Um estudo comparativo sobre a influência da temperatura em transdutores piezelétricos aplicados ao diagnóstico de falhas em transformadores por meio de emissão acústica

Abstract

O desenvolvimento de sistemas de monitoramento de transformadores de potência tem como objetivo a detecção de falhas em estágios iniciais de forma a se garantir um elevado grau de segurança operacional à máquina elétrica e se evitar paradas repentinas no fornecimento de energia elétrica. Em estágios anteriores à falha total do transformador é comum a ocorrência de falhas no sistema de isolação da máquina elétrica e o surgimento de descargas parciais, curtoscircuitos entre espiras, descargas totais em seu enrolamento, dentre outras falhas. Neste contexto, diversas técnicas de monitoramento foram propostas como a análise dos gases chave, o método de detecção de ondas eletromagnéticas de UHF, sensoriamento de corrente em alta frequência, etc. Uma das abordagens que mais se destaca é a técnica da emissão acústica, que se vale do uso de transdutores piezelétricos acoplados a carcaça do transformador e que captam ondas de som e ultrassom emitidas pelas avarias como descargas totais, descargas parciais, curtos-circuitos, etc. Muitas técnicas propõem o uso desses sensores para a localização e a classificação dessas falhas. Embora eficazes, muitos são os desafios científicos e tecnológicos tendo em vista que em muitos casos, as técnicas de classificação de falhas dependem da resposta em frequência do sinal o que pode ser influenciado pela temperatura do meio ambiente e do transformador, já que os transdutores piezelétricos são sensíveis a variações de temperatura. Tomando como base essa problemática, o objetivo deste trabalho é realizar um estudo da influência da temperatura no diagnóstico de duas falhas comum em transformadores: as descargas totais entre espiras e as descargas parciais em isoladores. Neste contexto, dois transdutores piezelétricos (7BB-20-3 Murata® e PIC255-000041371 Piezo-Sensor®) tiveram suas respostas comparadas através de duas técnicas de classificação de falhas: a Técnica Cromática e a Técnica da Análise de Componentes Principais. Para cada caso foi realizada uma análise da resposta em frequência das falhas para o transformador operando a vazio, a plena carga e a sobrecarga, o que outorga diferentes temperaturas de operação da máquina e do transdutor que fica acoplado na parede do transformador. Os resultados indicaram que o transdutor PIC255-000041371 possuiu maior eficácia na classificação das falhas que o 7BB- 20-3, considerando as técnicas de processamento de sinais estudadas. Além disso, esse trabalho apresenta um compensador neural para executar a correção dos resultados externados pelo transdutor 7BB-20-3 mediante a aplicação de uma rede neural artificial.

The development of power transformer monitoring systems aims to detect faults in the early stages in order to guarantee a high degree of operational safety for the electrical machine and to avoid sudden stops in the supply of electrical energy. In stages prior to total transformer failure, it is common for faults to occur in the electrical machine's insulation system and the appearance of partial discharges, and short-circuits between turns, among other faults. In this context, several monitoring techniques have been proposed, such as the analysis of key gases, the UHF electromagnetic wave detection method, high-frequency current sensing, etc. One of the most outstanding approaches is the acoustic emission technique, which uses piezoelectric transducers coupled to the transformer housing and which capture sound and ultrasound waves emitted by faults such as total discharges, partial discharges, short circuits, etc. Many techniques propose the use of these sensors for the location and classification of these faults. Although effective, there are many scientific and technological challenges given that these transducers have a frequency behavior that varies with temperature and, in practical applications, the electrical machine grants the system different levels of temperatures arising from its operations as well as from the environment. In addition, in many cases, fault classification techniques depend on the frequency response of the signal, which can be influenced by the temperature of the environment and the transformer. Based on this problem, the objective of this work is to carry out a study of the influence of temperature in the diagnosis of two common faults in transformers: short-circuits between turns and partial discharges in insulators. In this context, two piezoelectric transducers (7BB-20-3 Murata® and PIC255- 000041371 Piezo-Sensor®) will be compared along with two fault classification techniques: the Chromatic Technique and the Principal Component Analysis Technique. For each case, an analysis of the frequency response of the faults was carried out for the transformer operating at no load, at full load and at overload. The results indicated that the PIC255-000041371 transducer was more effective in classifying faults than the 7BB-20-3, considering the signal processing techniques studied. Furthermore, this work presents a neural compensator to correct the results outputted by the 7BB-20-3 transducer through the application of an artificial neural network.