Dissertacao_Mestrado_Carregamento Dinamico DeTransformadores a Partir de Modelos Da Dinamica Termica

UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ

CENTRO DE TECNOLOGIA

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA

CARREGAMENTO DINÂMICO DE TRANSFORMADORES A PARTIR

DE MODELOS DA DINÂMICA TÉRMICA

FRANCISCO ALDINEI PEREIRA ARAGÃO

FORTALEZA

JANEIRO 2009

ii

Francisco Aldinei Pereira Aragão

CARREGAMENTO DINÂMICO DE TRANSFORMADORES A PARTIR

DE MODELOS DA DINÂMICA TÉRMICA

Dissertação submetida à Universidade Federal

do Ceará como parte dos requisitos para

obtenção do grau de Mestre em Engenharia

Elétrica.

Orientador: Dr. Otacílio da Mota Almeida

FORTALEZA

JANEIRO 2009

iv

viii

DEDICATÓRIA

Dedico este trabalho à minha noiva, pelo

incondicional apoio e incentivo.

Aos meus pais, Alberto e Neves por terem me

ensinado a viver com autenticidade.

Aos meus irmãos Aldiérick, Jéssycka e tia

Inês.

v

AGRADECIMENTOS

Ao meu orientador, Professor Otacílio Mota Almeida, pela confiança, estímulo e

paciência a mim dedicados;

Aos professores Arthur Plínio, José Carlos e Luiz Henrique pelos ensinamentos a mim

ministrados em seus cursos, que de forma valiosa contribuíram no desenvolvimento deste

trabalho;

Aos companheiros de trabalho, aos quais merecem também mérito pelo progresso da

pesquisa, nos nomes do Fábio Rocha, Márcio Amora, Paulo Roberto, Oliver Nottingham e

Otávio Viana;

Aos amigos que me acompanham deste a faculdade e aos que fiz no curso de

mestrado, tendo participações importantes durante o programa de pós-graduação, Fábio

Freitas, Marcelo de Oliveira e Lima, Lincoln Moura de Oliveira, Samuel Jô de Mesquita e

tantos outros que torceram pelo sucesso deste trabalho;

Não seria possível falar de tantas pessoas que contribuíram direta e indiretamente para

conclusão deste trabalho, mas não poderia deixar de mencionar os nomes de minha mãe,

Maria das Neves Pereira Aragão, e minha futura esposa Vera Lúcia de Araújo Freitas;

Finalmente, a Jesus Cristo, pela transformação que tem feito na minha vida e pelo

aprendizado que tem me proporcionado para conhecê-Lo mais a cada dia. Bendito seja Ele

que veio em nome do Senhor.

vi

RESUMO

Aragão, F. A. P. Carregamento dinâmico de transformadores a partir de modelos

da dinâmica térmica. 2009. 114 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica)-Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2009.

Neste trabalho, métodos para detecção e predição das condições térmicas de operação

de transformadores imersos em óleo são desenvolvidos e implementados em casos reais.

Esses métodos baseiam-se no diagnóstico das temperaturas do topo do óleo e ponto mais

quente do enrolamento de transformadores, cujos valores limites são determinados pelas

normas ABNT NBR 5416 e IEEE/ANSI C57.115. Pela análise destas temperaturas é possível

conhecer o estado crítico do material isolante. O primeiro dos métodos tratados consiste de

uma abordagem convencional baseada em normas, e por isto bastante utilizado para

modelagem da temperatura de operação do equipamento. No segundo método um

aprimoramento do modelo térmico também é estudado, com a inclusão da viscosidade do óleo

e a modelagem realizada através de Redes Neurais Artificiais. Esta novidade trouxe melhoria

na exatidão do modelo, já que as normas ainda têm apresentado resultados conservadores,

principalmente no que concerne a modelagem da temperatura do ponto mais quente do

enrolamento. Para validação dos modelos, o trabalho apresenta dados experimentais coletados

a partir de um sistema de aquisição de dados, montado no decorrer deste estudo. Os

algoritmos têm apresentado bons resultados na aplicação em dois transformadores distintos,

revelando-se como ferramenta valiosa para diagnóstico de vida útil e carregamento

admissível.

Palavras-chave - Transformador de potência; Monitoramento on-line; Modelagem térmica;

Rede neural Artificial; Carregamento Admissível; Vida útil.

vii

ABSTRACT

Aragão, F. A. P. Dynamic loading transformers from models of thermal dynamics.

2009. 114 f. Dissertation (Master in Electrical Engineering)-Technological Center, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2009.

In this dissertation, methods for detection and prediction of the thermal operation

conditions of transformers immersed in oil are presented and implemented in real cases.

These methods are based on the diagnosis of temperatures of the top-oil and hot-spot of

transformers winding, where the operation range are determined by the standards ABNT NBR

5416 and IEEE / ANSI C57.115. Examining these temperatures is possible to know the

critical state of insulating material. The first method is a conventional approach based on

standards, and widely used for modeling the operation temperature of the equipment. In the

second method we improve the thermal model including the viscosity of the oil and a model

in Artificial Neural Networks. This new combined method has improved the accuracy of the

model, because the standards still offering conservative results, especially in regard of

modeling of the temperature of the hottest point of the winding. In order to validate the

models this dissertation presents experimental data gathered from a data acquisition system,

constructed along this study. The algorithms have shown good results in the application in

two different transformers, resulting in a valuable tool for diagnosis of the useful life and

loading capability.

Keywords - Power transformer; Monitoring online; Thermal modeling; Artificial Neural

Network; Acceptable load; Useful life.

viii

SUMÁRIO

LISTA DE FIGURAS .......................................................................................................................................... X

LISTA DE TABELAS ......................................................................................................................................... XI

CAPÍTULO 1 - INTRODUÇÃO ........................................................................................................................ 12

1.1 OBJETIVOS GERAIS ................................................................................................................................. 15

1.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ....................................................................................................................... 15

1.3 ORGANIZAÇÃO DO TEXTO ................................................................................................................... 15

CAPÍTULO 2 - TRANSFORMADORES DE POTÊNCIA IMERSOS EM ÓLEO - CARACTERÍSTICAS FÍSICAS ............................................................................................................................................................... 17

2.1 DEFINIÇÃO ................................................................................................................................................ 17

2.2 CARACTERÍSTICAS NOMINAIS ............................................................................................................ 17

2.3 RENDIMENTO E PERDAS DE POTÊNCIA ............................................................................................ 18

2.3.1 PERDAS NO NÚCLEO ......................................................................................................................... 21

2.3.2 PERDAS POR HISTERESE .................................................................................................................. 21

2.3.3 PERDAS DE FOUCAULT .................................................................................................................... 22

2.3.4 PERDAS ANÔMALAS ........................................................................................................................... 22

2.3.5 PERDAS NOS ENROLAMENTOS ........................................................................................................ 22

2.4 IMPORTÂNCIA DAS PARTES COMPONENTES DO TRANSFORMADOR PARA PROJEÇÃO DE VIDA ÚTIL DA UNIDADE ............................................................................................................................. 24

