Análise dos gases dissolvidos no óleo de reatores de derivação para diagnóstico de falhas

Abstract

This work presents the development of a computational tool based on Power BI for the consolidation, visualization, and support of fault diagnosis in shunt reactors through Dissolved Gas Analysis (DGA). Shunt reactors are critical assets for voltage profile control in electric power transmission systems, and monitoring the oil–paper insulation system is essential for ensuring operational reliability and safety. The proposed solution integrates Business Intelligence techniques with the implementation of DGA interpretation methods based on gas ratios and normative criteria, following the guidelines of ABNT NBR 7274:2026 and IEC 60599 standards, using the DAX language. The tool performs automated processing of gas ratios, temporal trend analysis, and identification of abnormal conditions, reducing the subjectivity inherent in manual data interpretation and enabling a structured and consistent rule-based diagnosis. For validation, a case study was conducted using real data from a 500 kV, 115 Mvar reactor that exhibited anomalous gas evolution during operation. The analysis enabled the identification of the progression from an initial thermal fault to a more severe condition, evidenced by increased concentrations of acetylene and carbon monoxide, indicative of high-energy electrical discharges and degradation of cellulosic insulation. The results demonstrate that the developed tool enables systematic interpretation of DGA data, contributing to early fault detection, monitoring of anomaly evolution, and supporting decision-making for power system asset maintenance, with potential application in continuous asset monitoring routines.

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta computacional baseada em Power BI para a consolidação, visualização e suporte ao diagnóstico de falhas em reatores de derivação por meio da Análise de Gases Dissolvidos (DGA). Reatores de derivação constituem ativos críticos para o controle do perfil de tensão em sistemas de transmissão de energia elétrica, sendo o monitoramento do sistema de isolamento óleo-papel fundamental para a confiabilidade e segurança operacional. A solução proposta integra técnicas de Business Intelligence com a implementação de métodos de interpretação da DGA baseados em relações entre gases e critérios normativos, com base nas diretrizes das normas ABNT NBR 7274:2026 e IEC 60599, utilizando a linguagem DAX. A ferramenta realiza o processamento automático das relações entre gases, análise de tendências temporais e identificação de condições anormais, reduzindo a subjetividade inerente à interpretação manual dos dados e permitindo um diagnóstico estruturado e consistente baseado em regras. Para validação, foi conduzido um estudo de caso com dados reais de um reator de 500 kV e 115 Mvar, que apresentou evolução anômala de gases ao longo da operação. A análise permitiu identificar a progressão de uma falha térmica inicial para um regime mais severo, evidenciada pelo aumento das concentrações de acetileno e monóxido de carbono, indicativas de descargas elétricas de alta energia e degradação da isolação celulósica. Os resultados demonstram que a ferramenta desenvolvida possibilita a interpretação sistemática dos dados de DGA, contribuindo para a detecção precoce de falhas, o acompanhamento da evolução de anomalias e o suporte à tomada de decisão na manutenção de ativos do sistema elétrico, com potencial de aplicação em rotinas de monitoramento contínuo de ativos.