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Previous issue date: 2017-02-17 / Power transformers are essential equipment in eletric systems. Considered as highly
expensive equipment it requires greater attention regarding the occurrence of failures.
A failure on equipment can cause serious trouble to the concessionaire responsible
for the generation, transmission and distribution of energy. In the present scenario,
where legislation has increased the severity with which oversees these failures and
demanding a higher efficiency of the same, it is necessary to create appropriate policies
to investigas possible equipment failure. These failures can be caused by several factors,
among them, the gases dissolved in the oil due to its degeneration. One of the most
used techniques for the diagnosis of power transformers from these dissolved gases
is the Duval Triangle, a method that has a precision and considerably high reliability.
However, for proper planning of maintenance, avoiding a possible sudden withdrawal
and supply cut, it is necessary to provide further information, including a quantitative
analysis of the causes of failure and a history of the evolution of the operating status
of the machine. To this end it is proposed to use a fuzzy logic by the method of Duval
to provide an analysis of the transitions between the diagnostic originally presented to
enable monitor the level of relevance of each possible cause for the diagnosis equipment
allowing perform scheduled and preventive maintenance. The proposed methodology
was validated using real data equipment in operation in the brazilian electric system. / Transformadores de potência são equipamentos essenciais em um sistema elétrico.
São considerados equipamentos de alto custo que requerem uma maior atenção no
que tange a ocorrência de falhas. Uma falha em um equipamento pode causar sérios
prejuízos à concessionária responsável pela geração, transmissão e distribuição de
energia. No cenário atual, onde a legislação vem sempre aumentado o rigor com que
fiscaliza essas falhas e cobrando uma maior eficiência das mesmas, faz-se necessário
criar políticas adequadas para investigas possíveis falhas nos equipamentos. Falhas
essas que podem ser originadas por diversos fatores, dentre eles, pelos gases
dissolvidos no óleo devido a sua degeneração. Um dos métodos mais utilizados para
diagnóstico de transformadores de potência é a análise de gases dissolvidos utilizando
o Triângulo de Duval, que apresenta uma precisão e confiabilidade consideravelmente
altas. No entanto, para um planejamento adequado de manutenção, evitando uma
possível retirada brusca do equipamento e corte no fornecimento, é necessário prover
mais informações, incluindo uma análise quantitativa das causas das falhas e um
histórico da evolução do estado operativo do equipamento. Para tanto propõe-se a
utilização de uma lógica fuzzy junto ao método de Duval para fornecer uma análise
das transições entre os diagnósticos apresentados originalmente de forma a permitir
acompanhar a evolução do nível de pertinência de cada possível causa no diagnóstico
do equipamento, possibilitando realizar manutenções programadas e preventivas. A
metodologia proposta foi validada utilizando dados reais de equipamentos em
operação no sistema slétrico brasileiro.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/7122 |
| Date | 17 February 2017 |
| Creators | Veloso, Diogo Pereira |
| Contributors | Brito, Leonardo da Cunha, Brito, Leonardo da Cunha, Ribeiro, Cacilda de Jesus, Rocha, Adson Silva |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC), UFG, Brasil, Escola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação - EMC (RG) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -5088589215393046129, 600, 600, 600, -7705723421721944646, 8930092515683771531 |
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