2.4.1 IMPEDÂNCIA ....................................................................................................................................... 24

2.4.2 CARREGAMENTO EQUIVALENTE .................................................................................................... 26

2.4.3 ENROLAMENTOS E CONDUTORES .................................................................................................. 27

2.4.4 ISOLANTES SÓLIDOS E FLUIDOS ..................................................................................................... 27

2.4.5 TANQUES E TROCADORES DE CALOR (RADIADORES) ................................................................ 30

2.4.6 CELULOSE (PAPEL ISOLANTE) ........................................................................................................ 30

2.4.6.1 DECOMPOSIÇÃO DO PAPEL KRAFT ......................................................................................... 32

2.4.6.2 EFEITO DA DEGRADAÇÃO DO PAPEL NO DESEMPENHO DO TRANSFORMADOR ........... 33

2.4.6.3 TÉCNICAS DE MONITORAMENTO DO KRAFT ......................................................................... 33

2.4.7 ÓLEO MINERAL ISOLANTE ............................................................................................................. 34

2.5 CONCLUSÕES ........................................................................................................................................... 35

CAPÍTULO 3 - MONITORAMENTO DE TRANSFORMADORES IMERSOS EM ÓLEO ISOLANTE 37

3.1 DISTRIBUIÇÃO DE FALHAS EM TRANSFORMADORES .................................................................. 39

3.2 EQUIPAMENTOS PARA MONITORAMENTO DA TEMPERATURA DO ÓLEO MINERAL E ENROLAMENTO ............................................................................................................................................. 41

3.2.1 IMAGEM TÉRMICA ............................................................................................................................. 41

3.2.2 SENSORES DE CONTATO PT- 100 ..................................................................................................... 43

ix

3.2.3 SENSORES DE CONTATO DE FIBRA ÓPTICA .................................................................................. 44

3.3 BENEFÍCIOS DO USO DE SENSORES DE CONTATO ......................................................................... 49

3.4 SISTEMAS DE AQUISIÇÃO DE DADOS ................................................................................................ 50

3.5 CONCLUSÕES ........................................................................................................................................... 57

CAPÍTULO 4 - CARREGAMENTO DE TRANSFORMADORES A PARTIR DE MODELOS TÉRMICOS ......................................................................................................................................................... 58

4.1 IMPORTÂNCIA DO DESENVOLVIMENTO DE MODELOS TÉRMICOS PARA ANÁLISE DE TRANSFORMADORES ................................................................................................................................... 59

4.2 MODELO DA RECOMENDAÇÃO IEEE/ANSI STANDART C57. 115 ................................................. 60

4.3 MODELO BASEADO NA TEORIA DE TRANSFERÊNCIA DE CALOR .............................................. 62

4.3.1 MODELO DA TEMPERATURA DO TOPO DO ÓLEO (TTO) ............................................................ 63

4.3.2 MODELO DA TEMPERATURA DO PONTO QUENTE (TPQ) ........................................................... 66

4.4 MODELO DE TEMPERATURA BASEADO EM REDES NEURAIS ..................................................... 67

4.4.1 ALGORITMO DE RETROPROPAGAÇÃO DO ERRO ......................................................................... 68

4.4.2 PREPARAÇÃO DOS DADOS PARA A REDE NEURAL ARTIFICIAL ................................................ 71

4.4.3 HEURÍSTICAS PARA O TREINAMENTO DE REDES MLP ............................................................... 72

4.4.4 LIMITAÇÕES DA REDE MLP COM UMA CAMADA ESCONDIDA .................................................. 73

4.5 RESULTADOS ........................................................................................................................................... 74

4.6 CONCLUSÕES ........................................................................................................................................... 81

CAPÍTULO 5 - CARREGAMENTO DINÂMICO .......................................................................................... 82

5.1 PERDA DE VIDA PERCENTUAL ............................................................................................................ 82

5.2 CARREGAMENTO DINÂMICO E CONSIDERAÇÕES TÉRMICAS ..................................................... 85

5.2.1 TIPOS DE CARREGAMENTO.............................................................................................................. 86

5.2.2 CARREGAMENTO EM CONDIÇÕES NORMAIS DE OPERAÇÃO .................................................... 87

5.2.3 CARREGAMENTO PLANEJADO ACIMA DO NORMAL .................................................................... 87

5.2.4 CARREGAMENTO DE EMERGÊNCIA DE LONGA DURAÇÃO ........................................................ 88

5.2.5 CARREGAMENTO DE EMERGÊNCIA DE CURTA DURAÇÃO ........................................................ 88

5.2.6 CRITÉRIOS DE CARREGAMENTO ..................................................................................................... 88

5.3 AUTOMAÇÃO DOS PROCEDIMENTOS PARA DETERMINAÇÃO DO CARREGAMENTO DINÃMICO DE TRANSFORMADORES DE POTÊNCIA ............................................................................. 92

5.4 RESULTADOS EXPERIMENTAIS ........................................................................................................... 94

5.5 PROCEDIMENTOS PARA CÁLCULO DO ADICIONAL FINANCEIRO ............................................ 101

5.6 CONCLUSÕES ......................................................................................................................................... 103

CAPÍTULO 6 - CONCLUSÃO ........................................................................................................................ 105

6.1 DESENVOLVIMENTOS FUTUROS ....................................................................................................... 106

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS............................................................................................................. 107

x

LISTA DE FIGURAS

FIGURA 2.1 – CURVAS “RENDIMENTO X CARGA” (GEROMEL, 2003). ................................................................. 19 FIGURA 2.2 – RELAÇÃO ENTRE AS PERDAS NO NÚCLEO E AS PERDAS NOS ENROLAMENTOS EM FUNÇÃO DA CARGA

IMPOSTA AO TRANSFORMADOR (GEROMEL, 2003). ..................................................................................... 20 FIGURA 2.3 – PERDAS SUPLEMENTARES EM FUNÇÃO DA DIMENSÃO RADIAL DO CONDUTOR (GEROMEL, 2003). . 24 FIGURA 2.4 – FATOR 1K DE CORREÇÃO DA REATÂNCIA EM FUNÇÃO DA CORRENTE (CARARA, 2001). .............. 25 FIGURA 2.5 – CARREGAMENTO EQUIVALENTE DE UM TRANSFORMADOR DE POTÊNCIA. ........................................ 26 FIGURA 2.6 – CLASSIFICAÇÃO DOS FLUIDOS RESISTENTES AO FOGO (COOPER, 2008).......................................... 29 FIGURA 2.7 – CADEIA CELULÓSICA (SHEIRS ET. AL., 1998). ................................................................................ 31 FIGURA 2.8 – ESQUEMA SIMPLIFICADO DO MECANISMO DE DEGRADAÇÃO TÉRMICA DA CELULOSE AQUECIDA ATÉ

200°C (SHEIRS ET. AL., 1998). ..................................................................................................................... 32 FIGURA 3.1 – DISTRIBUIÇÃO DAS POSSÍVEIS FONTES DE FALHAS EM TRANSFORMADORES DE POTÊNCIA

