Dissertação
Distribution Transformer Incipient Fault Automatic Detection and Monitoring EVALUATED
Os transformadores são um dos componentes mais fundamentais e dispendiosos das redes de energia elétrica. Dos equipamentos atualmente em funcionamento, uma elevada percentagem encontra-se próximo do fim de vida útil. Nesta fase, as falhas incipientes tornam-se mais comuns e a probabilidade de falha total aumenta, pondo em risco a integridade do equipamento. A falha catastrófica de um transformador acarreta custos elevados, justificando-se a necessidade de deteção de falhas incipientes. Esta dissertação efetua um estudo computacional e experimental de uma metodologia de monitorização on-line, baseada na medição e cálculo de variáveis, tanto elétricas como magnéticas, e no cruzamento de informações a elas específicas. O trabalho divide-se em duas partes. Na primeira, um modelo de simulação 2D em elementos finitos de um transformador de distribuição é desenvolvido, validado e usado para simular falhas incipientes em localizações distintas no transformador. Os resultados são analisados e aplicados ao desenvolvimento de uma potencial metodologia de deteção e localização de falhas incipientes em transformadores de distribuição. Na segunda parte, uma bancada para ensaios experimentais de um transformador trifásico foi desenvolvida, testada e usada para emular falhas incipientes nos enrolamentos do transformador, de forma a fornecer informação adicional acerca do comportamento das variáveis e concluir sobre a escalabilidade dos métodos de monitorização previamente propostos. As conclusões retiradas indicam que a monitorização das tensões, correntes e respetivas componentes simétricas, efetuando um cruzamento com medidas, diretas ou indiretas, da dispersão de fluxo magnético, constitui uma metodologia viável para deteção e localização de falhas incipientes, dependendo da potência do transformador.
outubro 12, 2020, 12:0
Publicação
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Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Associado