Dissertação de Doutorado, Programa de Pós-Doutorado em Engenharia Elétrica da Universidade Federal do Pará, Belém, Pará, 2021. Essas medições serão realizadas em grupos representando todas as formas conhecidas de descarga parcial registradas na literatura.
DEFINIÇÕES BÁSICAS E LOCALIZAÇÃO DAS DESCARGAS PARCIAIS NO CONDUTOR
CLASSIFICAÇÃO DAS DESCARGAS PARCIAIS DE ACORDO COM A LOCALIZAÇÃO DA OCORRÊNCIA
CIRCUITO EQUIVALENTE DO PROCESSO FÍSICO DA DESCARGA PARCIAL EM CAVIDADES
SISTEMAS DIGITAIS DE MEDIÇÃO DE DESCARGAS PARCIAIS 45
ESTIMAÇÃO DO ERRO DO CLASSIFICADOR 72
APLICAÇÃO DE MINERAÇÃO DE DADOS EM DESCARGAS PARCIAIS DE HIDROGERADORES
PROPOSTAS PARA O DESENVOLVIMENTO DE FUTUROS TRABALHOS 94
IMA-DP – Instrumento de monitoramento e análise de descargas parciais IRIS POWER – Empresa canadense especializada em descargas parciais PDA – Analisador de descargas parciais PHA – Análise de altura de pulso.
JUSTIFICATIVA
A análise dos sinais de descarga parcial é essencial para validar o estado do enrolamento do estator do gerador. Uma das alternativas com menor impacto à máquina e alto nível de confiabilidade para monitoramento da isolação são as técnicas de medição de descargas parciais, que, se realizadas periodicamente, podem monitorar os níveis de degradação da resistividade dielétrica do enrolamento do estator do gerador e, portanto, ser capaz de monitorar agir antes que ocorra uma falha, se alguma anormalidade for encontrada.
MOTIVAÇÃO
Com base no exposto, é importante ressaltar a importância de estudos aprofundados sobre a ocorrência de descargas parciais que ocorrem no enrolamento do estator do gerador, e fortalecer as linhas de controle deste equipamento, pois podem ser iniciais e/ou críticas. falhas. identificados e intervindos antes que evoluam para uma situação mais grave que resulte em uma avaria, evitando assim perdas financeiras e operacionais do sistema e aumento de horas de trabalho. Com a metodologia proposta nesta tese será possível agilizar a emissão de diagnósticos e assim emitir relatórios mais precisos sobre a localização das descargas parciais e o real estado do isolamento dos enrolamentos.
OBJETIVOS DO TRABALHO .1 Objetivo Geral
Objetivos Específicos
A história da máquina em termos de volume e saúde não pode ser destacada pela confiabilidade empresarial.
REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
Lai et al (2008) utiliza mineração descritiva de dados de descargas parciais usando uma árvore de decisão e um algoritmo genético. Em Ghoneim et al (2016), são discutidos aspectos de identificação e classificação de diversas fontes de descargas parciais (DP).
PUBLICAÇÕES ORIGINADAS DO PRESENTE TRABALHO
A segunda diferença é que todos os sinais de descarga parcial utilizados são provenientes de uma máquina em funcionamento, ou seja, dados reais com grande acervo, e conhecendo a máquina a confirmação dos resultados obtidos torna-se mais fácil e segura. Em seguida, árvores de decisão florestais aleatórias foram treinadas para classificar os casos com base nas novas medições.
ESTRUTURA DA TESE
É apresentado como o sinal é processado no sistema de medição e os resultados obtidos, que são os modelos dos tipos de descargas parciais. O capítulo cinco discute as técnicas, metodologia e resultados obtidos para atingir o objetivo proposto, que era classificar padrões de descargas parciais através de dados de mineração de forma ágil e com alto nível de precisão.
