Transformer Bushing Thermal Model for Calculation of Hot-Spot Temperature Considering Oil Flow Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Thermal stress plays a prominent role in the reliability of bushings and contributes to the reliability of power transformers, especially during overload conditions. Thus, exploring the temperature distribution in the bushings is essential. This paper proposes a new thermal model to estimate the hotspot temperature (HST) of oil-impregnated paper (OIP) bushings, based on a modified thermal-electrical analogy model. The proposed model is developed based on the finite element method (FEM) to accurately model all fluid flow and internal convection as well as the thermal conduction mechanism. To this end, convection thermal resistances are defined, and their nonlinear characteristics are calculated for different overloading conditions. The proposed approach is applied on a 245 kV, 800 A OIP bushing to analyze not only the normal loading condition but also short-term overloading beyond the rated current. In addition, the oil flow condition with different load currents and transformer top oil temperatures (TTOT) are investigated. The results show a consistent temperature rise with the typical test conditions with no identified problematic situation. However, during overloading, the temperature rise exceeds beyond the permissible limits recommended by IEEE C57.19. Hence, the overloading of transformers may deteriorate the bushing insulation and reduce its lifetime.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».