AVALIAÇÃO E MONITORAMENTO DE TRANSFORMADORES DE POTÊNCIA Estudos recentes visando à manutenção e substituição de transformadores de po-

tência têm apresentado as mais diferentes metodologias na solução desta problemática (ABU-ELANIEN; SALAMA; IBRAHIM, 2012; DUARTE et al., 2010; TAENGKO; DAMRONG- KULKAMJORN, 2013; JAHROMI et al., 2009; DIXON; STEWARD; HOFFMEISTER, 2012; ABU-ELANIEN; SALAMA, 2010; JÜRGENSEN; NORDSTRÖM; HILBER, 2016; BACHA; SOUAHLIA; GOSSA, 2012; MIJAILOVIC, 2008; RISTIC; MIJAILOVIC, 2012; VELASQUEZ- CONTRERAS; SANZ-BOBI; GALCERAN, 2011; VIANNA et al., 2017). Abu-Elanien e Sa- lama (2010) traz uma revisão extensa de diversas técnicas e metodologias para avaliação e monitoramento da condição dos transformadores que estão sendo empregadas atual- mente. Também são categorizados três tipos de tempo de vida existentes para estes equi- pamentos, o tempo de vida físico, que se refere ao tempo de operação do transformador até ele começar a apresentar defeitos nos componentes, o tempo de vida técnico, que re-

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presenta o desfasamento tecnológico ou limite operacional do equipamento, e o limite de vida econômico, relacionado à depreciação contábil do equipamento, ano após ano.

As pesquisas desenvolvidas por Duarte et al. (2010), apresentam uma abordagem para a substituição de transformadores de potência em uma companhia de energia elé- trica. A substituição é feita com base no risco, trazendo um processo interativo baseado na combinação de estado do equipamento e criticidade para o sistema elétrico. O autor co- menta que o acompanhamento de transformadores por meio de monitoramento online de gases dissolvidos, principalmente em transformadores com idade avançada, pode dar uma indicação de que uma falha pode ser eminente baseado na mudança das condições de fa- lha do transformador. Porém, existem modos de falhas que não seguem uma degradação suave e linear que possibilite a identificação antecipada por estes métodos, como falhas mecânicas, tornando-os inadequados. Portanto, estas análises devem ser acompanhadas de outras abordagens estratégicas no monitoramento e substituição destes equipamentos. Em Jürgensen, Nordström e Hilber (2016) é apresentada uma metodologia para calcular a taxa de falhas individual dos transformadores baseada nas estatísticas de fa- lhas, medidas de confiabilidade, análise de gás dissolvido e 2-FAL. O trabalho realiza um estudo de caso utilizando uma população de 30 transformadores, no qual compara a nova metodologia proposta com o health index e uma ferramenta de gerenciamento de ativos. Os dados referentes aos 30 transformadores utilizados por Jürgensen, Nordström e Hilber (2016) são retirados de Abu-Elanien, Salama e Ibrahim (2012), que apresenta um novo mé- todo para o cálculo do health index em transformadores de 69kV considerando a analise dos gases dissolvidos, analise do óleo e furfuraldeído, juntamente com metodologia fuzzy. Bacha, Souahlia e Gossa (2012) apresenta uma metodologia voltada para o diagnostico de falhas em transformadores através de analise de gases dissolvidos no óleo e support vector machine.

O trabalho desenvolvido por Rigatos e Siano (2016), propõe um método que pode detectar falhas do transformador em seus estágios iniciais. Uma modelagem neural jun- tamente com uma abordagem estatística local é utilizada para diagnosticar uma falta in- cipiente. A rede neural-fuzzy é usada para modelar a condição térmica do transformador em operação, de modo a identificar pontos quentes, os chamados hot spots. Chatterjee, Bhattacharjee e Roy (2012) apresenta uma análise e modelagem matemática das carac- terísticas dos gases dissolvidos no óleo do transformador, no qual também propõe um modelo de Markov para prever o estado da saúde de um transformador, juntamente com um cronograma de agendamentos para filtragem regular destes gases, com o objetivo de prolongar a vida útil do transformador de potência. Em Abu-Siada e Hmood (2015), tam- bém é apresentada uma metodologia para a classificação crítica de transformadores de potência para manutenção, porém, somente com base no diagnóstico da análise de gases dissolvidos no óleo.