CONSIDERAÇÕES INICIAIS
- Cavidades Internas
- Delaminação Interna
- Delaminação entre Condutores e a Isolação
- Arborescência (Treeing) elétrica
- Descargas de Ranhura (Slot Discharges)
- Descargas na Cabeça da Bobina (End-Winding)
- Descargas de Superfície
- Descargas entre Fases
- Partículas Condutivas
As descargas parciais são geralmente o resultado de tensões elétricas mencionadas acima, geralmente pontuais, concentradas no isolamento ou em sua superfície. A presença de partículas condutoras, especialmente partículas pequenas, por exemplo devido à contaminação do enrolamento, pode resultar numa grande concentração de descargas parciais.
TIPOS DE ISOLAÇÃO DE BARRAS ESTATÓRICAS
Isolamento principal (5): A fita isolante principal é aplicada sobre as bobinas pré-formadas e é composta por papel de mica altamente absorvente, resina epóxi especial como ligante e tecido de vidro como base, para garantir a resistência mecânica necessária para aplicação manual ou mecanizada. Proteção contra efeito corona: Em máquinas com tensão nominal superior a 5 kV, é aplicada uma fita condutora, composta por falso tecido de poliéster ou tecido de vidro, impregnado com uma laca especial contendo partículas condutoras à base de carbono, que garante a resistividade superficial necessária para evitar descargas causadas pelo efeito corona. Em máquinas com tensão nominal superior a 6 kV, é utilizada uma tira semicondutora contendo partículas de carboneto de silício, que fornece as propriedades necessárias para a equalização de potencial.
FALHAS NO ISOLAMENTO DO ESTATOR
Falhas em Máquinas Rotativas
Baseado em estudo internacional realizado por (CIGRE, 2009), apresentado pelo Brasil, 2013, focou na análise das causas de quebras em hidrogeradores. Neste estudo foram avaliados 69 incidentes, separando possíveis falhas em máquinas rotativas, mais especificamente em hidrogeradores, conforme mostra a Figura 2.10. Em relação aos defeitos de isolamento elétrico, estes foram descritos detalhadamente e esses resultados são mostrados na Figura 2.11, que mostra que a principal causa desses defeitos é devido ao envelhecimento e contaminação do enrolamento, geralmente por poeira e/ou umidade.
Causas de Falhas nos Enrolamentos do Estator
Observa-se que falhas podem ocorrer por diversos motivos e sem o devido monitoramento os danos ao equipamento podem ser extensos. Além dos exemplos de falhas mostrados na Figura 2.12, diversos outros tipos de eventos podem ser detectados em máquinas através de testes de descarga parcial, procedimento que não envolve processo. O próximo capítulo fornecerá uma visão mais clara do fenômeno de descarga parcial para demonstrar a importância de monitorá-lo através da manutenção preditiva, pois estes tipos de testes são uma das formas mais seguras de avaliar a situação do isolamento do enrolamento do estator. , que, como vocês podem perceber, é um dos pontos da unidade produtiva que mais sofre estresse.
CONSIDERAÇÕES FINAIS
CONSIDERAÇÕES INICIAIS
Mesmo com o refinamento das técnicas aplicáveis à medição de descargas parciais, ainda é impossível especificar o local onde o fenômeno ocorre e, portanto, é impossível determinar o nível de atenuação e distorção que os sinais sofrem ao longo do circuito do enrolamento do estator. O que é possível atualmente é delinear uma área de maior probabilidade de ocorrência de PD ao longo do enrolamento do estator. A base de dados utilizada foi obtida através de medições in loco na usina hidrelétrica de Tucuruí utilizando o sistema IMA-DP (Instrumentação para Monitoramento e Análise de Descargas Parciais), a forma como a medição é realizada é explicada ao longo deste capítulo.
