Revista Manutenção

Previsão de falhas de transformador de potência

Previsão de falhas de transformador de potência utilizando técnicas de aprendizagem computacional

O transformador de potência elétrica de alta potência é fundamental para o funcionamento dos sistemas de distribuição de energia. Por conseguinte, as técnicas de deteção e antecipação de avarias são de importância crucial (Zhang et al., 1996).

Introdução

A falha de um transformador de potência pode causar falhas em cascata e perda catastrófica no sistema eléctrico (Liang & Parlikad, 2018).

Os óleos isolantes, devido às suas características dielétricas, permitem o reforço da estrutura de isolamento dos transformadores. Para o funcionamento do isolamento, o óleo deve ter as propriedades de elevada rigidez dieléctrica e baixo factor de dissipação dieléctrica, para suportar as cargas eléctricas em funcionamento (Kori et al., 2012; Mehta et al., 2016).

Os transformadores de potência, ou simplesmente transformadores, de acordo com (Jahromi et al., 2009), têm o valor de equipamento mais elevado num sistema de energia, representando até 60% do investimento total.

Os transformadores e os cabos de alta tensão são isolados com uma combinação de papel de celulose e óleo mineral isolante que proporciona 40 anos de fiabilidade. O papel contém cerca de 90% de celulose, 6-7% de hemicelulose e 3-4% de lignina. A celulose é um polímero de glicose natural que se degrada lentamente durante o uso, conforme as cadeias de polímero são quebradas e os produtos de degradação são libertados no óleo (Emsley et al., 2000).

Kumar et al.(2013) publicou um fluxograma do procedimento para a manutenção do transformador, como se mostra na Figura 1, e foram feitos esforços para analisar as causas que contribuíram para as falhas do transformador de potência.

Fluxograma de manutenção de transformadores
Figura 1. Fluxograma de manutenção de transformadores (Khalil, 2018; Samimi & Ilkhechi, 2020).

De acordo com (Dong et al., 2008), os métodos de diagnóstico de potenciais falhas ocultas em transformadores de potência têm atraído um interesse de investigação considerável. Tradicionalmente, o IEEE e a IEC recomendam a análise de gases dissolvidos (DGA) como um método fiável para localizar problemas incipientes ou prováveis em transformadores de potência.

Os transformadores necessitam de bons procedimentos de inspeção e manutenção para garantir o seu funcionamento normal. Quando ocorrem fenómenos anormais num transformador, o óleo isolante e/ou os materiais impregnados de óleo decompõem-se e são produzidos gases inflamáveis como db0a0b5f 43bf 4e75 bcba ef31ce1f0f65 e hidrocarbonetos como dcdddd6f 05e3 4fed 8b4a 94f8d81d2ceb, entre outros. A análise dos gases produzidos permite determinar se um transformador está a funcionar normalmente (ou não) e que tipo de avaria pode ter ocorrido (Sun et al., 2012).

Dukarm (1993) mostra como a lógica difusa e as redes neuronais são utilizadas para automatizar os métodos padrão de Análise de Gás Dissolvido (DGA) e melhorar a sua utilidade para o diagnóstico de defeitos em transformadores de potência. A utilização de redes neuronais para DGA, com ou sem lógica difusa, é discutida em alguns trabalhos relacionados que são brevemente descritos.

Métodos IEC 60599

O método IEC é amplamente utilizado porque proporciona uma elevada eficiência e uma melhor definição para um diagnóstico consistente na análise cromatográfica do óleo isolante de transformadores. O método baseia-se na quantidade de gases, nomeadamente metano (af14c819 a52d 43e5 9a4d 9323f9edff08, hidrogénio (77ceca5a d62b 44c3 8286 948c728b1815), etano (5d4edb6a 6246 4f60 a080 c10b74c113ce), etileno (3e431965 cf15 4e33 a456 14a2dd265d30) e acetileno (58851c6a 4b08 46ab 8934 525b1469b6d2), utilizando as seguintes relações para estabelecer o diagnóstico (Rogers, 1978):

equação Métodos IEC 60599

As relações são apresentadas de forma estruturada na Tabela 1. A tabela mostra as relações de gás e os seus intervalos. Cada um destes intervalos é classificado por um tipo de falha no transformador de potência. Em algumas gamas o valor não é específico, pelo que é assinalado como NS. Assim, é possível verificar que algumas falhas podem ser mais fáceis de determinar do que outras.

Balduíno Patrício Mateus (1, 2,3), Mateus Mendes (2, 4), José Torres Farinha (2, 5), J. Edmundo de Almeida e Pais Edmundo (1,2)
P5923@ulusofona.pt, mmendes@isec.pt, tfarinha@isec.pt, p5950@ulusonona.pt

(1) Lusófona University, RCM2+ + Research Centre for Asset Management and Systems Engineering.
(2) Instituto Superior de Engenharia de Coimbra, RCM2+ + Research Centre for Asset Management and Systems Engineering.
(3) CISE—Electromechatronic Systems Research Centre, University of Beira Interior.
(4) Polytechnic of Coimbra.
(5) Centre for Mechanical Engineering, Materials and Processes—CEMMPRE.

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