Diagnóstico de falha em transformadores de alta tensão com Redes Neurais Artificiais

Ricardo Luiz Nacarato, Dorotéa Vila nova Garcia, Maurício Conceição Mário, João Inácio da Silva Filho

Abstract


No presente trabalho, em sua introdução, são abordados alguns aspectos dos transformadores de alta potência, peças fundamentais nos sistemas de distribuição de energia elétrica, fundamentando teoricamente os transformadores de potência, os métodos de diagnóstico de transformadores de potência e as redes neurais artificiais (RNA). Este trabalho tem por objetivo principal descrever a utilização de uma Rede Neural Artificial (RNA) do tipo multicamada e sua viabilidade como ferramenta auxiliar no diagnóstico de falhas em transformadores de alta potência, e específicos, a análise dos gases dissolvidos no óleo, propor uma solução de análise automática dos exames efetuados nas amostras de óleo de transformador e avaliar a possibilidade de disponibilizar ferramentas para a emissão rápida e precisa de laudos e pareceres. O capítulo matérias e métodos detalha a rede neural que foi implementada, usando o toolbox, na análise de 224 transformadores de potência instalados nas subestações de força de uma operadora do setor elétrico. A partir dos resultados se verificou que a arquitetura que obteve as melhores taxas de identificação dos diagnósticos dos transformadores foram as redes com condições identificadas individualmente.O foco deste projeto é a prevenção de problemas nos transformadores de potência através da técnica de gases dissolvidos no óleo refrigerante, concluindo que as redes neurais podem auxiliar no aprendizado dos técnicos de laboratório neste processo de análise.

Palavras-chave: Diagnóstico de falhas, Transformadores, Análise de Gases Dissolvidos, Redes Neurais

In the present work, in its introduction, some aspects of the high power transformers, fundamental parts in the electric power distribution systems, are presented, theoretically grounding the power transformers, the power transformers diagnostic methods and the artificial neural networks (RNA ). The main objective of this work is to describe the use of an artificial neural network (RNA) of the multilayer type and its feasibility as an auxiliary tool in the diagnosis of faults in high power transformers, and specific, the analysis of the dissolved gases in the oil, propose a solution for the automatic analysis of the tests performed on the transformer oil samples and to evaluate the possibility of providing tools for the rapid and accurate emission of reports and opinions. The materials and methods chapter details the neural network that was implemented, using the toolbox, in the analysis of 224 power transformers installed in the power substations of an electric sector operator. From the results it was verified that the architecture that obtained the best rates of identification of the diagnoses of the transformers were the networks with individually identified conditions. The focus of this project is the prevention of problems in power transformers through the technique of dissolved gases in the soda oil, concluding that the neural networks can aid in the learning of laboratory technicians in this process of analysis.

Keywords ⎯ Fault Diagnosis, Transformers, Dissolved Gas Analysis (DGA), Artificial neural networks.


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