BARBOSA, F. R. Monitoramento on-line e diagnóstico inteligente da qualidade dielétrica do isolamento líquido de transformadores de potência. 2008. 139 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2008. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2012-10-18T18:30:02Z
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Previous issue date: 2008-03-13 / The monitoring and diagnosis of incipient fault in power transformers immerses in oil are
directly related to the assessment of the isolation system conditions. In this research, it is
established the concept of monitoring and diagnosis, after that, on-line monitoring techniques
are discussed. A pre-diagnosis system is elaborated based on use of a monitoring on-line
device, Hydran® GE, to classify the situation gravity of the detected fault. Once detected a
fault situation, intelligent modules of incipient fault diagnosis, by neural networks, can be
used to identification of internal fault of the equipment. To complete the checking of the
dielectric quality of the isolate liquid, it is also described an intelligent algorithm, based on
neural networks, to diagnosis of the oil estate through physical-chemical attribute. The
relation between physical-chemical attributes and chromatographic ones regarding to mineral
oil were also verified. It was developed, then, the dissolved gases esteem through physicalchemical
characteristics. The on-line monitoring modules, diagnosis of oil estate and incipient
fault, besides dissolved gases esteem, constitute a computation aid system to operation and
maintenance. The implemented system presents satisfied results in a thermoelectric power
plant. / O monitoramento e o diagnóstico de falhas incipientes em transformadores de potência
imersos em óleo estão diretamente relacionados à avaliação das condições do sistema de
isolamento. Neste estudo, estabelece-se o conceito de monitoramento e diagnóstico, e em
seguida técnicas de monitoramento on-line são discutidas. Um sistema de pré-diagnóstico é
elaborado baseado na utilização de um dispositivo on-line de monitoramento, Hydran® da
GE, para classificar a gravidade da situação de falha detectada. Uma vez detectada uma
situação de falha, módulos inteligentes de diagnóstico de falhas incipientes, via redes
neurais, podem ser utilizados para identificação da falha interna do equipamento. Para
completar a verificação da qualidade dielétrica do líquido isolante, também é descrito um
algoritmo inteligente, baseado em redes neurais, para diagnóstico do estado do óleo através
das grandezas físico-químicas. A relação entre os atributos físico-químicos e as grandezas
cromatográficas referente ao óleo mineral também foram averiguadas. Foi desenvolvida,
então, a estimação dos gases dissolvidos através das características físico-químicas. Os
módulos de monitoramento on-line, diagnósticos do estado do óleo e de falhas incipientes,
além da estimação dos gases dissolvidos, perfazem um sistema computacional de auxílio à
operação e manutenção. O sistema implementado apresenta resultados satisfatórios na
implantação em uma planta de usina termelétrica.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.ufc.br:riufc/3964 |
| Date | 13 March 2008 |
| Creators | Barbosa, Fábio Rocha |
| Contributors | Almeida, Otacílio da Mota |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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