Desenvolvimento de solução técnica com integração de software e hardware para medição, separação e identificação de descargas parciais em equipamentos elétricos - VILLIBOR, Jansen Paula (2025)
Os custos provenientes de falhas de equipamentos elétricos e da indisponibilidade de fornecimento de energia têm impactos diretos sobre o resultado operacional das concessionárias e, portanto, melhorar a confiabilidade do fornecimento de energia elétrica é uma das razões técnicas para a realização de investimentos no sistema elétrico, e, principalmente, em subestações. Investimentos em sistemas de medição e monitoramento permitem realizar o diagnóstico mais assertivo da isolação de equipamentos e são essenciais para melhorar os protocolos de manutenção baseados na condição do equipamento, e, assim, aumentar a confiabilidade e reduzir a ocorrência de falhas. Neste contexto, o diagnóstico da qualidade da isolação de equipamentos por meio da medição de descargas parciais (DP) é um recurso valioso e que tem sido amplamente empregado. Entretanto, existem dificuldades em analisar os sinais medidos, pois, durante medições de DP, é comum, que mais de um fenômeno ocorra simultaneamente, sejam eles ruídos ou múltiplas fontes de descargas parcial, prejudicando a análise e a posterior classificação dos fenômenos encontrados. Para contribuir com a resolução deste problema, objetiva-se o desenvolvimento de uma solução que permita realizar assertivamente a medição, separação e classificação dos tipos básicos de descargas parciais, geralmente, encontrados durante medições de DP em equipamentos elétricos, que são: descargas tipo corona, superficial e interna. A solução proposta é composta por um Hardware integrado a um software capaz de medir, separar e classificar descargas parciais. A solução conta com um hardware digitalizador adequado para medições e que possui flexibilidade para ser utilizado com o método convencional (IEC 60270) e métodos não-convencionais. O software permite o controle das configurações de medição com a aplicação de técnicas de mitigação de ruído e extração de pulsos de DP, além de permitir separação dos fenômenos medidos em diferentes padrões PRPD (Phase Resolved Partial Discharges) com um mapa de Tempo-Frequência (T-F Map). Por último, o software possui um mecanismo de identificação baseado em Aprendizado de Máquinas (Machine Learning), conhecido como Sistema de Inferência Fuzzy. A validação das medições foi realizada com um simulador de DP, com seus resultados comparados com um sistema comercial. A separação de descargas parciais foi avaliada com os pulsos de DP medidos no estator de um gerador e medições de fontes de descargas parciais simultâneas fornecidas pelo simulador. Finalmente, o mecanismo de identificação foi validado para as categorias de DP: corona, superficial e interna, com um conjunto de dados de teste proveniente do banco de dados desenvolvido. Os resultados obtidos indicam que a solução proposta foi capaz de medir adequadamente os sinais de descargas parciais, produzindo padrões PRPD equivalentes aos obtidos com os sistemas comerciais com diferenças percentuais menores que 4% para os parâmetros avaliados, inclusive, na medição de carga aparente na qual o erro médio foi de 1,3%. A separação com o T-F Map, apesar de ter limitações, teve desempenho satisfatório e conseguiu separar os fenômenos sobrepostos. O mecanismo de identificação conseguiu identificar e classificar os três tipos básicos de DP com acurácia de 95,4%.