Os transformadores são equipamentos fundamentais para o sistema elétrico e o acompanhamento regular de suas condições de operação é muito importante para que se reduzam custos associados ao seu ciclo de vida, bem como para que se possa garantir a sua confiabilidade e a sua durabilidade. As falhas elétricas ocorrem, muitas vezes, motivadas pela degradação do sistema isolante e consequentemente danificam o equipamento. O óleo é um dos componentes isolantes que se deteriora com facilidade devido ação de falhas ou variação de temperatura e umidade. O acompanhamento e a manutenção da qualidade do óleo isolante são etapas essenciais para proporcionar uma operação confiável dos equipamentos elétricos garantindo a confiabilidade do fornecimento de energia. Um dos parâmetros que pode ser monitorado no óleo é a água, pois esta reduz drasticamente a rigidez elétrica do dielétrico. Uma revisão na literatura relata alguns procedimentos de diagnósticos disponíveis para avaliar a condição do óleo de transformadores, tais como as análises físico química e a análise de gases dissolvidos (DGA). Pesquisas recentes revelam um tópico ressaltado que consiste na utilização de sensores acústicos para caracterização de líquidos, uma vez que essa análise possui a vantagem de ser não destrutiva, com possibilidade de aplicações não invasivas e em transformadores em operação. Neste contexto, esta tese propõem uma metodologia acústica para contribuir na detecção de umidade no óleo mineral isolante utilizando sensores piezoelétricos. A metodologia consiste na utilização de sensores para emitir e recepcionar os sinais transmitidos através de amostras de óleos de transformadores. Os experimentos foram realizados na faixa de MHz, utilizando transdutores comerciais e na faixa de kHz, utilizando um transdutor piezoelétrico desenvolvido pelo Grupo de Alta Tensão e materiais da USP de São Carlos. Medidas da amplitude do sinal são correlacionadas com o teor de água contido nas amostras de óleos. Os resultados revelam que é possível diagnosticar se as amostras de óleo estão aptas ou não para uso em transformadores. Em alguns casos é possível distinguir as quatro classes das amostras de óleo mineral isolante testadas: óleo novo (virgem), óleo regenerado, óleo sujo e óleo queimado. A metodologia proposta, além de ser inédita, se mostra promissora para auxiliar no diagnóstico de amostras de óleo mineral isolante em campo. / Transformers are fundamental equipment in electrical power system and constant monitoring their operating conditions is very important to reduce the costs associated with their life cycle, as well as to guarantee their reliability and durability. One of the main cause of electrical failures in power transformers is the degradation of the power transformer insulation system, which can cause permanent damages. A crucial element in their insulation system is oil used to insulate parts, but also to cool the equipment. Therefore monitor and maintain the insulating oil are essential steps to provide a reliable operation of the electrical equipment guaranteeing the reliability of the power supply. A review in the literature reports a wide variety of diagnostic procedures available to assess the condition of transformer oil, such as physical chemical analysis and dissolved gas (DGA) analysis. Recent research reveals a highlighted topic that consists of the use of acoustic sensors for characterizing liquids, since the acoustic analysis presents the characteristic of being non-destructive with possibility of non-invasive and application during transformer operation i.e. in line. In this context, this thesis proposes an acoustic methodology for the analysis of mineral insulating oil using piezoelectric sensors. The methodology consists of the use of sensors to emit and receive signals transmitted through oil transformer samples. The experiments were carried out in the MHz band, using commercial transducers and in the kHz band, using a piezoelectric transducer developed by the High Voltage and Materials Group from USP of São Carlos. Measurements of signal amplitude are correlated with the water content contained in the oil samples. The results show that it is possible to diagnose whether or not the oil samples are suitable for use in transformers. In some cases it is possible to distinguish the four classes of tested mineral oil samples. The proposed methodology is promising for the diagnosis of mineral insulation oil samples in the field.

O objetivo desse trabalho foi de fazer a modelagem por meio de sistemas de inferência fuzzy da concentração dos gases dissolvidos em óleo mineral isolante à partir dos resultados de ensaios físico-químicos. Dessa forma, objetivou-se estender as técnicas de identificação de falhas em transformadores por meio da análise dos ensaios físico-químicos do óleo isolante. Para tanto adotou-se um mapeamento entre os dados de ensaios físico-químicos e de cromatografia gasosa feito por meio de sistemas de inferência fuzzy. Assim, por meio de resultados de ensaios físico-químicos, como cor, densidade, unidade, entre outro, tem-se uma estimativa da concentração dos gases dissolvidos no óleo mineral isolante do transformador. Assim, torna-se possível empregar técnicas de identificação de falhas baseadas na concentração dos gases dissolvidos, mas, valendo-se dos dados de ensaios físico-químicos.O sistema proposto foi validado por meio de dados reais e os resultados alcançados são compatíveis com aqueles obtidos por meio das técnicas convencionais. / The objective of this work was to do a modeling using the inference fuzzy system of the concentration of dissolved gases in insulating mineral oil getting from the physical-chemical results. The idea was to understand the techniques to identify failures on transformers by analyzing the physical-chemical results of the insulating mineral oil.To do that, the data from physical-chemical results and chromatographic results was mapped using the inference fuzzy system. So, by the results of the physical-chemical experiment such as color, density, humidity and so on, its possible to have a estimation of the concentration of dissolved gases in insulating mineral oil. Therefore, its possible to implement techniques to identify failures based on the concentration of dissolved gases using physical-chemical techniques.The propose system was validated by real data. The results using physical-chemical techniques were similar with the results using conventional techniques.

O objetivo desse trabalho foi de fazer a modelagem por meio de sistemas de inferência fuzzy da concentração dos gases dissolvidos em óleo mineral isolante à partir dos resultados de ensaios físico-químicos. Dessa forma, objetivou-se estender as técnicas de identificação de falhas em transformadores por meio da análise dos ensaios físico-químicos do óleo isolante. Para tanto adotou-se um mapeamento entre os dados de ensaios físico-químicos e de cromatografia gasosa feito por meio de sistemas de inferência fuzzy. Assim, por meio de resultados de ensaios físico-químicos, como cor, densidade, unidade, entre outro, tem-se uma estimativa da concentração dos gases dissolvidos no óleo mineral isolante do transformador. Assim, torna-se possível empregar técnicas de identificação de falhas baseadas na concentração dos gases dissolvidos, mas, valendo-se dos dados de ensaios físico-químicos.O sistema proposto foi validado por meio de dados reais e os resultados alcançados são compatíveis com aqueles obtidos por meio das técnicas convencionais. / The objective of this work was to do a modeling using the inference fuzzy system of the concentration of dissolved gases in insulating mineral oil getting from the physical-chemical results. The idea was to understand the techniques to identify failures on transformers by analyzing the physical-chemical results of the insulating mineral oil.To do that, the data from physical-chemical results and chromatographic results was mapped using the inference fuzzy system. So, by the results of the physical-chemical experiment such as color, density, humidity and so on, its possible to have a estimation of the concentration of dissolved gases in insulating mineral oil. Therefore, its possible to implement techniques to identify failures based on the concentration of dissolved gases using physical-chemical techniques.The propose system was validated by real data. The results using physical-chemical techniques were similar with the results using conventional techniques.