Técnicas de Classificação de Avarias em Transformadores por meio de Sensores de Corrente de Alta Frequência

• Processo: 22/08656-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2022
• Data de Término da vigência: 14 de junho de 2023
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica
• Pesquisador responsável: Bruno Albuquerque de Castro
• Beneficiário: João Pedro Gouvêa
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia (FE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
• Assunto(s): Processamento de sinais
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Curtos-circuitos incipientes | Descargas parciais | Falhas em transformadores | HFCT - High Frequency Current Transformers sensors | Processamento de Sinais | Ensaio não destrutivo em transformadores

Resumo

O interesse por sistemas de monitoramento de transformadores tem crescido significativamente nos últimos anos. A motivação vem tanto de pesquisadores como de vários setores da indústria, pois a detecção de falhas suscita um elevado grau de controle da condição destas máquinas elétricas, além de permitir uma economia significativa em manutenção. Nos estágios antecedentes à falha total de um transformador é comum se detectar descargas parciais ou curtos-circuitos incipientes que se iniciam devido a degradação dos materiais dielétricos que compõe o transformador. Desta forma, a identificação desses fenômenos pode indicar a condição da isolação e evitar colapsos na máquina elétrica. Um dos principais pontos a ser considerado é o local que esta falha está ocorrendo. Por exemplo, uma avaria pode ocorrer tanto na parte ativa do transformador quanto em seus isoladores. Desta forma, se torna nítida a importância de se diagnosticar o tipo de falha, uma vez que requerem diferentes ações de manutenção. Baseado nesta problemática, a atual proposta tem como objetivo aplicar um sensor de corrente de alta frequência, conhecido como High Frequency Current Transform (HFCT), com banda de até 50 MHz, para avaliar as diferenças nos sinais de corrente oriundos de descargas em isoladores e curtos-circuitos incipientes que ocorrem na parte ativa de transformador isolado a óleo. Nesse sentido, será realizado um estudo comparativo entre as Transformadas de Fourier e Wavelet a partir de estatísticas aplicadas a análise de sinais para se avaliar a sensibilidade de cada Transformada na classificação automática das falhas. Cabe realçar que o sensor considerado nesta pesquisa tem origem em parceria internacional que o orientador firmou com a empresa IPEC, do Reino Unido, que trabalha com monitoramento de sistemas de média tensão.