Ferramenta inteligente para detecção de falhas incipientes em transformadores baseada na análise de gases dissolvidos no óleo isolante

Abstract

O presente trabalho de mestrado aborda o desenvolvimento e a implementação de uma ferramenta de diagnóstico de falhas em transformadores de potência através da análise dos gases dissolvidos no óleo (DGA). O sistema computacional desenvolvido baseia-se na utilização de forma conjunta de critérios de análise dos gases referenciados em normas, de uma rede neural artificial e de um sistema de inferência fuzzy. O objetivo da ferramenta é fornecer ao usuário uma resposta que combine os melhores resultados não somente dos métodos tradicionais já consolidados na literatura técnica, bem como das técnicas de inteligência artificial, de forma a aumentar a confiabilidade em relação aos métodos individualmente. Para validação da metodologia e da implementação foram utilizados três conjuntos de dados de geração de gases: da IEC, do CEPEL e dados históricos (utilizados para a validação fuzzy), sendo este último grupo obtido junto a um grande concessionário do setor elétrico brasileiro. Os resultados se mostraram promissores no que diz respeito ao diagnóstico de falhas incipientes em transformadores, alcançando níveis de acertos com valores acima de 80%.