(BENGTSSON, 1996). .................................................................................................................................. 39 FIGURA 3.2 – GRAU DE IMPORTÂNCIA DOS PARÂMETROS MONITORADOS EM UM TRANSFORMADOR DE POTÊNCIA

NOVO (LUMASENSE, 2007). ........................................................................................................................ 40 FIGURA 3.3 – GRAU DE IMPORTÂNCIA DOS PARÂMETROS MONITORADOS EM UM TRANSFORMADOR DE POTÊNCIA

EM CONDIÇÃO DE SOBRECARGA (LUMASENSE, 2007). ............................................................................... 40 FIGURA 3.4 – RESISTÊNCIA X TEMPERATURA PARA UM TERMÔMETRO DE RESISTÊNCIA PT-100 ........................... 43 FIGURA 3.5 – LIGAÇÕES DE RDTS, COM MONTAGEM A (A) DOIS, (B) TRÊS E (C) QUATRO FIOS. .............................. 44 FIGURA 3.6 – DISTRIBUIÇÃO DO USO DE SENSORES DE FIBRA ÓPTICA..................................................................... 45 FIGURA 3.7 – ILUSTRAÇÃO DO DESLOCAMENTO DO LIMITE DE ABSORÇÃO COM A TEMPERATURA (BORTONI ET

AL., 2007) . ..................................................................................................................................................... 46 FIGURA 3.8 – SENSOR ÓPTICO DE TEMPERATURA EMPREGANDO INTERFEROMETRIA FABRY-PEROT (BORTONI ET

AL., 2007). ...................................................................................................................................................... 47 FIGURA 3.9 – EXCITAÇÃO DO SENSOR E DECAIMENTO DO SINAL FLUORESCENTE (BORTONI ET AL., 2007). ........ 48 FIGURA 3.10 – RELAÇÃO ENTRE A CONSTANTE DE TEMPO E A TEMPERATURA (BORTONI ET AL., 2007).. ............ 48 FIGURA 3.11 – TRANSFORMADOR DO GPAR EQUIPADO COM SENSORES TIPO PT 100. ........................................... 50 FIGURA 3.12 – SISTEMA NORTECH DE FIBRA ÓPTICA DO GPAR ............................................................................. 51 FIGURA 3.13 – SISTEMA NORTECH DE FIBRA ÓPTICA ............................................................................................. 52 FIGURA 3.14 – SISTEMA CONDICIONADOR DE SINAL ............................................................................................. 53 FIGURA 3.15 – MICROCONTROLADOR RABBIT ....................................................................................................... 54 FIGURA 3.16 – DIAGRAMA DO SISTEMA DE AQUISIÇÃO E DISTRIBUIÇÃO DOS DADOS ............................................. 55 FIGURA 3.17 – SOFTWARE DE MONITORAMENTO ................................................................................................... 56 FIGURA 4.1 – MODELO DA TEMPERATURA DO TOPO DO ÓLEO. ............................................................................... 63 FIGURA 4.2 – VARIAÇÃO DA VISCOSIDADE COM A TEMPERATURA DO ÓLEO (SUSA ET AL., 2005)......................... 65 FIGURA 4.3 – MODELO DA TEMPERATURA DO PONTO QUENTE. .............................................................................. 66 FIGURA 4.4 – REDE MLP COM UMA CAMADA ESCONDIDA ..................................................................................... 68 FIGURA 4.5 – COMPORTAMENTO DAS TEMPERATURAS PARA O TRANSFORMADOR (TRAFO A). .............................. 75 FIGURA 4.7 – MODELAGEM DA TEMPERATURA DO TOPO DO ÓLEO (TRAFO A). ...................................................... 76 FIGURA 4.8 – MODELAGEM DA TEMPERATURA DO PONTO QUENTE (TRAFO A). ..................................................... 77 FIGURA 4.9 – CICLO DE CARGA DIÁRIA (TRAFO B)................................................................................................. 78 FIGURA 4.10 – COMPORTAMENTO DAS TEMPERATURAS PARA O TRANSFORMADOR (TRAFO B). ............................ 79 FIGURA 4.11 – MODELAGEM DA TEMPERATURA DO TOPO DO ÓLEO (TRAFO B). .................................................... 79 FIGURA 4.12 – MODELAGEM DA TEMPERATURA DO PONTO QUENTE (TRAFO B). ................................................... 80 FIGURA 5.1 – PERFIL DE TEMPERATURAS DO ENROLAMENTO. ............................................................................... 84 FIGURA 5.2 – CURVA DE ACELERAÇÃO DO ENVELHECIMENTO. .............................................................................. 85 FIGURA 5.3 – COMPORTAMENTO DAS TEMPERATURAS PARA UM CICLO CONSTANTE DE CARGA............................. 91 FIGURA 5.4 – VARIAÇÃO DO LIMITE DE CARGA EM FUNÇÃO DA TEMPERATURA AMBIENTE. ................................... 92 FIGURA 5.5– ALGORITMO DO CARREGAMENTO DINÂMICO. .................................................................................... 93 FIGURA 5.6 – CICLO DE CARREGAMENTO MEDIDO. ................................................................................................ 94 FIGURA 5.7 – TIPOS DE CARREGAMENTO. ............................................................................................................... 95 FIGURA 5.8 – PERFIL DE TEMPERATURA DO (A) TOPO DO ÓLEO E (B) PONTO QUENTE. ......................................... 96 FIGURA 5.9 – CICLO DE CARREGAMENTO MEDIDO E ADMISSÍVEL. .......................................................................... 97 FIGURA 5.10 – COMPORTAMENTO ADMISSÍVEL PARA (A) TEMPERATURA DO TOPO DO ÓLEO E (B) PONTO QUENTE.

....................................................................................................................................................................... 98 FIGURA 5.11 – COMPORTAMENTO DA TEMPERATURA DO PONTO QUENTE PARA OS TIPOS DE CARREGAMENTO. ..... 99

xi

LISTA DE TABELAS

TABELA 2.1 – RENDIMENTOS TÍPICOS PARA TRANSFORMADORES TRIFÁSICOS IMERSOS EM ÓLEO (%). .................. 18 TABELA 2.2 – RENDIMENTOS TÍPICOS PARA TRANSFORMADORES MONOFÁSICOS IMERSOS EM ÓLEO (%). .............. 18 TABELA 2.3 – CLASSIFICAÇÃO TÉRMICA DOS MATERIAIS ISOLANTES. .................................................................... 28 TABELA 2.4 – CARACTERÍSTICAS GERAIS PARA AVALIAÇÃO DO ÓLEO MINERAL ISOLANTE. ................................... 29 TABELA 4.1 – ANALOGIA TERMO-ELÉTRICO.......................................................................................................... 63 TABELA 4.2 – CARACTERÍSTICAS FÍSICAS DOS EQUIPAMENTOS. ............................................................................. 74 TABELA 5.1 – LIMITES DE TEMPERATURA (PROCEDIMENTO 1). .............................................................................. 89 TABELA 5.2 – LIMITES DE CARREGAMENTO PARA PROCEDIMENTO 1 (ABNT, 1997).............................................. 89 TABELA 5.3 – LIMITES DE TEMPERATURA PARA CONDIÇÃO DE CARGA (PROCEDIMENTO 2). ................................. 90 TABELA 5.4 – LIMITES DE CARREGAMENTO PAR PROCEDIMENTO 2 (ABNT, 1997). .............................................. 90 TABELA 5.5 – VALORES DE PERDA DE VIDA PERCENTUAL E VIDA ÚTIL (TRAFO DEE-UFC). ............................... 100 TABELA 5.6 – VALORES DE PERDA DE VIDA PERCENTUAL E VIDA ÚTIL (TRAFO AES SUL). ................................ 100 TABELA 5.7 – SOMATÓRIO DO ERRO QUADRÁTICO-SEE ..................................................................................... 101

