Detecção e caracterização da ocorrência de descargas corona em sistemas hvdc por meio de técnicas de processamento digital de sinais - David, Gabriel Augusto [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2023)
Embora linhas de transmissão de alta tensão sejam adequadas para transmissão de energia em longas distâncias, a busca contínua de redução de perdas na transmissão de energia elétrica de alta tensão em corrente contínua (HVDC – high voltage direct current) tem elevado a tensão de trabalho desses sistemas, atualmente, para valores médios de ±800 kV. Por consequência, a intensidade do campo elétrico no entorno do condutor também é aumentada, provocando a ionização do ar no entorno das linhas de transmissão que leva à descarga corona, responsável por diversos efeitos negativos e perturbações. Baseando-se em tal problemática, o presente trabalho apresenta uma nova metodologia para a detecção e a caracterização da ocorrência de descargas corona em sistemas HVDC através da combinação de parâmetros de processamento digital de sinais para seleção de características mais representativas de descargas corona. A análise experimental foi realizada a partir da aplicação de tensões entre ±30 kV a ±100 kV por meio de um gerador de alta tensão DC (direct-current) em um condutor eletrodo, e os sinais de corrente elétrica proporcionais ao efeito corona foram coletados por um dispositivo detector HVDC responsável pela aquisição de dados. Os sinais coletados foram submetidos a análises estatísticas no domínio do tempo, tempo-frequência e critério de Hinkley com a finalidade de extrair informações relevantes acerca do fenômeno de descargas corona. Os resultados obtidos indicam a viabilidade do método proposto na identificação e caracterização do fenômeno seguindo as mudanças no conteúdo do sinal, especialmente, para faixas de frequências estreitas, sendo possível quantificar de forma simples o percentual de crescimento das descargas corona de 40-80 kHz em função da tensão aplicada na faixa, além de apresentar alta confiabilidade (82% a 93%) por meio do cálculo do desvio do valor médio quadrático (RMSD) baseado na aproximação por modelo linear. A banda de frequênciass resultante do estudo demonstrou-se favorável para estabelecer um limiar para o percentual de crescimento da descarga corona de acordo com seu perfil ou condição de aplicação, podendo essa informação ser útil na construção de dispositivos móveis de baixo consumo e desempenho computacional, alinhado as demandas de novas tecnologias da indústria 4.0 e Internet das coisas.

Although high-voltage transmission lines are suitable for power transmission over long distances, the continuous search for reducing losses in high-voltage direct current (HVDC) electric power transmission has increased the working voltage of these systems to average values of ±800 kV. In this context, the electric field intensity around the conductor is also increased, causing the ionization of the air around the transmission lines that leads to corona discharge, responsible for several negative effects and disturbances. Based on such problematic, the present work presents a new methodology for the detection and characterization of the occurrence of corona discharges in HVDC systems through the combination of digital signal processing parameters for the selection of optimal corona discharge characteristics. The experimental analysis was performed by applying voltages between ±30 kV and ±100 kV through a high voltage DC (direct-current) generator on an electrode conductor, and the electrical current signals proportional to the corona effect were collected by an HVDC detector device responsible for data acquisition. The collected signals were subjected to statistical analysis in the time domain, time-frequency and Hinkley criteria in order to extract relevant information about the corona discharge phenomenon. The results obtained indicate the viability of the proposed method in the identification and characterization of the phenomenon in a simple way following the changes in signal content, especially for narrow frequency bands, being possible to quantify in a simple way the percentage of growth of corona discharges as a function of the applied voltage in the 40-80 kHz range, besides presenting high reliability (82% to 93%) through the calculation of the root mean square deviation (RMSD) based on the approximation by linear model. The frequency band resulting from the study proved to be favorable for establishing a threshold for the percentage of corona discharge growth according to its profile or application condition, and this information can be useful in the construction of mobile devices with low consumption and computational performance, aligned with the demands of new technologies of Industry 4.0 and Internet of Things.
Detection and characterization of corona discharges in hvdc systems using digital signal processing techniques
Keywords: HVDC; Detecção de descarga corona; Processamento digital de sinais; Reconhecimento de padrões; Diagnóstico de falhas; Corona discharge; Digital signal processing; Pattern recognition; Fault diagnosis