Localização de descargas parciais em transformadores pela análise da emissão acústica
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2006 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI) |
Texto Completo: | https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3846 |
Resumo: | Os transformadores estão entre os equipamentos mais importantes do sistema elétrico. Interrupções não programadas geram grandes transtornos e enormes prejuízos financeiros. A única forma de se evitar paradas inesperadas por defeitos de qualquer natureza nestes equipamentos é através de uma boa estratégia de manutenção. Um tipo de defeito que merece destaque por se desenvolver silenciosamente e ser capaz de produzir uma interrupção inesperada no transformador é a descarga parcial. Tratase de um problema no sistema de isolamento, que se manifesta através de minúsculos arcos elétricos no interior do material dielétrico, causando sua degradação até culminar com a falha completa e possível destruição do equipamento. A atividade de descargas parciais em transformadores deve ser monitorada de forma a acompanhar a evolução deste problema para se planejar uma intervenção antes de ocorrer uma falha catastrófica. Dentre as diferentes formas de medição de descargas parciais em transformadores, destaca-se a técnica de emissão acústica. Através dela, é possível captar sinais acústicos emitidos pelas descargas em um ponto qualquer do transformador. Uma de suas principais vantagens em relação às demais técnicas é sua capacidade de localizar as descargas parciais no interior do equipamento. Caracterizar os sinais acústicos emitidos por elas é uma tarefa muito importante para os métodos de localização. Apenas detectar a atividade de descarga parcial no interior de um transformador não é suficiente para realizar uma manutenção eficiente deste equipamento. É necessário conhecer o local onde o defeito está se desenvolvendo, possibilitando uma avaliação do risco e o planejamento da intervenção. Este trabalho tem como objetivo apresentar o desenvolvimento de um algoritmo de localização de descargas parciais em transformadores utilizando sinais acústicos. Trata-se de um trabalho inicial, onde são desenvolvidas as ferramentas básicas para realização desta tarefa, que se divide em duas etapas: extrair características dos sinais e fazer a localização propriamente dita. A extração de parâmetros dos sinais é feita com a Transformada Wavelet Discreta. O cálculo da posição onde ocorrem as descargas é realizado através de um Algoritmo Genético. Experimentos em um tanque de testes simulam descargas parciais em óleo isolante, fornecendo sinais para análise de características e para testes do algoritmo de localização. |
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A atividade de descargas parciais em transformadores deve ser monitorada de forma a acompanhar a evolução deste problema para se planejar uma intervenção antes de ocorrer uma falha catastrófica. Dentre as diferentes formas de medição de descargas parciais em transformadores, destaca-se a técnica de emissão acústica. Através dela, é possível captar sinais acústicos emitidos pelas descargas em um ponto qualquer do transformador. Uma de suas principais vantagens em relação às demais técnicas é sua capacidade de localizar as descargas parciais no interior do equipamento. Caracterizar os sinais acústicos emitidos por elas é uma tarefa muito importante para os métodos de localização. Apenas detectar a atividade de descarga parcial no interior de um transformador não é suficiente para realizar uma manutenção eficiente deste equipamento. É necessário conhecer o local onde o defeito está se desenvolvendo, possibilitando uma avaliação do risco e o planejamento da intervenção. Este trabalho tem como objetivo apresentar o desenvolvimento de um algoritmo de localização de descargas parciais em transformadores utilizando sinais acústicos. Trata-se de um trabalho inicial, onde são desenvolvidas as ferramentas básicas para realização desta tarefa, que se divide em duas etapas: extrair características dos sinais e fazer a localização propriamente dita. A extração de parâmetros dos sinais é feita com a Transformada Wavelet Discreta. O cálculo da posição onde ocorrem as descargas é realizado através de um Algoritmo Genético. Experimentos em um tanque de testes simulam descargas parciais em óleo isolante, fornecendo sinais para análise de características e para testes do algoritmo de localização.The transformers are among the most important equipments in the electric system. Non-scheduled suspensions can bring considerable nuisance and large financial losses. The only way to avoid the problems caused by flaws in transformers is through a good maintenance strategy. A typical flaw that deserves special attention is the partial discharge because its silent development and capability to cause non-scheduled suspensions in the transformer. Partial discharge is a problem in the electrical insulation that reveals itself over tiny arcs into the dielectric material. It degrades the insulation until the complete fault and possible destruction of the equipment. Partial discharge activity in transformer must be monitored in the way to keep track its evolution and plan an intervention before the occurrence of a catastrophic fault. Among of different measurement methods of partial discharge in transformers, the acoustic emission technique deserves attention. It captures acoustic signals emitted by discharges in every location into the transformer. One of its advantages is the ability to locate the source of partial discharge. However, to feature theses acoustic signals is an important task of the location methods. Only detect partial discharge activity into de transformer is not enough to an efficient maintenance in this equipment. It’s imperative to know the location where the defect is developing itself to make possible an assessment of the risk and the planning an intervention. The objective of this work is to present the development of a partial discharge localization algorithm using acoustic emissions. This is an initial work where the basic tools are developed to realize this task. The localization algorithm is divided in two stages: to extract features of the signals and the localization itself. The feature extraction is accomplished through the Discrete Wavelet Transform. The localization is performed by a Genetic Algorithm. Experiments in a test tank simulate partial discharges in insulation oil and provide signals to analyze its features and to test the localization algorithm.porUniversidade Federal de ItajubáPrograma de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia ElétricaUNIFEIBrasilIESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da InformaçãoCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELÉTRICASistemas elétricosTransformadoresEmissão acústicaLocalização de descargas parciais em transformadores pela análise da emissão acústicainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisNOGUEIRA, Luiz Augusto Hortahttp://lattes.cnpq.br/0584304668536213LAMBERT-TORRES, Germanohttp://lattes.cnpq.br/1173620785883814http://lattes.cnpq.br/3930421046207353VELOSO, Giscard Francimeire CintraVELOSO, Giscard Francimeire Cintra. Localização de descargas parciais em transformadores pela análise da emissão acústica. 2006. 121 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2006.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI)instname:Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)instacron:UNIFEILICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/bitstream/123456789/3846/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALDissertação_200630559.pdfDissertação_200630559.pdfapplication/pdf95079https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/bitstream/123456789/3846/1/Disserta%c3%a7%c3%a3o_200630559.pdf76b9fb66eef609e809b4406fd15ebff7MD51123456789/38462023-07-06 15:03:52.596oai:repositorio.unifei.edu.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unifei.edu.br/oai/requestrepositorio@unifei.edu.br || geraldocarlos@unifei.edu.bropendoar:70442023-07-06T18:03:52Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI) - Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)false |
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