REDES NEURAIS ARTIFICIAIS APLICADAS NO AUXÍLIO DE DIAGNÓSTICO DE FALHAS EM TRANSFORMADORES

Resumo

Uma das maneiras utilizadas para diagnosticar transformadores em funcionamento são os métodos de Análise Cromatográfica do Líquido Isolante. Utiliza-se esse tipo de análise, porque o óleo isolante está em contato direto com a parte ativa do equipamento e, de acordo com a quantidade de gases imersa nesse óleo, é possível diagnosticar o equipamento com determinada falha. Existem normas que visam a padronizar o diagnóstico. Podem-se citar o Método de Duval, Método de Dornenburg, IEC e, no Brasil, a NBR 7274 – Interpretação da Análise dos Gases de Transformadores em Serviço. Este trabalho tem como objetivo utilizar Sistemas Inteligentes no diagnóstico de falhas de transformadores. Em especial, Redes Neurais Artificiais, de acordo com os parâmetros de concentração gasosa da NBR 7274, validada e testada com relatórios cromatográficos de transformadores em serviço.

Palavras-chave: Análise de Falhas em Transformadores. Análise Cromatográfica. NBR 7274. Redes Neurais Artificiais.

One of the ways used to diagnose transformers in operating are the methods of Insulating Liquid Chromatographic Analysis. We use this type of analysis, because the insulating oil is in direct contact with the active part of the equipment, and, in accordance with the amount of gas immersed in this oil, it is possible to diagnose equipment fault. There are rules intended to standardize the diagnosis. Among these rules, we can mention the Duval Method, the Dornenburg Method, IEC and, in Brazil, the NBR 7274 - Interpretation of Gases Analysis in Transformer Service. This paper aims to use Intelligent Systems for transformer fault diagnosis. In particular, Artificial Neural Networks, according to the parameters of gaseous concentration of NBR 7274, validated and tested with chromatographic reports on transformers in service.

Keywords: Fault Analysis in Transformers. Chromatographic Analysis. NBR 7274. Artificial Neural Networks.