Emprego de redes neurais artificiais para predição de temperatura de topo de óleo e perda de vida útil em transformadores de potência
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Manancial - Repositório Digital da UFSM |
Texto Completo: | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/22470 |
Resumo: | The precise temperature prediction in power transformers allows a better use of its nominal capacity, extending the equipment's useful life and strategic planning based on the expected future operating conditions. The proposal of new models that present a good predictive capacity is, therefore, of great interest to those responsible for power transformers. The present work presents a method of developing Artificial Neural Networks (ANNs), justifying the parameters chosen based on the thermal behavior of power transformers, for prediction of top-oil temperature using the NARX neural network model, not yet used for temperature prediction of transformers. All data sets used for training and testing the predictive ability of ANNs are real monitoring data from five elevating transformers in a hydroelectric plant. Tests of prediction ability were performed for all transformers, combining trained networks from one of the transformers and applied to the inputs of others, addressing in which situations the best and worst performances occurred. Afterwards, the methods for calculating the loss of life of transformers proposed by standards are presented and a comparison is made between the one calculated from the monitoring data and from the temperature values provided by the neural network. In order to validate the prediction capacity for expected future scenarios, six fictitious scenarios of long duration are proposed and then their useful life is estimated. All the results obtained are satisfactory, with errors below 4%, or 2 °C on absolute values, most of the periods in which the tests were carried out, capable of proving the predictive capacity of the ANNs developed using the method presented not only in its application for temperature monitoring, but also from the perspective of loss of life. |
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Emprego de redes neurais artificiais para predição de temperatura de topo de óleo e perda de vida útil em transformadores de potênciaArtificial neural networks application for top oil temperature and loss of life prediction in power transformersRedes neurais artificiaisNARXPredição de temperaturaTemperatura de topo de óleoTransformadores de potênciaTemperatura de ponto mais quentePerda de vida útilArtificial neural networksTemperature predictionTop-Oil temperaturePower transformersHot-spot temperatureLoss of lifeCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAThe precise temperature prediction in power transformers allows a better use of its nominal capacity, extending the equipment's useful life and strategic planning based on the expected future operating conditions. The proposal of new models that present a good predictive capacity is, therefore, of great interest to those responsible for power transformers. The present work presents a method of developing Artificial Neural Networks (ANNs), justifying the parameters chosen based on the thermal behavior of power transformers, for prediction of top-oil temperature using the NARX neural network model, not yet used for temperature prediction of transformers. All data sets used for training and testing the predictive ability of ANNs are real monitoring data from five elevating transformers in a hydroelectric plant. Tests of prediction ability were performed for all transformers, combining trained networks from one of the transformers and applied to the inputs of others, addressing in which situations the best and worst performances occurred. Afterwards, the methods for calculating the loss of life of transformers proposed by standards are presented and a comparison is made between the one calculated from the monitoring data and from the temperature values provided by the neural network. In order to validate the prediction capacity for expected future scenarios, six fictitious scenarios of long duration are proposed and then their useful life is estimated. All the results obtained are satisfactory, with errors below 4%, or 2 °C on absolute values, most of the periods in which the tests were carried out, capable of proving the predictive capacity of the ANNs developed using the method presented not only in its application for temperature monitoring, but also from the perspective of loss of life.A correta predição de temperatura em transformadores de potência possibilita um melhor aproveitamento de sua capacidade nominal, prolongamento da vida útil do equipamento e planejamento estratégico com base nas condições de operação futuras esperadas. A proposição de novos modelos que apresentem uma boa capacidade preditiva é, portanto, de grande interesse aos responsáveis pelos transformadores de potência. O presente trabalho apresenta um método de desenvolvimento de Redes Neurais Artificiais (RNAs), justificando os parâmetros escolhidos com base no comportamento térmico de transformadores, para a predição de temperatura de topo de óleo utilizando o modelo de rede neural NARX, ainda não utilizado para predição de temperatura em transformadores. Todos os conjuntos de dados utilizados para treinamento e testes da capacidade preditiva das RNAs são dados reais de monitoramento, provenientes de cinco transformadores elevadores de uma usina hidrelétrica. Foram realizados testes da capacidade de predição para todos transformadores, combinando redes treinadas de um dos transformadores e aplicadas às entradas de outro, abordando em que situações ocorreram os melhores e piores desempenhos. Após, são apresentados os métodos de cálculo de perda de vida útil de transformadores propostos por normas e realiza-se uma comparação entre o calculado a partir dos dados de monitoramento e a partir dos valores de temperatura fornecidos pela rede neural. Com o intuito de validar a capacidade de predição para cenários futuros esperados, são propostos seis cenários fictícios de longo período de duração e então a vida útil para estes é estimada. Todos os resultados obtidos são satisfatórios, com erros abaixo de 4%, ou 2 °C em valores absolutos, grande parte dos períodos em que foram realizados os testes, capazes de comprovar a capacidade preditiva das RNAs desenvolvidas utilizando o método apresentado não apenas em sua aplicação para monitoramento de temperatura, mas também sob a perspectiva de perda de vida útil.Universidade Federal de Santa MariaBrasilEngenharia ElétricaUFSMPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaCentro de TecnologiaMarchesan, Tiago Bandeirahttp://lattes.cnpq.br/2318413245910780Bender, Vitor CristianoKnak Neto, NelsonKaminski Júnior, Antônio Mário2021-10-19T19:08:14Z2021-10-19T19:08:14Z2020-09-24info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/22470porAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Manancial - Repositório Digital da UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSM2021-10-20T06:01:56Zoai:repositorio.ufsm.br:1/22470Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufsm.br/ONGhttps://repositorio.ufsm.br/oai/requestatendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.comopendoar:2021-10-20T06:01:56Manancial - Repositório Digital da UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false |
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