Estudios sobre la predicción del estado de transformadores de potencia inmersos en aceite mineral aislante mediante modelos matemáticos aplicados de ajuste

Autores/as
Palabras clave:
Ajuste, índice de rendimiento, mantenimiento, predicción, transformador de potencia
Resumen

Los transformadores de potencia son fundamentales para el sistema eléctrico en lo que respecta al suministro continuo de energía, lo que requiere herramientas efectivas de mantenimiento predictivo. Por lo tanto, el objetivo de este trabajo es la predicción precisa de los índices de rendimiento de las técnicas predictivas no invasivas aplicadas a la evaluación de transformadores, ofreciendo un enfoque innovador aplicable a diferentes escenarios. Además, el índice de rendimiento general del equipo se utiliza como referencia para apoyar la toma de decisiones. En este sentido, la metodología adoptada incluye el ajuste de curvas para tres técnicas predictivas: análisis de gases disueltos, pruebas físico-químicas y grado de polimerización/2FAL-Furfuraldehídos. En los resultados, se probaron cinco tipos de ajustes (lineal, cuadrático, exponencial, gaussiano y suma de senos), y se determinaron las expresiones analíticas que mejor modelaron los datos. Se consideró el criterio del peor caso para calcular los intervalos de tiempo de cada clasificación. La validación se realizó con divisiones de datos de entrenamiento/prueba, utilizando el Error Cuadrático Medio (RMSE) como métrica de rendimiento. Se concluye que el ajuste polinómico de segundo grado es el mejor ajuste para modelar los índices de rendimiento, demostrando la efectividad de la metodología desarrollada en este trabajo.

Biografía del autor/a
  1. Vinicius Faria Costa Mendanha, Universidade Federal de Goiás

    Nacido el 19 de mayo de 1998. Actualmente es estudiante de maestría en el Programa de Postgrado en Ingeniería Eléctrica e Informática de la Universidad Federal de Goiás. Se graduó en Ingeniería Eléctrica en la Universidad Federal de Goiás (UFG) en 2023. En 2018-2019. , se incorporó a la Asociación Politécnica de la UFG, en el área de Administración. En 2019, ingresó al PET (Programa de Educación Tutorial) Engenharias Conexão de Saberes, realizando también Iniciación Científica. Estudió análisis de señales y fenómeno de Gibbs (2019-2020). Se dedica al estudio de la Inteligencia Computacional aplicada al área de mantenimiento de transformadores de potencia y es miembro del Equipo de Investigación del Laboratorio de Investigación en Ingeniería de Alta Tensión - LAPEAT UFG.

  2. André Pereira Marques, Universidade Federal de Goiás

    Nació el 25 de febrero de 1961 en Araguari, Minas Gerais, Brasil. Doctorado (2018) y Magíster (2004) en Ingeniería Eléctrica por la Escuela de Ingeniería Eléctrica, Mecánica e Informática (EMC) de la Universidad Federal de Goiás (UFG). Es Profesor Titular del Instituto Federal de Goiás – Campus Goiânia (IFG) desde 1990, actuando en las carreras de Ingeniería Eléctrica, Ingeniería de Automatización y Curso Técnico en Ingeniería Eléctrica. También es Gerente Técnico y propietario de la empresa APMarques Consultoria e Capacitação em Engenharia Elétrica desde 2019, especializada en estudios y diagnósticos de carga en transformadores de potencia y es miembro del Equipo del Laboratorio de Investigación en Ingeniería de Alta Tensión - LAPEAT UFG.