12

CAPÍTULO 1 - INTRODUÇÃO

Os transformadores de potência são os equipamentos mais críticos e caros de uma

subestação. Esses equipamentos estão freqüentemente sujeitos a falhas e/ou avarias durante o

ciclo de funcionamento, sendo que seu desligamento pode dificultar a operação e o serviço,

acarretando prejuízos econômicos. Parte destas falhas advém do estado do isolamento elétrico

do transformador, que deve ser acompanhado e posteriormente diagnosticado. Desta forma,

atualmente grandes esforços vêm sendo empregados no sentido de identificar falhas nos

transformadores de forma antecipada.

O isolamento mais comumente utilizado em transformadores de subestações de baixa,

média e alta tensão é o de celulose impregnada com óleo mineral isolante em função de sua

eficácia e custo reduzido. Sua utilização abrange também transformadores de distribuição.

Dentre as características deste isolamento, destaca-se a capacidade de minimizar o fluxo de

corrente entre condutores submetidos à diferencial de potencial elétrico por suportar o campo

elétrico resultante (GEROMEL, 2003).

No entanto, é de conhecimento geral que a isolação do equipamento degrada com o

tempo, mesmo estando sob condições normais de operação. Além disso, quando

características de temperatura e de carregamento estão acima dos níveis admissíveis, ocorre

uma aceleração no processo de degradação, freqüentemente denominada de degradação

térmica e que é influenciada por inúmeros fatores que serão tratados ao longo desta

dissertação. Essas condições extremas podem prejudicar o estado da isolação a ponto de

inutilizar o equipamento. Tendo em vista essa preocupação, as normas (IEEE C57. 115, 1991;

IEEE C57. 91, 1995; ABNT, 1997) estabelecem critérios de carregamento e de ensaios,

normalmente efetuados em laboratório, para análise dos efeitos de temperatura.

A degradação da celulose consiste do principal fator responsável pela condição

funcional do equipamento, ou seja, através da isolação sólida é possível definir o período de

vida de um transformador, assim como de qualquer outro equipamento elétrico. No caso de

transformadores, devem ser observados também os níveis de agentes contaminantes no óleo

mineral. Esses contaminantes atuam no sentido de acelerar a redução de capacidade do

isolamento que, quando em fase inicial, são denominadas falhas incipientes. Estas falhas são

normalmente recuperáveis com custo reduzido (BARBOSA, 2008).

Capítulo 1 – INTRODUÇÃO

13

Com o crescimento do número de problemas em transformadores nos últimos anos,

surgiu a necessidade de melhor adequar as normas que estabelecem procedimentos para a

verificação do comportamento dinâmico do transformador. Desta forma, com o objetivo de

prolongar a vida útil do equipamento e diminuir falhas incipientes, as quais muitas vezes

estão atreladas a um ineficiente programa de manutenção baseado no acompanhamento do

transformador através de análises cromatográficas (análise dos gases dissolvidos no óleo

mineral do transformador), vêm sendo estudado métodos consistindo de modelos matemáticos

para verificação térmica do equipamento (SUSA et al., 2005; CARVALHO, 2007).

Os guias de carregamento (IEEE C57. 91, 1995; ABNT, 1997) consideram que a perda

de vida dos transformadores é função das propriedades mecânicas do material do papel

isolante, que dependem da temperatura e do tempo de operação (envelhecimento térmico). O

envelhecimento térmico do óleo isolante em transformadores imersos em óleo ocorre a partir

de temperaturas da ordem de 75°C a 120°C. A presença de oxigênio, umidade e metais em

contato com o óleo podem contribuir para acelerar esse envelhecimento (RAVAGLIO et al.,

2003).

Além disso, a demanda crescente por energia e a sobrecarga atual dos sistemas de

potência impõem a necessidade cada vez maior do uso de ferramenta adequada para

monitoramento e diagnóstico do estado operativo dos sistemas e equipamentos elétricos, de

modo a aumentar sua confiabilidade e reduzir o número de paradas programadas e eventuais,

otimizando assim o fornecimento de energia elétrica e o uso das instalações (VARELLA et.

al., 2000).

Atualmente, existe em desenvolvimento um considerável número de ferramentas para

o monitoramento e diagnóstico das condições dos transformadores de potência imersos em

óleo (BETTA et al., 2001; KOVACEVIC; DOMINELLI, 2003; TENBOHLEN; FIGEL,

2000; ZYLKA; MAZUREK, 2002; SAHA, 2003; VALIN, 2004; ALMEIDA et al., 2007a;

ALMEIDA et al., 2007b; CARVALHO, 2007; BARBOSA, 2008).

A necessidade de acompanhar a evolução da degradação térmica em transformadores

se reflete sobre o objetivo principal deste trabalho, concretizando-se na modelagem térmica

do equipamento e diagnóstico de vida útil. Além disso, disponibiliza-se procedimentos para o

cálculo do carregamento admissível e simulação de sobrecarga.


14

Sistemas para monitoramento e diagnóstico de equipamentos no setor elétrico, sem a

necessidade de desligamentos, tem sido propostos em níveis de pesquisas com

implementações práticas finais por fabricantes, transmissoras e distribuidoras de energia

(ALLAN; CORDEROY, 1992; BETTA et al., 2001; WILEY, 2002; KOVACEVIC;

DOMINELLI, 2003; SAKIS et al., 2004; CARVALHO, 2007; ARAGÃO et al., 2007;

ALMEIDA et al., 2007a; BARBOSA, 2008). O interesse nesta área nos últimos anos tem

aumentado em função das mudanças estruturais no setor de energia elétrica que promovem a

competição em todos os níveis, estabelecendo índices mais rigorosos de qualidade técnica e

serviços (ANEEL, 2002).

É notório que a elevação da temperatura acima dos limites aceitáveis pode levar a uma

degradação significativa dos materiais isolantes no transformador, ou seja, a temperatura tem

efeito direto na vida útil do equipamento. Além da temperatura, existem outros fatores

prejudiciais como umidade no óleo, concentração de furfuraldeído (2-FAL) e componentes

gerados a partir de descargas parciais (UNSWORTH; MITCHEL, 1990; ASSUNÇÃO, 2007).

Sendo assim, o monitoramento de algumas grandezas pode fornecer informações sobre a taxa

de degradação do equipamento para auxiliar a manutenção durante ações preventivas.