35 algumas formas de manutenção preventiva, apresentando uma metodologia para o cálculo do custo esperado no reparo de alguns tipos de falhas e para a redução da carga. Ristic e Mijailovic (2012) apresentam a melhor estratégia de exploração de transformadores de potência, combinando diferentes tipos de manutenção preventiva e de peças de reposição, juntamente com a instalação de sistemas de monitoramento de condições de componentes individuais, que otimizam as estratégias de reposição e diminuem drasticamente as falhas catastróficas. Velasquez-contreras, Sanz-bobi e Galceran (2011) apresenta um completo e complexo sistema para a gestão de ativos em uma concessionária de energia elétrica aplicada aos transformadores de potência. É composto por um sistema de detecção de falhas e analise de confiabilidade, utilizando modelos de previsão com inteligência artificial, analise da temperatura do óleo e gás dissolvido.

Trabalhos encontrados na literatura apresentam o health index como uma solução efetiva na identificação do final da vida dos transformadores, pois reúne diversos dados referentes à condição operacional do equipamento em um único valor. Taengko e Dam- rongkulkamjorn (2013) apresentam uma metodologia health index que utiliza critérios como idade do equipamento, histórico de carregamento, inspeção e manutenção, históricos de falhas internas, localização da subestação, fabricante do transformador, rigidez dielétrica, quantidade de água no óleo, análises de gases dissolvidos, resistência de isolação, resis- tência de enrolamento, relação de espiras, fator de potência do enrolamento, fator de po- tência do óleo. Islam, Lee e Hettiwatte (2017) apresenta um cálculo quantitativo do índice de saúde dos transformadores com base em seis medidas-chave, rigidez dielétrica, aci- dez ou valor de neutralização, teor de água, fator de dissipação (tan δ ), gases dissolvidos totais e furano, juntamente com a Rede Neural de Regressão Geral (General Regression Neural Network - GRNN). O método foi testado usando medições de 100 transformadores de potência coletados em uma empresa de serviços públicos.

Em Jahromi et al. (2009) foram considerados critérios como resistência de isolação, inspeções visuais de rotina do transformador, análises termográfica, qualidade do óleo, análises de gases dissolvidos, testes e inspeção de Tap, análise do fator de dissipação (tan δ ), corrente de excitação, resistência de enrolamento, descargas parciais entre ou- tros. Dixon, Steward e Hoffmeister (2012) utilizaram critérios semelhantes juntamente com um estudo de caso real envolvendo um grupo de transformadores, também foram acres- centados critérios como fator de carregamento e horas em operação do transformador.

Um trabalho abordando a mesma problemática de ranking de equipamentos foi rea- lizado por Vianna et al. (2017), em que se apresenta uma nova metodologia para a escala e priorização de disjuntores SF6 para manutenção em subestações. São abordados cri- térios referentes à condição básica destes equipamentos e condições de operação, repre- sentando as condições físicas e operacionais dos equipamentos que podem comprometer a desempenho e contribuir para a ocorrência de falhas.

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nicos operacionais, entretanto, nenhum trabalho aborda o aspecto estratégico da subes- tação em que os transformadores se encontram, se operam em paralelo ou se possuem reserva.

O trabalho desenvolvido por Vianna et al. (2017) se aproxima muito da proposta desta publicação, que pretende inserir na tomada de decisão para substituição de transfor- madores, critérios referentes a operação técnica, acrescentando aos dados sobre à con- dição básica da saúde do equipamento, aspectos técnicos do local em que se encontram e que afetam indiretamente o processo decisório. Trabalhando de maneira complemen- tar ao processo de escolha por health index, são adicionados critérios como o índice de paralelismo dos transformadores e a existência de transformador reserva, que permitem identificar equipamentos críticos para sistema elétrico, compondo deste modo o Indicador de Vulnerabilidade Operacional (IVO) de transformadores de potência em subestações.