これがパワートランスを冷却する一般的な方法です

Jun 07, 2025

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冷却電力変圧器の一般的な方法は、主にその容量と動作条件によって決定されます{.ここに最も広く使用されている冷却方法があります。

1. 自然空冷(an)

原理:熱を放散するための空気の自然な対流に依存しています{.トランスの外側ケーシングには、周囲の空気との熱交換の表面積を増加させるラジエーターまたはオイルチューブがフィンしています.
応用:ポール取り付けまたはパッドマウントトランスなどの低電圧配信システムで使用される中小サイズのサイズの変圧器(通常5 MVA未満).
利点:単純な構造、低コスト、および追加の冷却装置なし.
短所:限られた熱散逸能力。高出力変圧器に適さない.

2. 強制空気冷却(AF)

原理:ファン(軸または放射状)を使用して、変圧器のラジエーターまたはオイルチューブの上に空気を吹き込み、対流熱伝達を促進します{.これにより、自然空気冷却と比較して冷却効率が大幅に向上します.
応用:電力分布または産業設定の中〜大型変圧器(最大50 mVa).過負荷機能機能(E {. g . g {.)として、トランスはファンがアクティブ化されたときに一時的により高い負荷で動作できます).}}
利点:天然の空気冷却よりも高い熱散逸能力。液体ベースの方法と比較して比較的低コスト.
短所:ファンモーターと制御システムが必要で、メンテナンスのニーズとエネルギー消費の増加.

3. 自然循環を伴うオイルイマージョン(Onan)

原理:トランスコアと巻線は、コンポーネント{.から熱を吸収する絶縁オイルに浸されています(温度勾配から密度の違いにより)外側のラジエーターにオイルが循環します。
応用:変電所と発電所の中〜大電力変圧器(通常10 MVA〜100 MVA).
利点:効率的な熱散逸。オイルはまた、電気断熱材を提供します.
短所:堅牢なオイルタイトケーシングと通常のオイルメンテナンスが必要です(E . g .、ろ過、湿気制御).

4. 強制循環を伴うオイルイマージョン(ONAF/ODAF)

onaf(オイルナチュラル、空気強制):
オイルは変圧器内で自然に循環しますが、ファンはラジエーターのオイルを冷却するために使用されます(ラジエーターフィンの強制空気).

odaf(オイル指向、強制、空気強制):
オイルの流れは、特定のパス(e {. g .、ポンプ)を介して誘導され、熱伝達を強化し、ラジエーターの強制空気冷却と組み合わせて.
応用:大型電源変圧器(100 mva以上)または高負荷環境にあるもの.
利点:自然循環よりも有意に高い熱散逸能力。高出力アプリケーション用のコンパクトなデザインを許可します.
短所:ポンプ、ファン、および制御システムが必要です。より高い複雑さとメンテナンスコスト.

5. 水冷(OFWF/ODWF)

原理:オイルは変圧器を通り抜けて熱を吸収し、水で冷却される熱交換器(冷却コイル)を通過します.水は通常、冷却塔またはラジエーターを備えた閉回路の一部です.
応用:非常に大きな変圧器(e {. g .、500 mvaを超えるグリッド接続変圧器)または空気冷却が不十分な高温/高湿度環境での変圧器{.}
利点:非常に効率的な熱放散。水は空気よりも高い熱容量を持っています.
短所:複雑で高価なセットアップ。信頼できる給水と耐腐食性成分が必要です.
注記:一般的な基準には含まれますOFWF(オイルの強制、強制水準)そしてODWF(オイル指向、強制、強制)、オイルフローメカニズムに応じて.

6. ガス断熱と冷却(e . g .、sf₆)

原理:一部の特殊な変圧器は、絶縁体とクーラントの両方として、硫黄ヘキサフルオリド(SF₆)ガスを使用します.SF₆は、空気よりも熱伝達特性が優れており、燃えがらない.です。
応用:火災の安全性が重要な限られたスペースの高電圧ガス挿入スイッチギア(GIS)または変圧器.
利点:コンパクトデザイン。優れた電気断熱とアーククエンシング特性.
短所:SF₆は強力な温室効果ガスであり、厳格な封じ込めが必要です。オイルベースのシステムよりも高いコスト.

冷却方法の選択に関する重要な考慮事項:

トランス定格:より大きな電力評価には、より効率的な冷却が必要です(e {. g .、強制循環または水冷).

環境:周囲温度、湿度、および空気の利用可能性は選択に影響します(e {. g .、暑い気候での水冷却).

安全とメンテナンス:石油ベースのシステムには火災予防措置が必要ですが、ガスシステムには漏れ検出が必要です.

料金:初期投資、エネルギー消費、およびメンテナンスコストは、方法.間で大きく異なります

 

これらのメソッドは、多くの場合、さまざまな負荷条件の下でパフォーマンスを最適化して、.のパフォーマンスを最適化するために、{.} g {.、変数ファン)を最適化することがよくあります。


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