Essas grandezas ou variáveis são obtidas por sistemas de monitoramento que podem,

dependendo do que se deseja monitorar, apresentar níveis diferentes de complexidade. Estas

informações são geralmente dispostas em banco de dados para análise através de métodos que

caracterizam o grau de defeitos do equipamento, realizando diagnósticos e possibilitando a

verificação e acompanhamento da evolução de alguma falha ou componente que gere a falha.

No desenvolvimento desta dissertação utilizou-se um sistema distribuído para

monitoramento de transformadores imersos em óleo isolante desenvolvido pelo GPAR

(Grupo de Automação e Robótica) do departamento de Engenharia Elétrica da Universidade

Federal do Ceará – UFC. Parte do sistema de monitoramento, diagnóstico e ferramentas de

modelagem foi desenvolvida no âmbito desta dissertação. A idéia consiste na construção de

uma ferramenta para monitoramento e diagnóstico, fazendo uso de unidades de

processamento conectadas por ethernet e protocolo TCP/IP, além de implementação de

modelos matemáticos para a interpretação de temperatura, estimação de vida útil e limite do

carregamento máximo admissível de transformadores.


15

1.1 OBJETIVOS GERAIS

O objetivo principal deste trabalho consiste em contribuir com propostas e fornecer

subsídios para o diagnóstico de transformadores de potência imersos em óleo a partir da

análise térmica. Para isso, observou-se o comportamento da dinâmica térmica de dois

transformadores, um de distribuição e outro de potência, os quais são tratados ao longo da

dissertação. Foram utilizados, para análise térmica, métodos para modelagem das

temperaturas do equipamento, baseando-se em conceitos de normas, na teoria de transferência

de calor e na modelagem por Redes neurais Artificiais.

1.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS

- Estudo do comportamento de perdas condicionadas à temperatura, quando em regime

operacional.

- Apresentar as conseqüências relativas ao aparecimento de perdas no núcleo e enrolamento.

- Desenvolvimento de um sistema de Aquisição de correntes, tensões e temperaturas.

- Desenvolvimento de uma ferramenta feito em plataforma Java para o acompanhamento das

grandezas principais do equipamento.

- Avaliar os procedimentos para acompanhar o envelhecimento térmico do transformador.

- Avaliar e estabelecer critérios de carregamento admissível de transformadores de potência

imersos em óleo isolante.

- Descrever uma metodologia para o estudo das características físicas do equipamento,

contribuindo para evolução dos modelos de modelagem de temperatura do topo do óleo e

ponto quente.

1.3 ORGANIZAÇÃO DO TEXTO

Esta dissertação realiza uma revisão bibliográfica de trabalhos e normas técnicas da

área para ajudar na compreensão das informações contidas no texto que se refere à

modelagem térmica e carregamento dinâmico de transformadores. Serão apresentados

algumas técnicas e instrumentos usualmente utilizados para monitoramento on-line e para a

modelagem térmica. Inicialmente, no Capítulo 2 comenta-se sobre algumas propriedades


16

físicas importantes dos transformadores, fornecendo uma importante consulta para estudo e

auxiliando o entendimento das funções das partes componentes do equipamento. No Capítulo

3 apresenta-se um apanhado dos dispositivos para monitoramento de transformadores

evidenciando principalmente a importância da verificação do ponto quente do equipamento.

Técnicas de sensoriamento baseado em fibra-óptica também são apresentadas. Em seguida,

faz-se uma comparação entre os métodos de sensoriamento por contato, e por fim mostra uma

topologia desenvolvida para a aquisição de dados das grandezas elétricas e térmicas do

equipamento através de uma conexão TCP/IP. O Capítulo 4 tem como finalidade fornecer

subsídios para uma adequada modelagem das temperaturas do topo do óleo e ponto quente do

equipamento, considerando como referência a norma IEEE/ANSI (IEEE C57. 115, 1991).

Para finalizar, o Capítulo 5 traz um estudo sobre a vida útil destes equipamentos e requisitos

para cálculo do carregamento admissível. Os resultados da modelagem realizada são

apresentados nos Capítulos 4 e 5 e as conclusões no Capítulo 6.

17

CAPÍTULO 2 - TRANSFORMADORES DE POTÊNCIA IMERSOS EM

ÓLEO - CARACTERÍSTICAS FÍSICAS

Neste capítulo faz-se uma breve recapitulação dos fundamentos aplicados aos

transformadores de potência imersos em óleo isolante, e descreve-se algumas de suas

características relevantes para a metodologia dos modelos térmicos, que serão apresentados

em capítulos posteriores, utilizados na análise da condição de vida útil da unidade.

A descrição do texto é feita da seguinte forma: na Seção 2.1 uma pequena definição

técnica de transformadores é apresentada; na Seção 2.2 mostra-se algumas das características

importantes dos transformadores de potência, definindo cálculos para o equacionamento das

perdas do núcleo e do enrolamento; na Seção 3.3 descrevem-se sobre as partes relevantes do

equipamento para projeto de vida útil da unidade, e na Seção 3.4 são apresentadas conclusões

gerais sobre os temas apresentados no capítulo.

2.1 DEFINIÇÃO

Transformadores são equipamentos elétricos estáticos que, por indução

eletromagnética, transformam níveis de tensão e de corrente alternada existentes em dois ou

mais enrolamentos isolados eletricamente, com a mesma freqüência (DEKKER, 2002).

2.2 CARACTERÍSTICAS NOMINAIS

A característica nominal se refere ao transformador fornecendo a corrente para o qual

o enrolamento foi dimensionado sob condição de carga constante, sem exceder os limites de

perdas e de elevação de temperatura fixados por normas (IEEE C57. 115, 1991; IEEE C57.

91, 1995; ABNT, 1997). A potência nominal (valor convencional de potência aparente que

serve de base ao projeto, aos ensaios e às garantias do fabricante) é determinada pelo valor da

corrente que deve circular no enrolamento, sob tensão nominal (valor da tensão no

enrolamento operando a vazio). Quando a potência aparente nominal do enrolamento varia,

com diferentes métodos ou estágios de resfriamento, a potência máxima é que deve ser

considerada a potência nominal do transformador. Por outro lado, considerando-se

transformadores com várias opções de níveis de tensão, a potência nominal deve ser

considerada aquela relativa à menor dos níveis de tensão possíveis, conseqüentemente, ao

maior dos níveis de corrente.

Capítulo 2 – TRANSFORMADORES E SUAS CARACTERÍSTICAS

18

2.3 RENDIMENTO E PERDAS DE POTÊNCIA

Os transformadores normalmente possuem a finalidade de transferir energia elétrica

entre dois ou mais circuitos, separados eletricamente e com níveis de tensão diferentes. Por

outro lado, essa transferência de energia não é ideal, já que desse processo resultam perdas

que, por sua vez, são dissipadas na forma de calor. As perdas em transformadores classificam-

se, basicamente, em dois tipos: perdas por joule nos enrolamentos ( EW ) e perdas magnéticas

no núcleo ( NW ).

