Sensores Virtuais para Detecção de Descargas Parciais em Transformadores de Potência

Abstract

: Partial discharge is a common type of fault in power transformers. It indicates the state of the insulation material. Identifying their existence is not an easy task. Some techniques such as chromatographic analysis of the refreshing oil have been used for offline detection of partial discharges. In this paper we present a Virtual Sensor scheme for online partial-discharge detection. The virtual sensor consists of two steps. First, the pre-processing step consists in cleaning the data, and applying wavelet transforms. Second, a neural classifier, namely, a radial-basis-function neural network (RBF), an adaptive neuro-fuzzy system (ANFIS) or an evolving neuro-fuzzy system (DENFIS) is employed. In this paper partial discharges are simulated using a lumped-parameter model. For performance analysis, disturbances are considered. System results have shown to be feasible and robust. The use of virtual sensors for online detection of partial discharges is encouraging. proposta de Sensor Virtual para detec¸c˜ao de descargas parciais on-line . O sensor virtual ´e constitu´ıdo de duas se¸c˜oes. Primeiro, o pr´e-processamento, onde os dados de correntes do transformador s˜ao tratados e transformadas wavelet s˜ao empregadas. Segundo, o classificador inteligente, constitu´ıdo por uma rede neural de base radial (RBF), um sistema neuro-fuzzy adaptativo (ANFIS) ou um sistema neuro-fuzzy evolutivo (DENFIS). Neste artigo as descargas parciais foram simuladas utilizando um modelo de parˆametros concentrados. Para an´alise de desempenho s˜ao consideradas situa¸c˜oes de dist´urbio. Os resultados obtidos mostram-se vi´aveis, assim como a utiliza¸c˜ao de sensores virtuais para detec¸c˜ao on-line de descargas parciais.