MÉTODOS NÃO-ELÉTRICOS
Quando se trata de processamento digital, o sinal DP é apresentado em altas frequências e baixa energia, o que significa diferentes técnicas de filtragem do sinal. Devido ao ruído que às vezes pode ser confundido com o sinal de descarga parcial, é fundamental que um técnico esteja presente durante a medição para determinar se o sinal captado contém ruído e ajustá-lo para que fique atenuado e seja apenas o sinal de interesse. usado. para ser apresentado. O receptor é calibrado em microvolts para medir o valor do sinal de entrada e captará interferências causadas por ondas eletromagnéticas.
MÉTODOS ELÉTRICOS
Método de tensão de radiofrequência (TRI): Baseia-se no fato de que descargas parciais produzem ondas eletromagnéticas na forma de interferência estática. O circuito de medição pode ser modelado com uma impedância RLC (resistiva, indutiva, capacitiva) ou uma impedância RC (resistor capacitivo). Os instrumentos de medição são conectados diretamente com uma impedância (Zm) em série com o objeto sob teste (Ct) ou em série com um capacitor padrão (C) sem descargas parciais na tensão de teste, e Z é um filtro passa-baixa que bloqueia ruído de alta frequência da rede elétrica.
CIRCUITO DE ENSAIO
A Figura 3.4 mostra o arranjo típico de medição utilizado e apresenta, em destaque na tela, o mapa estatístico de magnitude e fase característica de um PD em análise. A Figura 3.4 mostra, à esquerda, uma visão geral do arranjo de medição, destacando na figura central a caixa de junção que tem acesso aos sinais de descarga parcial emitidos pelos acopladores instalados ao longo dos enrolamentos do estator. A localização dos acoplamentos no interior da máquina escolhida para este estudo de caso é mostrada na Figura 3.5, que é uma imagem retirada do manual de instalação da Eletrobra Eletronorte juntamente com o modelo de instalação diferencial apresentado na norma IEEE 1434-2014.
SISTEMAS DIGITAIS DE MEDIÇÃO DE DESCARGAS PARCIAIS
A sequência de processamento de um sistema digital de medição de descargas parciais pode ser descrita em sete etapas conforme (Carvalho, 2014), apresentado a seguir e ilustrado na Figura 3.7.
MAPAS ESTATÍSTICOS E HISTOGRAMAS DE AMPLITUDES
Com base na revisão da literatura e principalmente através da fonte (Hudon et. al, 2005) na Figura 3.9, é possível examinar alguns tipos de descargas parciais e como sua correlação pode ser realizada com os mapas estatísticos gerados por equipamentos tecnológicos de medição, ou isto é, que estabelecem os padrões para UPs. As descargas parciais também podem ser representadas no plano 2D, conforme exemplifica a norma IEEE 1434-2014 em seu Anexo C e é mostrada na Figura 3.10. As barras representadas na Figura 3.10 simbolizam sinais de descarga parcial, com as barras escuras representando a carga positiva e as cargas negativas mais claras.
CONSIDERAÇÕES FINAIS
INTRODUÇÃO
MINERAÇÃO DE DADOS (DATA MINING) .1 Mineração de Dados e Descoberta de Conhecimento
Tarefas de Mineração de Dados
- Tarefas de Previsão
- Tarefas Descritivas
Seu principal objetivo é prever os valores de um determinado atributo com base nos valores de outros atributos. O objetivo deste tipo de modelagem é construir um modelo para a variável alvo em função das variáveis explicativas que tenta prever o comportamento do novo conjunto de dados. Um exemplo seria quando conhecemos o padrão de despesas e a idade de um determinado indivíduo e estimamos o seu salário e o número de filhos.
Clusterização
- K-Means
- Algoritmo K-Means Básico
- Variações do K-Means
Divergência de Bregman para médias K usando distância euclidiana quadrada: A divergência de Bregman é um conjunto de funções de perda ou distorção. Medições numéricas usando a distância euclidiana: Este método segue o algoritmo K-means conforme descrito anteriormente, mas usa a distância euclidiana para o cálculo. Medições numéricas usando a distância de Manhattan: esta métrica determina a distância absoluta entre dois pontos de coordenadas em um sistema.
