Monitoramento on-line e diagnóstico inteligente da qualidade dielétrica do isolamento líquido de transformadores de potência
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2008 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) |
Texto Completo: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/3964 |
Resumo: | The monitoring and diagnosis of incipient fault in power transformers immerses in oil are directly related to the assessment of the isolation system conditions. In this research, it is established the concept of monitoring and diagnosis, after that, on-line monitoring techniques are discussed. A pre-diagnosis system is elaborated based on use of a monitoring on-line device, Hydran® GE, to classify the situation gravity of the detected fault. Once detected a fault situation, intelligent modules of incipient fault diagnosis, by neural networks, can be used to identification of internal fault of the equipment. To complete the checking of the dielectric quality of the isolate liquid, it is also described an intelligent algorithm, based on neural networks, to diagnosis of the oil estate through physical-chemical attribute. The relation between physical-chemical attributes and chromatographic ones regarding to mineral oil were also verified. It was developed, then, the dissolved gases esteem through physicalchemical characteristics. The on-line monitoring modules, diagnosis of oil estate and incipient fault, besides dissolved gases esteem, constitute a computation aid system to operation and maintenance. The implemented system presents satisfied results in a thermoelectric power plant. |
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Monitoramento on-line e diagnóstico inteligente da qualidade dielétrica do isolamento líquido de transformadores de potênciaOnline monitoring and intelligent diagnostic quality dielectric insulating fluid power transformersEngenharia elétricaEletrônica de potênciaTransformadores elétricosThe monitoring and diagnosis of incipient fault in power transformers immerses in oil are directly related to the assessment of the isolation system conditions. In this research, it is established the concept of monitoring and diagnosis, after that, on-line monitoring techniques are discussed. A pre-diagnosis system is elaborated based on use of a monitoring on-line device, Hydran® GE, to classify the situation gravity of the detected fault. Once detected a fault situation, intelligent modules of incipient fault diagnosis, by neural networks, can be used to identification of internal fault of the equipment. To complete the checking of the dielectric quality of the isolate liquid, it is also described an intelligent algorithm, based on neural networks, to diagnosis of the oil estate through physical-chemical attribute. The relation between physical-chemical attributes and chromatographic ones regarding to mineral oil were also verified. It was developed, then, the dissolved gases esteem through physicalchemical characteristics. The on-line monitoring modules, diagnosis of oil estate and incipient fault, besides dissolved gases esteem, constitute a computation aid system to operation and maintenance. The implemented system presents satisfied results in a thermoelectric power plant.O monitoramento e o diagnóstico de falhas incipientes em transformadores de potência imersos em óleo estão diretamente relacionados à avaliação das condições do sistema de isolamento. Neste estudo, estabelece-se o conceito de monitoramento e diagnóstico, e em seguida técnicas de monitoramento on-line são discutidas. Um sistema de pré-diagnóstico é elaborado baseado na utilização de um dispositivo on-line de monitoramento, Hydran® da GE, para classificar a gravidade da situação de falha detectada. Uma vez detectada uma situação de falha, módulos inteligentes de diagnóstico de falhas incipientes, via redes neurais, podem ser utilizados para identificação da falha interna do equipamento. Para completar a verificação da qualidade dielétrica do líquido isolante, também é descrito um algoritmo inteligente, baseado em redes neurais, para diagnóstico do estado do óleo através das grandezas físico-químicas. A relação entre os atributos físico-químicos e as grandezas cromatográficas referente ao óleo mineral também foram averiguadas. Foi desenvolvida, então, a estimação dos gases dissolvidos através das características físico-químicas. Os módulos de monitoramento on-line, diagnósticos do estado do óleo e de falhas incipientes, além da estimação dos gases dissolvidos, perfazem um sistema computacional de auxílio à operação e manutenção. O sistema implementado apresenta resultados satisfatórios na implantação em uma planta de usina termelétrica.Almeida, Otacílio da MotaBarbosa, Fábio Rocha2012-10-18T18:41:19Z2012-10-18T18:41:19Z2008info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfBARBOSA, F. R. Monitoramento on-line e diagnóstico inteligente da qualidade dielétrica do isolamento líquido de transformadores de potência. 2008. 139 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica)-Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2008.http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/3964porreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2021-03-31T13:45:01Zoai:repositorio.ufc.br:riufc/3964Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufc.br/ri-oai/requestbu@ufc.br || repositorio@ufc.bropendoar:2024-09-11T18:53:31.944481Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)false |
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