Metodologia Baseada em Atributos Cromáticos de Sinais HFCT para Classificação de Fontes de Descargas Parciais

Abstract

As descargas parciais (DPs) constituem importantes indicadores da degradação do isolamento em equipamentos de alta tensão, incluindo cabos de potência, transformadores e máquinas elétricas. A identificação confiável das fontes de DP é essencial para a avaliação da condição do isolamento e o diagnóstico precoce de falhas; entretanto, técnicas convencionais de medição podem exigir instalações invasivas e apresentar limitações em aplicações de campo sujeitas a interferências eletromagnéticas e ruído. Este trabalho investiga a aplicabilidade do processamento cromático de sinais para a discriminação e classificação de fontes de descargas parciais medidas por transformadores de corrente de alta frequência (HFCTs). A metodologia proposta contempla filtragem baseada em wavelets, detecção e segmentação dos pulsos de DP e extração de atributos cromáticos. Para cada pulso, são calculados três atributos: energia normalizada do sinal, frequência característica e largura de banda quadrática média. Os atributos extraídos são representados em um espaço tridimensional e empregados como variáveis de entrada para classificadores baseados em Árvore de Decisão e Máquina de Vetores de Suporte. Dados experimentais obtidos a partir de fontes de DP geradas em laboratório apresentaram padrões cromáticos distinguíveis para descargas corona, internas e superficiais. Os classificadores alcançaram elevado desempenho nas condições experimentais adotadas, indicando que os atributos cromáticos selecionados contêm informações relevantes para a identificação das fontes de DP. A metodologia baseada em HFCT demonstrou potencial como uma abordagem compacta e não invasiva para a discriminação e classificação de fontes de descargas parciais, contribuindo para atividades de monitoramento e diagnóstico de sistemas de isolamento de alta tensão.