Use este identificador para citar ou linkar para este item:
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/2490| Tipo: | Dissertação |
| Título: | Modelagem térmica de transformadores – método de regressão linear múltipla para previsão de variáveis |
| Autor(es): | FAVERI, Renan de |
| Primeiro Orientador: | WANDERLEY NETO, Estácio Tavares |
| Resumo: | Para operação do transformador, o controle de temperatura desempenha papel fundamental, visto que esta é o principal limitante para o carregamento do transformador, afetando diretamente a sua vida útil. Dentro deste contexto este trabalho se propõe a estudar o comportamento térmico de transformadores com base nos dados do seu histórico gerado pelo sistema supervisório, e nos dados do clima gerados por uma estação meteorológica instalada na subestação. Este estudo utiliza a regressão linear para encontrar correlações entre a temperatura do transformador e outros parâmetros de operação. A análise de correlação tem o objetivo de verificar as inferências estatísticas das medidas de associação linear como o coeficiente de correlação múltiplo, que verifica a “força” ou “grau” de relacionamento linear entre uma variável e um conjunto de outras variáveis. Com esta informação levanta-se a tendência para a curva de elevação de temperatura do transformador e parâmetros como o seu carregamento. Foi então realizada uma aplicação de previsão das variáveis térmicas de um transformador trifásico 230/138/13,8 kV, 150 MVA utilizando temperatura do óleo, temperatura dos três enrolamentos, temperatura ambiente e potência ativa durante uma janela de observação de 7 dias com intervalos de 5 minutos entre as coletas. Após o tratamento e a tabulação das informações coletadas, foram estudas situações diversas de correlação sendo em cada análise escolhido um parâmetro como principal, ou dependente. Ao final das simulações foram encontrados alguns valores de R quadrado para cada situação, e consequentemente equações que representam a variável dependente. Ao se calcular a variável dependente com as equações encontradas, notouse que a melhor equação para predição de situações de carregamento e de temperatura, foi aquela que utilizou mais variáveis independentes sendo os valores calculados mais proximos ao valor medido pelo supervisório SAGE. Finalmente, a partir da modelagem do sistema, a ferramenta poderá ser incorporada ao sistema SCADA do centro de operações das concessionárias de energia para auxílio nas análises de previsão de temperaturas do equipamento em situações críticas, ou mesmo, pode servir de auxílio para substituição em tela dos valores em caso de falha do equipamento de aquisição. |
| Abstract: | For the proper operation of transformers, the temperature control is fundamental, since temperature is the main limiting factor for the load of the transformer, directly affecting its lifespan. In this context, this work aims to study the thermic behaviour of transformers using data acquisition, using the database generated by the supervisory system and climate data collected by a meteorological station installed in the substation area, using linear regression analysis tool, and searching for correlations between the temperature of the transformer and other operational parameters. The correlation analysis aims to verify the statistical inferences of the linear association parameters such as the multiple correlation coefficient, which measures the “strength”” or “degree” of linear relation between a variable and a set of other variables. This way, it is possible to generate a tendency for the temperature rise curve of the transformer and parameters such as its load. Therefore, an application to predict the thermal variables of a three-phase 230/138/13.8, 150 MVA transformer using oil, windings and room temperatures and active power collected in intervals of 5 minutes was developed. After treatment and tabulation of the collected information, various correlation situations were studied in each analysis, were one parameter was chosen as main or dependent. By the end of the simulations, the r-square value for each scenario was found, and consequentially the equations that represent the dependent variable. By recalculating the dependent variable through these equations, it was noticed that the best equation for the prediction of load and temperature situations was the one that used more independent variables, being the one closest to the value measured by the SAGE supervisory. Ultimately, through system modelling, this tool can be incorporated to the SCADA system in the operation centre of the power distribution companies to assist on equipment temperature prediction analysis on critical situations, or as an assist tool for data refreshment in case of a failure on the acquisition equipment. |
| Palavras-chave: | Transmissão de calor odelos térmicos Aquecimento de transformador Refrigeração Regressão linear |
| CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELÉTRICA |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editor: | Universidade Federal de Itajubá |
| Sigla da Instituição: | UNIFEI |
| metadata.dc.publisher.department: | IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação |
| metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia Elétrica |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/2490 |
| Data do documento: | 12-Jul-2021 |
| Aparece nas coleções: | Dissertações |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| Dissertação_2021159.pdf | 1,7 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.