  3. Yuri Andrade Dias, Universidade Federal de Goiás

    Nació el 25 de octubre de 1994 en Goiânia, Goiás, Brasil. Doctorado (2023) y Magíster (2019) en Ingeniería Eléctrica por la Escuela de Ingeniería Eléctrica, Mecánica e Informática (EMC) de la Universidad Federal de Goiás (UFG). Actualmente es gerente del Departamento de Ingeniería de Mantenimiento de Subestaciones de Alta Tensión de Equatorial Energia Goiás y miembro del Equipo del Laboratorio de Investigación de Alta Tensión de EMC/UFG

  4. Cacilda de Jesus Ribeiro, Universidade Federal de Goiás

    Nació el 8 de agosto de 1971 en Matão, São Paulo, Brasil. Doctorado (2002) y Postdoctorado (2004) en Ingeniería Eléctrica por la Escuela de Ingeniería de São Carlos, Universidad de São Paulo. Actualmente es profesora titular de la Escuela de Ingeniería Eléctrica, Mecánica e Informática (EMC) de la Universidad Federal de Goiás (UFG) y es Coordinador del Laboratorio de Investigación en Ingeniería de Alta Tensión - LAPEAT UFG.

    .

Referencias

Aizpurua, J. I., McArthur, S. D. J., Stewart, B. G., Lambert, B., Cross, J. G., & Catterson, V. M. (2019). Adaptive Power Transformer Lifetime Predictions Through Machine Learning and Uncertainty Modeling in Nuclear Power Plants. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 66(6), 4726-4737. https://doi.org/10.1109/TIE.2018.2860532

Azmi, A., Jasni, J., Azis, N., & Kadir, M. Z. A. Ab. (2017). Evolution of transformer health index in the form of mathematical equation. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 76, 687-700. https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.03.094

Dias, Y. (2019). Rede Bayesiana para Estimativa da Confiabilidade de Transformadores e Potência Imersos em Óleo Mineral Isolante Utilizando Técnicas Preditivas de Manutenção [Dissertação (Mestrado)]. Universidade Federal de Goiás.

Dias, Y. A. (2022). Índice de desempenho em transformador de potência [Relatório interno]. Universidade Federal de Goiás.

Dutta, S., Dey, J., Mishra, D., Baral, A., & Chakravorti, S. (2022). Prediction of Insulation Sensitive Parameters of Power Transformer Using Detrended Fluctuation Analysis Based Method. IEEE Transactions on Power Delivery, 37(3), 1963-1973. https://doi.org/10.1109/TPWRD.2021.3102075

Faveri, R. de. (2021). Modelagem Térmica de Transformadores – Método de Regressão Linear Múltipla para Previsão de Variáveis. [Dissertação (Mestrado)].

Ferreira, A. M. J. (2015). Cálculo de índices de saúde, vida restante e probabilidade de falha de transformadores de potência AT/MT. [Dissertação (Mestrado)]. Universidade do Porto.

Fortes, M. Z., Junior, H. D. P. A., Atair Cesar Domingueti Junior, Abrita, R. M., & Albquerque, C. J. M. (2006). Lógica fuzzy como ferramenta para diagnóstico de falhas em transformadores. https://doi.org/10.13140/RG.2.1.3446.2242

Gouda, O. E. & El Dein, A. Z. (2019). Prediction of Aged Transformer Oil and Paper Insulation. Electric Power Components and Systems, 47(4-5), 406-419. https://doi.org/10.1080/15325008.2019.1604848

Karunasingha, D. S. K. (2022). Root mean square error or mean absolute error? Use their ratio as well. Information Sciences, 585, 609-629. https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.11.036

Lin, J., Su, L., Yan, Y., Sheng, G., Xie, D., & Jiang, X. (2018). Prediction Method for Power Transformer Running State Based on LSTM_DBN Network. Energies, 11(7), 1880. https://doi.org/10.3390/en11071880

Luo, D., Fang, J., He, H., Lee, W.-J., Zhang, Z., Zai, H., Chen, W., & Zhang, K. (2022). Prediction for Dissolved Gas in Power Transformer Oil Based on TCN and GCN. IEEE Transactions on Industry Applications, 58(6), 7818-7826. https://doi.org/10.1109/TIA.2022.3197565

Marques, A. P. (2018). Diagnóstico otimizado de transformadores de potência mediante a integração de técnicas preditivas [Tese (Doutorado)]. Universidade Federal de Goiás.

