Resumo:
No setor elétrico, os transformadores de potência são componentes fundamentais e sua confiabilidade é um fator de vital importância para a operação do sistema. Um comportamento adequado destes transformadores depende em grande parte da saúde de seu isolamento. Sendo formado normalmente por óleo mineral e celulose, o sistema de isolamento é dinâmico, suas condições estão sempre se alterando dependendo do regime de funcionamento, de condições ambientais e da manutenção. Mantê-lo em boa forma depende de um bom programa de monitoramento das suas condições de modo a compor um sistema de diagnóstico e prognóstico que permita intervenções apenas quando necessário e evitando, assim, interrupções inesperadas. Dentre os diversos parâmetros que devem ser monitorados, o nível de umidade aparece como um dos mais importantes, uma vez que seu excesso, sob certas condições, pode destruir o equipamento ao provocar um curto-circuito. Assim, a avaliação da condição deste componente se torna uma necessidade que tem motivado o desenvolvimento de métodos inovadores na área de manutenção preditiva de transformadores. Esta tese apresenta uma metodologia não invasiva para detectar variações de umidade no óleo isolante. Para isso, aproveita a atividade de descargas parciais do transformador, utilizando seus sinais de emissão acústica para obter as informações necessárias. As descargas parciais são pequenos arcos elétricos que ocorrem no interior do isolamento, podendo ser detectadas por sensores acústicos instalados do lado de fora do transformador. Como essas emissões acústicas viajam pelo interior do equipamento, atravessando parte do sistema de isolamento, passam a transportar informações sobre seus percursos. Este trabalho mostra que é possível extrair aquelas informações relativas ao teor de umidade do óleo isolante a partir dos sinais acústicos. Estes sinais são processados de modo a obter parâmetros representativos e relacionados à umidade utilizando a Transformada Wavelet Discreta. Posteriormente, estes parâmetros são analisados com a técnica de Análise de Componentes Principais. Experimentos conduzidos em laboratório demonstram a viabilidade da técnica e abrem caminho para uma nova metodologia de monitoramento de condições totalmente não invasiva.
