Técnicas de processamento digital de sinais aplicadas a identificação e quantificação de descargas parciais em transformadores

Abstract

Este relatório faz a descrição sucinta das atividades desenvolvidas pelo acadêmico Marco Aurélio Rocha durante o período de 1 ano (11 de março de 2024 até 11 de março de 2025) de seu pós-doutorado. As atividades de pesquisa foram desenvolvidas sem financiamento ou qualquer tipo de bolsa, tendo o pós-doutorando exercido concomitantemente atividade docente como professor substituto no Departamento de Engenharia Elétrica da Faculdade de Engenharia de Bauru e atividade de extensão universitária. No que condiz à pesquisa científica, o trabalho teve como enfoque a área de monitoramento de transformadores. Essas máquinas, em condições normais de operação, encontram-se continuamente expostas a diversos parâmetros críticos que podem degradar seu sistema de isolação e produzir falhas como as descargas parciais. Desta forma, a correta identificação dessas falhas contribui para um aprimoramento da manutenção e pode evitar com que falhas totais ocorram nesses ativos. A pesquisa realizou um estudo preliminar de técnicas de processamento de sinais baseado nas Transformadas de Fourier de Tempo Curto, Wavelet e Hilbert, com intuito de quantificar e classificar múltiplas fontes de descargas parciais que ocorrem ou não em concomitância. Sensores piezelétricos foram acoplados à carcaça de um transformador de distribuição e os resultados preliminares obtidos atestaram que, para o caso estudado, as transformadas Wavelet e Hilbert foram promissoras para a classificação e quantificação de falhas isoladas, sendo a transformada Hilbert superior à quantificação de falhas distintas em concomitância. Para trabalhos futuros, com intuito do aprimoramento e validação metodológica desta pesquisa, surge a possiblidade do estudo da variação do número de sensores acoplados, de novas técnicas de processamento de sinais para quantificação das fontes de descargas, do aumento do número de fontes de descargas, dentre outros fatores.

This report provides a briefly description of the activities carried out by Dr Marco Aurélio Rocha during the one-year period (from March 11, 2024, to March 11, 2025) of his postdoctoral research. The research activities were conducted without financial support or any type of scholarship, with the postdoctoral researcher simultaneously holding a teaching position as a temporary professor in the Department of Electrical Engineering at the School of Engineering, Bauru Campus, as well as engaging in university extension activities. Regarding scientific research, the work focused on the area of transformer monitoring. These machines, under normal operating conditions, are continuously exposed to various critical parameters that can degrade their insulation system and lead to failures such as partial discharges. Therefore, the correct identification of these failures contributes to improved maintenance and can prevent total failures in these assets. The research carried out a preliminary study on signal processing techniques based on Short-Time Fourier Transform, Wavelet Transform, and Hilbert Transform, aiming to quantify and classify multiple sources of partial discharges, whether occurring simultaneously or not. Piezoelectric sensors were attached to a power transformer wall, and the preliminary results obtained indicated that, for this case, the Wavelet and Hilbert transforms showed promise for the classification and quantification of isolated failures, with the Hilbert transform proving superior in quantifying distinct simultaneous failures. For future work, with the aim of methodological improvement and validation of this research, there is the need of studying variations in the number of sensors used, exploring new signal processing techniques for discharge source quantification, increasing the number of discharge sources, among other factors.