Termografia e inteligência artificial na detecção de falhas em transformadores

Abstract

A análise dos gases dissolvidos no óleo isolante em transformadores de potência refrigerados a óleo é uma técnica bastante difundida para detecção de falhas incipientes. Contudo, esta técnica envolve procedimentos de segurança para a coleta das amostras de óleo, prazos de resposta dos laboratórios e em alguns casos há a necessidade de se retirar o transformador de operação. Retirar um transformador de operação em determinadas situações pode se tornar muito onerosa, pois há ambientes de produção que devem funcionar ininterruptamente e paradas como esta representam perda financeira. Termografia Infravermelha é uma técnica não destrutiva de medição de temperatura comumente utilizada para detectar anomalias e predizer possíveis falhas sem interromper a operação do sistema. Este trabalho apresenta estudos com o uso da medição infravermelha de temperatura para detectar falhas incipientes no transformador baseada na Análise dos Gases Dissolvidos no Óleo Isolante. A metodologia desse estudo apresenta o uso sistemas inteligentes para analisar as temperaturas faciais do transformador e detectar falhas incipientes. Os resultados obtidos neste trabalho apresentam 86% e 83% de acertos de classificação utilizando Redes Neurais Artificiais e Lógica Fuzzy, respectivamente.