Termografia e inteligência artificial na detecção de falhas em transformadores
| Autor: | SANTOS, Gustavo Maciel dos |
|---|---|
| Přispěvatelé: | AQUINO, Ronaldo Ribeiro Barbosa de, LIRA, Milde Maria da Silva |
| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2017 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Repositório Institucional da UFPE Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) instacron:UFPE |
| Popis: | A análise dos gases dissolvidos no óleo isolante em transformadores de potência refrigerados a óleo é uma técnica bastante difundida para detecção de falhas incipientes. Contudo, esta técnica envolve procedimentos de segurança para a coleta das amostras de óleo, prazos de resposta dos laboratórios e em alguns casos há a necessidade de se retirar o transformador de operação. Retirar um transformador de operação em determinadas situações pode se tornar muito onerosa, pois há ambientes de produção que devem funcionar ininterruptamente e paradas como esta representam perda financeira. Termografia Infravermelha é uma técnica não destrutiva de medição de temperatura comumente utilizada para detectar anomalias e predizer possíveis falhas sem interromper a operação do sistema. Este trabalho apresenta estudos com o uso da medição infravermelha de temperatura para detectar falhas incipientes no transformador baseada na Análise dos Gases Dissolvidos no Óleo Isolante. A metodologia desse estudo apresenta o uso sistemas inteligentes para analisar as temperaturas faciais do transformador e detectar falhas incipientes. Os resultados obtidos neste trabalho apresentam 86% e 83% de acertos de classificação utilizando Redes Neurais Artificiais e Lógica Fuzzy, respectivamente. Dissolved Gas Analysis of insulating oil in refrigerated power transformer oil is a widespread technique for detecting incipient faults. However, this technique involves safety procedures for the collection of oil samples, laboratory response time and, in some cases, removing the transformer from operation. Removing a transformer from operation in certain situations can become very costly as there are production environments that must run uninterrupted so that stoppages such as this represent financial loss. Infrared Thermography is a non-destructive temperature measurement technique commonly used to detect anomalies and predict possible faults without disrupting system operation. This paper presents studies based on the use of infrared temperature measurement to detect incipient faults in transformers through Dissolved Gas Analysis of the insulating oil. This study’s methodology uses intelligent systems to analyse transformer face temperatures and detect incipient faults. The results obtained in this work present 86 and 83% of classification correctness using Artificial Neural Networks and Fuzzy Logic, respectively. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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