Press, W. H., Teukolsky, S. A., Vetterling, W. T., & Flannery, B. P. (2011). Métodos numéricos aplicados: Rotinas em C++. 3. Ed. Porto Alegre: Bookman, 2011. 1261 p. Tradução técnica: Sílvio Renato Dahmen e Roberto da Silva. (3a ed). Bookman.

Ribeiro, V. M. A. (2016). Desenvolvimento e Análise de Indicadores de Condição de Transformadores de Potência. [Dissertação (Mestrado)]. Universidade do Porto.

Serrano, L. F. L., De Azevêdo, V. M., & Carneiro Lins, A. J. D. C. (2020). Ferramenta de Aprendizado de Máquina para Previsão de Falha de Transformadores de Rede Elétrica. Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada, 5(2), 44-50. https://doi.org/10.25286/repa.v5i2.1351

Silva, D. G. T. da. (2020). Índice de saúde aprimorado para diagnóstico de transformadores de potência. Universidade Estadual de São Paulo.

Silva, D. G. T. da, Braga Da Silva, H. J., Marafão, F. P., Paredes, H. K. M., & Gonçalves, F. A. S. (2021). Enhanced health index for power transformers diagnosis. Engineering Failure Analysis, 126, 105427. https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2021.105427

Sodré, B. R., G. Sotelo, G., & Ferreira, V. H. (2020, agosto 13). Estimativa do Tempo para Falha de Transformadores de Potência Utilizando Dados do Centro de Operação e Redes Neurais Artificiais. Anais do Simpósio Brasileiro de Sistemas Elétricos 2020. Simpósio Brasileiro de Sistemas Elétricos - SBSE2020. https://doi.org/10.48011/sbse.v1i1.2149

Soni, R. & Mehta, B. (2022). Evaluation of power transformer health analysis by internal fault criticalities to prevent premature failure using statistical data analytics approach. Engineering Failure Analysis, 136, 106213. https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2022.106213

Suñe, J. & Heredia, L. A. (2013). Guia de Manutenção para Transformadores de Potência. Cigré Brasil. https://cigre.org.br/brochuras/

Taghikhani, M. A. & Gholami, A. (2009). Prediction of hottest spot temperature in power transformer windings with non-directed and directed oil-forced cooling. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 31(7-8), 356-364. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2009.03.009

Xie, P. (2019). Analysis of fault of insulation aging of oiled paper of a large‐scale power transformer and the prediction of its service life. IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering, 14(8), 1139-1144. https://doi.org/10.1002/tee.22911

Cover Image
Publicado
2024-12-10
Sección
ENERGÍA
Licencia

Derechos de autor 2024 Vinicius Faria Costa Mendanha, André Pereira Marques, Yuri Andrade Dias, Cacilda de Jesus Ribeiro (Autor)

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.

Todas las obras publicadas en la Revista Brasileña de Ingeniería de Producción (BJPE) están bajo la licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0). Esto significa que: Cualquier persona puede copiar, distribuir, exhibir, adaptar, remezclar e incluso utilizar comercialmente el contenido publicado en la revista; Siempre que se reconozca debidamente a los autores y a BJPE como fuente original; No se requiere permiso adicional para la reutilización, siempre que se respeten los términos de la licencia. Esta política cumple con los principios de acceso abierto, promoviendo la amplia difusión del conocimiento científico. 🔗 Haga clic aquí para acceder a la licencia completa.

Cómo citar

Mendanha, V. F. C., Marques, A. P., Dias, Y. A., & Ribeiro, C. de J. (2024). Estudios sobre la predicción del estado de transformadores de potencia inmersos en aceite mineral aislante mediante modelos matemáticos aplicados de ajuste. Brazilian Journal of Production Engineering, 10(4), 226-240. https://doi.org/10.47456/bjpe.v10i4.46503