric field // IEEJ Trans. Electr. Electron. Eng. 2015, vol. 10, pp. 1-11. 
41. IEC 60836. In Specifications for Unused Silicone Insulating Liquids for 
Electrotechnical Purposes, 3rd ed.; IEC: Geneva, Switzerland, 2015; p. 21. 
42. International Electrotechnical Commission. Mineral oil-filled electrical 
equipment in service. Guidance on the interpretation of dissolved and free 
gases analysis, IEC 60599; IEC: Geneva, Switzerland, 2015. 
43. Ito H., Kajino H., Yamagata Y., Kamei K., Study on transient recovery 
voltages for transformer-limited faults // IEEE Transactions on Power 
Delivery, vol. 29, no. 5, pp. 2375-2384, 2014. Ji G., Wu W., Zhang B., Sun 
H., A renewal process-based component outage model considering the 
effects of aging and maintenance // International Journal of Electrical Power 
& Energy Systems, vol. 44, no. 1, pp. 52-59, 2013. 
44. Kornatowski E., Banaszak S., Diagnostics of a transformer's active part with 
complementary FRA and VM measurements // IEEE Transactions on Power 
Delivery, vol. 29, no. 3, pp. 1398-1406, 2014. 
45. Leibfried T., Jaya M., Majer N., Schafer M., Stach M., Voss S., Postmortem 
investigation of power transformers profile of degree of polymerization and 
correlation with furan concentration in the oil // IEEE Transactions on 
Power Delivery, vol. 28, no. 2, pp. 886-893, 2013. 
46. Mehanna N., Jaber A., Oweimreen G., Abulkibash, A., Assessment of 
dibenzyl disulfide and other oxidation inhibitors in transformer mineral oils 
// IEEE Trans. Dielectr. Electr. Insul. 2014, vol. 21, pp. 1095-1099. 
47. Pukel G., Muhr H., Lick W., Transformer diagnostics: common used and 
new methods. Institute of High Voltage Engineering and System 
Management, Graz, University of Technology, Inffelgasse 18, A8010 
Graz/Austria, 2014. 
48. Shuai H., Qingmin L., Chengrong L., Jiangyan Y., Electrical and mechanical 
properties of the oil-paper insulation under stress of the hot spot temperature 
89 
// IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation, vol. 21, no. 1, 
pp. 179-185, 2014. 
49. Sikorski W., Walczak K., Przybylek P, Moisture Migration in an Oil-Paper 
Insulation System in Relation to Online Partial Discharge Monitoring of 
Power Transformers // Energies 2016, vol. 9, pp. 1082-1085. 
50. Tang C., Huang B., Hao M., Xu Z., Hao, J., Chen G., Progress of Space 
Charge Research on Oil-Paper Insulation Using Pulsed Electroacoustic 
Techniques // Energies 2016, vol. 9, pp. 53-55. 
51. Velasquez-Contreras J., Sanz-Bobi M., Arellano S., General asset 
management model in the context of an electric utility: application to power 
transformers // Electric Power Systems Research, vol. 81, no. 11, pp. 2015-
2037, 2011. 
52. Wang C., Wu J., Wang J., Zhao W., Reliability Analysis and Overload 
Capability Assessment of Oil-Immersed Power Transformers // Energies 
2016, vol. 9, pp. 43-45. 
53. Wang Y., Xiao K., Chen B., Li Y., Study of the Impact of Initial Moisture 
Content in Oil Impregnated Insulation Paper on Thermal Aging Rate of 
Condenser Bushing // Energies, 2015 ,vol. 8, pp.14298-14310. 
54. Kennedy J., Eberhart R. (1995). Particle Swarm Optimization. Proceedings 
of IEEE International Conference on Neural Networks IV. рр.1942–1948. 
55. Zhan Z-H., Zhang J., Li Y., Chung H.S-H. (2009). Adaptive Particle Swarm 
Optimization. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics 39 (6): 
pp. 1362–1381.