Transformadores geralmente possuem rendimento elevado, superior a 95%, devido às

baixas perdas em relação à potência elétrica nominal. As tabelas 2.1 e 2.2 trazem valores

típicos de rendimento para transformadores trifásicos e monofásicos, respectivamente, e

imersos em fluido isolante (GEROMEL, 2003).

Tabela 2.1 – Rendimentos típicos para transformadores trifásicos imersos em óleo (%).

Transformadores Trifásicos

Classe

(KV)

Potência (KVA)

15 30 45 75 112,5 150 225 300 500

15 96,15 97,07 97,35 97,66 97,88 98,04 98,15 98,27 98,48

24,2 96,08 96,74 96,06 97,40 97,65 97,81 98,01 98,15 98,36

36,2 96,08 96,74 96,06 97,40 97,65 97,81 98,01 98,15 98,36

Tabela 2.2 – Rendimentos típicos para transformadores monofásicos imersos em óleo (%).

Transformadores Monofásicos

Classe

(KV)

Potência (KVA)

5 10 15 25 37,5 50 75 100

15 96,25 96,52 97,18 97,52 97,76 98,02 98,15 98,21

24,2 95,94 96,59 96,88 97,25 97,52 97,68 98,00 98,15

36,2 95,94 96,59 96,88 97,25 97,52 97,68 98,00 98,15


19

Nestas tabelas os rendimentos estão classificados em conformidade com a potência e a

classe de tensão (tensão para a qual o isolamento é dimensionado) do equipamento (ABNT

NBR 5440, 1990; ABNT NBR 5356, 1993). Os valores de rendimento apresentados

consideram o transformador operando com sua carga nominal e à temperatura de 75°C.

O regime de funcionamento dos transformadores de potência pode oscilar entre a

operação em vazio, operação com a carga nominal, e até mesmo em sobrecarga. Diferentes

das perdas nos enrolamentos, que variam com o valor da carga, as perdas magnéticas no

núcleo praticamente independem da carga aplicada ao transformador. Considerando o exposto

e o fato dos transformadores estarem permanentemente energizados, é importante que as

perdas magnéticas reduzam-se a valores muito pequenos, para que rendimentos melhores

sejam obtidos com o equipamento operando sob, aproximadamente, 50% de sua carga

nominal, segundo norma. Porém dependendo da aplicação destinada ao equipamento, pode

ser conveniente que o rendimento máximo ocorra em outro ponto da curva “rendimento x

carga” (GEROMEL, 2003). A figura 2.1 mostra um gráfico com três exemplos de curva tipo

“rendimento x carga”, onde vazio cargaW /W é a relação entre as perdas no transformador

operando em vazio e em carga nominal.

Figura 2.1 – Curvas “Rendimento x Carga” (GEROMEL, 2003).


20

Observa-se que, embora o rendimento seja igual para a carga nominal, na figura 2.1, o

valor máximo para cada caso (cada curva) vai depender da relação existente entre as perdas.

A expressão 2.1 (GEROMEL, 2003) indica o valor cK da carga onde o rendimento é

máximo, obtido a partir das perdas. Essa característica também é mostrada na figura 2.2.

N vazioc

E carga vazio

W WK

W W W= =

− (2.1)

Figura 2.2 – Relação entre as perdas no núcleo e as perdas nos enrolamentos em função

da carga imposta ao transformador (GEROMEL, 2003).

A equação 2.2 fornece a magnitude do rendimento máximo ( máximoη ), em função da

respectiva carga (GEROMEL, 2003).

nmáximo

n c E

P cos

P cos 2K W

ϕη =

ϕ+ (2.2)

Onde: máximoη é o rendimento Máximo, nP a potência nominal, cosϕ fator de potência,

CK o fator de carga e EW as perdas nos enrolamentos.


21

2.3.1 PERDAS NO NÚCLEO

As perdas no núcleo são determinadas pelo fluxo magnético estabelecido no circuito

magnético e é constante em uma dada tensão para cada transformador. Este tipo de perda

aparece quando o transformador é energizado e praticamente independe da carga que está

sendo alimentada. As características construtivas do transformador e as propriedades

magnéticas das ligas de aço-silício influenciam diretamente no valor das perdas no núcleo,

também conhecidas como perdas em vazio. Essas perdas são decorrentes da histerese no

circuito magnético, da magneto-estricção e das correntes parasitas (correntes de Foucault) que

circulam no núcleo, contribuindo também para as perdas ôhmicas decorrentes da corrente de

excitação (GEROMEL, 2003).

Uma metodologia muito utilizada para o cálculo das perdas no núcleo associa a

densidade de fluxo magnético NB e o volume total do núcleo NVol com as propriedades

magnéticas das ligas de aço-silício e as características construtivas do núcleo. A equação 2.3

apresenta uma expressão para o cálculo de perdas no núcleo derivada desta metodologia, onde

a constante MK e m representam propriedades magnéticas das características construtivas do

núcleo.

( )m

N M N NW K Vol B= (2.3)

Os parâmetros MK e m são obtidos de maneira empírica, geralmente decompondo as

perdas no núcleo de acordo com os fenômenos que as causam. Alguns fabricantes

simplesmente ajustam esses parâmetros através de comparações entre os valores obtidos e os

valores retirados de curvas normalizadas.

2.3.2 PERDAS POR HISTERESE

A histerese magnética é um fenômeno não-linear no qual a resposta a um campo

magnético numa direção é diferente da resposta ao mesmo campo aplicado numa direção

oposta. As perdas por histerese são diretamente proporcionais à freqüência e

aproximadamente ao quadrado da densidade de fluxo magnético (indução de Steinmetz)

(GEROMEL, 2003).

Segundo JACOB (2005) a perda por histerese está relacionada com a energia

necessária para deslocar as paredes dos domínios magnéticos. Em freqüências em que o efeito


22

particular de distribuição em lâminas é desprezível (para lâminas de 0,5mm de espessura e até

aproximadamente 400 Hz), ou seja, quando o fluxo magnético no interior do material é

homogêneo, as perdas por histerese não dependem da freqüência de excitação. Sob aspecto

metalúrgico, essas perdas são em função do volume, tamanho, distribuição das impurezas,

orientação dos cristais, níveis de estresse do material e de outras características micro-

estruturais do material (GEROMEL, 2003).

2.3.3 PERDAS DE FOUCAULT

O aparecimento de correntes parasitas no núcleo pode ser explicado a partir da lei de

Faraday. São geradas através das correntes induzidas no núcleo ferromagnético quando este é

percorrido por um fluxo variável no tempo. Essas correntes são responsáveis pelas perdas por

efeito Joule no núcleo (chamadas perdas Foucault). As perdas Foucault são diretamente

proporcionais ao quadrado da freqüência, da indução magnética e da espessura, qualidade e

tipo da chapa.(JACOB, 2005).

2.3.4 PERDAS ANÔMALAS

As perdas anômalas são causadas pelo movimento das paredes de Bloch, na qual se

referem à região de transição entre domínios com diferentes orientações do vetor de

magnetização, descrita por Bloch em 1932 (CARARA, 2001). Essas perdas, que são

diretamente proporcionais à freqüência e à largura dos domínios magnéticos, também

contribuem para as perdas no núcleo (GEROMEL, 2003).

