Interpretacja wyników analizy gazów rozpuszczonych w oleju z użyciem sztucznej sieci neuronowej w aspekcie oceny stanu transformatora energetycznego

W artykule przedstawiono możliwości wykorzystania sztucznej sieci neuronowej do interpretacji wyników analizy gazów rozpuszczonych w oleju (metoda DGA), która jest jedną z powszechnie stosowanych metod diagnostyki stanu transformatora energetycznego. Dla potrzeb pracy zaprojektowano topologię sieci uwzględniającą różne metody klasyfikacji defektów izolacji papierowo-olejowej (w oparciu o metodę IEC, Duval’a, Dornenburg’a i Rogers’a) i przetestowano różne typy sieci. Po wyborze najbardziej optymalnej sieci neuronowej opracowano i stworzono funkcjonalną aplikację komputerową.

---

The article presents the possibility of using artificial neural network for interpretation of dissolved gas in oil analysis results (DGA method), which is one of the common used methods for diagnostics of power transformer state evaluation. In the work, the network topology, regarding to different methods of oil-paper insulation defect classification (e.g. IEC, Duval’s, Dornenburg’s, Roger’s method), was designed and different type of network were tested. After the selection of the most optimal neural network, a functional computer application was created.