Enrolamento

Scientific Reports volume 12, Número do artigo: 20157 (2022) Citar este artigo

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Os transformadores de potência são equipamentos importantes nos sistemas de potência e requerem um sistema de proteção responsivo e preciso para garantir a confiabilidade do sistema. Neste artigo, é apresentado um algoritmo de localização de faltas para transformadores de potência baseado na transformada discreta wavelet e na rede neural de retropropagação. O sistema é modelado em parte do sistema de transmissão e distribuição da Tailândia. O software ATP/EMTP é usado para simular sinais de falha para validar o algoritmo proposto, e o desempenho é avaliado sob várias condições. Além disso, várias funções de ativação nas camadas ocultas e de saída são comparadas para selecionar funções adequadas para o algoritmo. Os resultados dos testes mostram que o algoritmo proposto pode localizar corretamente faltas no enrolamento do transformador sob diferentes condições com um erro médio inferior a 0,1%. Este resultado demonstra a viabilidade de implementação do algoritmo proposto em sistemas de proteção reais para transformadores de potência.

Os transformadores de potência, equipamentos essenciais nos sistemas de potência, permitem a transmissão de energia entre diferentes seções da rede em diferentes tensões. Devido ao aumento do consumo de energia na última década como resultado da urbanização e do crescimento econômico, os sistemas de energia e as redes elétricas interconectadas se expandiram rapidamente e se tornaram mais complexos. Os transformadores de potência, que desempenham um papel significativo nessas mudanças, são vulneráveis ​​a falhas e diminuem a confiabilidade da rede. Assim, é importante estabelecer um sistema de proteção para identificar com precisão as falhas e isolá-las do sistema. A localização de falhas durante o diagnóstico de falhas também pode ajudar as equipes de operação e manutenção a responder corretamente a falhas em transformadores de potência. Falhas de enrolamento são comuns em transformadores de potência; ocorrem no interior do transformador e são causados ​​pela degradação da isolação do enrolamento1,2. Se a falha não puder ser corrigida de forma rápida e correta, ela pode danificar irreparavelmente o transformador. Os transformadores de potência são normalmente protegidos usando uma combinação de relés de sobrecorrente, relés de pressão e relés diferenciais3. A Autoridade de Geração de Eletricidade da Tailândia (EGAT) atualmente usa métodos convencionais para diagnosticar falhas em transformadores de potência, como análise de gás dissolvido4, análise de resposta de frequência (FRA)5 e medições de impedância de enrolamento6. Esses métodos, que apresentam vantagens e desvantagens, podem ser aprimorados para aumentar a eficiência e a confiabilidade do sistema.

A análise de falhas tem sido estudada usando várias técnicas para detectar, identificar e localizar falhas em sistemas de energia com sucesso. Um sistema de detecção de falha entre espiras que usa uma corrente de neutro do lado primário para indicar o status da falha foi implementado em transformadores de potência7. A perda de potência ativa sem carga e a potência reativa podem ser aplicadas para detectar falhas entre espiras em transformadores de potência8. Usando harmônicos de corrente como fator determinante, eles podem detectar corretamente se um transformador de potência está em estado de falha9,10. Um sistema de proteção baseado na Internet das coisas pode monitorar e analisar um sinal obtido11. Para transformadores, a falha do enrolamento à terra é uma condição anormal que pode levar a danos ao equipamento, por isso muitas pesquisas têm analisado sua característica para diagnosticá-la corretamente12,13. No entanto, a implementação é limitada porque tais sistemas requerem componentes adicionais ou não são adequados para aplicações específicas. Assim, ferramentas matemáticas têm sido utilizadas para a obtenção de um algoritmo aprimorado e com aplicabilidade mais ampla.

A transformada wavelet é uma ferramenta matemática que pode ser usada para analisar sinais para diversos fins. Em aplicações de sistema de energia, pode superar as desvantagens da transformada de Fourier para análise de sinal. A wavelet mãe usada na análise também afeta o desempenho dos algoritmos, e o desempenho de várias wavelets mãe em aplicações de sistema de energia foi comparado para selecionar a wavelet mãe ideal para análise de falta. Um estudo anterior ilustrou que as wavelets de Daubechies são adequadas para a análise de condições de falta transitória14,15. Um algoritmo baseado em wavelets para proteção diferencial do transformador de potência detectou corretamente diferentes tipos de falha16. A transformada wavelet contínua também foi implementada processando o sinal FRA para identificar a deformação do enrolamento17. Outro algoritmo de detecção baseado em wavelets que requer apenas os componentes de alta frequência detectou faltas à terra com precisão semelhante18. A característica do valor do coeficiente também apresentada em trabalho anterior, que demonstrou que esta característica pode ser utilizada para aplicação de diagnóstico de falhas19. Essas aplicações forneceram informações sobre a adequação de wavelets como uma ferramenta matemática para analisar sinais de falha transitória. No entanto, uma precisão melhorada é desejável.