2.3.5 PERDAS NOS ENROLAMENTOS

As perdas nos enrolamentos podem ser decompostas em duas categorias: as perdas

ôhmicas ( ΩW ) e as perdas suplementares. A primeira corresponde às perdas decorrentes da

corrente de carga (efeito Joule). Estas perdas são proporcionais à resistividade do material

condutor e ao quadrado das correntes elétricas que circulam pelos enrolamentos (perdas

Joule). Portanto, diferentemente das perdas no ferro (núcleo), as perdas nos enrolamentos

dependem da carga que esta sendo alimentada pelo transformador (WILEY, 2002).

As perdas suplementares ou perdas adicionais, como também são conhecidas,

correspondem a todas as perdas devidas aos fenômenos não contemplados no cálculo das

perdas ôhmicas (WILEY, 2002; GEROMEL, 2003). Elas decorrem, principalmente, das


23

correntes parasitas nos condutores (provenientes dos fluxos dispersos nos enrolamentos), das

correntes necessárias ao suprimento das perdas ôhmicas e do efeito pelicular.

Para o cálculo destas perdas é necessário determinar a resistência total do condutor

CR , obtida através da equação 2.4.

CC C

C

LR

S= ψ (2.4)

Onde Cψ representa a resistividade na temperatura de referência (75°C) e considerando

uma freqüência relativa baixa, CL é o comprimento total do condutor e CS representa a seção

transversal média deste.

As perdas ôhmicas devem ser obtidas conforme equação 2.5.

2C CW R IΩ = (2.5)

Onde CI expressa a corrente que percorre o condutor.

As perdas no enrolamento são obtidas segundo a equação 2.6, já considerando a

parcela relacionada às perdas ôhmicas.

E SW W KΩ= + (2.6)

Onde SK representa a outra parcela correspondente às perdas suplementares.

Como já mencionado, todas as perdas devidas principalmente às correntes parasitas

nos condutores (decorrentes dos fluxos de dispersão), às correntes necessárias ao suprimento

de ΩW são denominadas perdas suplementares. O gráfico da figura 2.3 mostra exemplos de

curvas com as magnitudes das perdas suplementares em função da dimensão radial

(espessura) do condutor e do número de camadas em que são distribuídas as espiras no

enrolamento. As curvas mostradas na mesma figura foram retiradas de um trabalho para

projeto de transformadores de potência (GEROMEL, 2003), sendo obtidas, segundo o autor,

de forma empírica e baseadas num histórico de projetos executados de transformadores, no

qual são apresentadas algumas condições de construção e projeto particulares de cada

fabricante.


24

Figura 2.3 – Perdas suplementares em função da dimensão radial do condutor (GEROMEL,

2003).

Na figura 2.3 a porcentagem se refere ao valor das perdas no enrolamento.

2.4 IMPORTÂNCIA DAS PARTES COMPONENTES DO TRANSFORMADOR

PARA PROJEÇÃO DE VIDA ÚTIL DA UNIDADE

2.4.1 IMPEDÂNCIA

Na definição de impedância Z , representada na equação 2.7, inicialmente consideram-

se as dimensões dos enrolamentos para o cálculo do valor da reatância X , como mostrado na

equação 2.8.

2 2Z R X= + (2.7)

X E T Frog 1

N N

K N S IX K K

hS B= (2.8)

Sendo EN , o número de espiras, TS representa a superfície que o fluxo disperso

preferencialmente atravessa, h é o comprimento médio de linha do fluxo (aproximadamente a

altura média dos enrolamentos), XK é o fator que representa o sistema de unidades, 1K é o


25

fator de correção para grandes magnitudes de corrente e rogK representa o fator de Rogowski

(CARARA, 2001).

A superfície TS geralmente tem a forma de um anel circular ou oval, dependendo dos

formatos dos enrolamentos. O fator de Rogowski pode ser obtido através da equação 2.9.

( )( )

( )

o i e

rog 1

o i e

1 eK 1 1

h

− π ε +ε +ε

−

−= − <

π ε + ε + ε (2.9)

Onde oε refere-se à distância que separa os dois enrolamentos concêntricos (o interno

e externo) da mesma coluna, iε e eε são as espessuras dos enrolamentos interno e externo,

respectivamente. Ele representa a não uniformidade da densidade de fluxo disperso, em

conseqüência de algumas características dimensionais dos enrolamentos.

A maioria dos fabricantes aplica, em conjunto com o fator de Rogowski, outro fator na

correção da reatância. Esse fator considera o valor da corrente que percorre o enrolamento e

pretende incluir no cálculo da reatância a parcela de fluxo que trafega pelo tanque e pelas

ferragens próximas dos enrolamentos. Um exemplo é o fator 1K (incremento na reatância)

mostrado na equação 2.4, o qual pode ser obtido aplicando-se o valor da corrente que percorre

o condutor na curva apresentada a seguir.

Figura 2.4 – Fator 1K de correção da reatância em função da corrente (CARARA, 2001).


26

2.4.2 CARREGAMENTO EQUIVALENTE

Um fator determinante no tempo de vida útil de um equipamento de potência é o tipo

de material isolante empregado em sua construção. No caso do transformador de potência, o

processo de envelhecimento acelera com o aumento da temperatura no enrolamento (ABNT

NBR 5416, 1997; WILEY, 2002; SAHA, 2003). Estes fatos evidenciam a importância de uma

análise precisa do comportamento das temperaturas internas do transformador. A elevação de

temperatura no enrolamento é definida em função das perdas, da disposição dos condutores e

da superfície de troca de calor do conjunto tanque-radiadores.

As condições de carregamento a que é submetido o transformador devem ser

levantadas em consideração no projeto, principalmente no que se refere à sua temperatura de

operação. Esta condição de carregamento pode ser avaliada a partir do conceito de carga

equivalente. A carga equivalente EC de um transformador pode ser calculada de acordo com

a expressão (2.10).

2 2 21 1 2 2 n n

E1 2 n

C t C t ... C tC

t t ... t

+ + +=

+ + + (2.10)

Onde 1 2 nC ,C ,...C são os vários degraus de carga e 1 2 nt ,t ,...t representam os

respectivos tempos de duração de carga. A figura 2.5 apresenta um exemplo de aplicação.

Figura 2.5 – Carregamento equivalente de um transformador de Potência.


27

Os transformadores também podem ser classificados de acordo com o método de

refrigeração empregado. O método de refrigeração é classificado como ventilação natural

(ONAN) e/ou ventilação forçada (ONAF), na qual define a potência nominal e a vida útil do

transformador, através da elevação de temperatura resultante.

2.4.3 ENROLAMENTOS E CONDUTORES

Devido à importância que é dada ao tempo de vida útil, rendimento, proteção e custos,

os principais parâmetros a serem considerados durante o projeto do enrolamento são: as

perdas, a impedância e a elevação da temperatura. Sabe-se também que as dimensões dos

enrolamentos influenciam no valor do volume do material magnético e, conseqüentemente, o

valor das perdas magnéticas no núcleo.