ÁRVORE DE DECISÃO (DECISION TREE)
- Funcionamento de uma Árvore de Decisão
- Construção de uma Árvore de Decisão
- Métodos para Expressar Condições de Teste de Atributos
- Métricas para Selecionar a Melhor Divisão
- Entropia
- Gini
- Erro da Classificação Errada
- Algoritmo da Árvore de Decisão
As árvores de decisão podem ser projetadas com base em um conjunto de atributos e esse processo é chamado de indução de árvore de decisão. O processo de indução de árvore de decisão tem a função de particionar recursivamente um conjunto de treinamento até que cada subconjunto obtido desta partição contenha instâncias de uma única classe. Uma árvore de decisão toma como entrada um objeto ou situação descrita por um conjunto de atributos e retorna uma decisão – o valor de saída previsto de acordo com a entrada.
ESTIMAÇÃO DO ERRO DO CLASSIFICADOR
Além disso, a randomização é utilizada para reduzir a correlação entre as árvores de decisão e, consequentemente, para reduzir a variância das previsões (ou seja, a média das árvores de decisão). Podemos dizer que uma floresta aleatória é um caso especial de saco onde árvores de decisão são usadas como família básica. Portanto, a validação cruzada ou o teste de amostra única não são necessários para árvores de decisão.
CONSIDERAÇÕES FINAIS
APLICAÇÃO DE MINERAÇÃO DE DADOS EM DESCARGAS PARCIAIS DE HIDROGERADORES
Pré-Processamento e Criação da Base de Dados
Os PHAs criados na fase de aquisição e processamento de dados não possuem rotulagem, ou seja, não tiver identificação do tipo de secreção que está ocorrendo, uma forma comum é identificar visualmente os padrões e depois marcá-los.
Rotulando Base de Dados – Tarefa Descritiva
Treinamento da Floresta Aleatória – Tarefa Preditiva
Esta tarefa é enorme e requer tempo e experiência dos engenheiros. confusão é uma forma de expressar o quanto de uma previsão de classificação estava correta e o quanto estava incorreto. Quando os modelos de RF são precisos, esses modelos podem ser usados para monitorar DPs online.
RESULTADOS E DISCUSSÕES
Agrupamento: Testes e Análises
Ao comparar os padrões mostrados na Figura 5.2 com as normas (IEC 60270, IEC e IEEE 1434), observa-se que os centróides (cada centróide representa um padrão de descarga) encontrados pelo modelo 02 representaram satisfatoriamente os padrões de cada DP que foi recorrente em fase “A” do hidrogerador investigado, enquanto o centro de gravidade formado para o modelo 04 não obteve desempenho satisfatório. Comparando os padrões de Gap Discharge do modelo02 e do modelo04, percebeu-se que houve uma diferença notável nos centros de gravidade formados em ambos os casos. Os demais modelos apresentaram certas inconsistências nos padrões formados em relação aos padrões descritos pelas normas, como o apresentado pelo modelo02.
Floresta Aleatória para Classificação Automática
O padrão tipo indeterminado devido à baixa incidência de descargas, não encontrado pelo modelo 02, pode ter tido que ser agrupado com o padrão Descargas Internas, enquanto o padrão Corona foi criado duas vezes. Modelo01, modelo05, modelo07 e modelo08 mostraram padrões centróides muito semelhantes ao modelo02. O que os diferencia é o nível de precisão baseado no número de acertos obtidos em cada padrão. Porém, na análise gráfica dos padrões gerados pelo modelo07, todos os padrões de DP estão presentes.
Acurácia Do Método Através Da Floresta Aleatória
Dissertação de Mestrado, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Universidade Federal do Pará, Belém, Brasil, 2013. Dissertação de Mestrado, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Universidade Federal do Pará, Belém, Brasil, 2013. Dissertação de Mestrado, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Federal Universidade do Pará, Belém, Brasil, 2011.