Os condutores que formam os enrolamentos são constituídos geralmente de cobre

eletrolítico trefilado e isento de rebarbas possuindo os cantos arredondados (o que reduz

consideravelmente a concentração de tensões (NBR 6805, 1982). O isolamento desses

condutores é feito através de capas de papel ou através de esmalte (vernizes). Entre os

enrolamentos são colocadas barreiras de papelão ou de outro material adequado, com a

finalidade de reduzir as distâncias necessárias à isolação.

As perdas suplementares, ou perdas adicionais, como também são conhecidas,

correspondem a todas as perdas devidas aos fenômenos não contemplados no cálculo das

perdas ôhmicas. Elas decorrem principalmente das correntes parasitas nos condutores

(provenientes dos fluxos dispersos nos enrolamentos), das correntes necessárias ao

suprimento das perdas ôhmicas e do efeito pelicular.

2.4.4 ISOLANTES SÓLIDOS E FLUIDOS

Um fator determinante na definição do tempo de permanência em operação de um

equipamento é o tipo de material isolante empregado. Estes, por sua vez, têm seu processo de

envelhecimento acelerado com o aumento da temperatura a que são submetidos. Além dessa

propriedade, esses materiais isolantes devem ser apropriados para contato direto com o fluido

isolante (geralmente óleo mineral). Os materiais isolantes são classificados de acordo com sua

temperatura-máxima-limite, como mostra a tabela 2.3 (GEROMEL, 2003).


28

Tabela 2.3 – Classificação térmica dos materiais isolantes.

Classe de Temperatura

Temperatura Limite (°C)

Elevação de Temperatura

máxima suportável (°C)

Incremento de

Temperatura (°C)

Descrição dos Componentes

Y

90 45 5

Materiais fibrosos, à base de celulose ou seda, não imersos em fluido isolante.

A 105 60 5 Materiais fibrosos, à base de celulose ou seda, impregnados com fluido isolante.

E 120 75 5 Fibras orgânicas sintéticas.

B 130 80 10 Materiais à base de poliéster e polímeros aglutinados com materiais orgânicos ou

impregnados.

F 155 100 15 Materiais à base de mica, amianto ou fibra

de vidro, aglutinados com materiais sintéticos, silicones, poliésteres ou epóxis.

H 180 125 15 Materiais à base de mica ou fibra de vidro, aglutinados tipicamente com silicones de

alta estabilidade térmica.

C Acima de 180 Mica, vidro, cerâmica e quartzo sem

aglutinantes.

Essa tabela, que é organizada por classe de temperatura, traz além de uma breve

descrição dos materiais isolantes, a elevação de temperatura máxima suportável e o

incremento de temperatura até o ponto máximo.

Os fluidos isolantes aplicados em transformadores além da função de isolar as partes

vivas (energizadas), também possuem a finalidade de dissipar o calor gerado nos

enrolamentos e núcleo. Geralmente para essa função é utilizado óleo mineral isolante de base

parafínica ou naftênica.

As características dos óleos minerais são normalizadas (ABNT NBR 10576, 1988) e

as principais são mostradas na tabela 2.4, que apresenta também os valores limites e suas

respectivas normas de ensaios.


29

Tabela 2.4 – Características gerais para avaliação do óleo mineral isolante.

Características do óleo Norma Valores Admissíveis por

Norma

Tensão interfacial a 25°C

NBR 6234 Mínimo 40 Mn/m

Teor de água NBR 5755 Máximo 25 mg/kg

Rigidez dielétrica NBR 6869 Mínimo 30 Kv

Fator de potência dielétrica 100°C

ASTM D 924 Máximo 0,9 %

Fator de potência dielétrica 90°C

IEC 247 Máximo 0,7 %

É comum, devido o risco de explosões, o uso de outros fluidos isolantes especiais,

além dos convencionais óleos minerais, como o R-Temp (hidrocarbonetos) e outros a base de

silicone (GEROMEL, 2003) e éster (DAI; WANG, 2008). Essa utilização se justifica devido à

característica desses fluidos possuírem baixa temperatura de inflamação quando comparados

com óleo mineral. A figura 2.6 apresenta um gráfico que classifica os fluidos resistentes ao

fogo segundo a COOPER Power Systems (COOPER, 2008). O ponto de combustão mínimo

consiste de 300°C .

Figura 2.6 – Classificação dos fluidos resistentes ao fogo (COOPER, 2008).


30

Desta forma, percebe-se que os isolantes a base de silicone e hidrocarbonetos

apresentam características que garantem maior segurança a risco de explosões, sendo por isso

mais relevantes que os de origem parafínica ou naftência (óleos minerais).

2.4.5 TANQUES E TROCADORES DE CALOR (RADIADORES)

O tanque dos transformadores é construído de chapas de aço-carbono com espessura

mínima normalizada, de forma a suportar pressões negativas e positivas sem alterar o seu

formato. Dependendo da magnitude da corrente elétrica e da agressividade do ambiente de

operação, eles devem ser construídos com ligas especiais (por exemplo: o aço-inox) ou

possuir revestimento anticorrosivo. A dimensão do tanque, principalmente no referente à sua

superfície que tem contato com o fluido isolante, constitui um parâmetro importante para a

definição das temperaturas internas do transformador.

Do ponto de vista desse trabalho, os dispositivos trocadores de calor ou radiadores,

possuem uma relevância fundamental no desenvolvimento do projeto. Eles são dispositivos

importantes na transferência do calor interno ao transformador para o meio externo.

Dependendo da potência e do tipo de transformador, eles podem ter diversos formatos. O

dimensionamento dos radiadores deve ser coordenado com o projeto do tanque e

principalmente dos enrolamentos e da disposição físicas dos condutores internos. Essa

coordenação tem como finalidade a obtenção de temperaturas compatíveis com as

necessidades do projeto.

2.4.6 CELULOSE (PAPEL ISOLANTE)

O papel Kraft, composto de 90% de celulose, outros resíduos metálicos e umidade

(SHEIRS et al., 1998), é amplamente utilizado em transformadores de potência em razão de

sua elevada eficiência e economia. No entanto, o papel sofre um processo de envelhecimento

no decorrer do uso da máquina. Desta forma, a vida útil do equipamento pode ser avaliada

segundo o estado do papel, ou seja, da isolação sólida (ALLAN; CORDEROY, 1992;

BATISTA et al., 2007; DING; WANG 2007).

A molécula de celulose é um polímero linear constituído por resíduos de glicose com

encadeamento. Na sucessão de unidades glicosídicas, os anéis são ligados nos grupos

terminais de hidróxido (OH), sendo que em cada ponto da combinação pode ser removida

uma molécula de água (SHEIRS et. al., 1998). A cadeia esta representada na figura 2.7.


31

A extensão da molécula de celulose é medida em termos do Grau de Polimerização

(GP), que é um valor médio do número de unidades glicosídicas por molécula do polímero

(SHEIRS et. al., 1998).

Figura 2.7 – Cadeia Celulósica (SHEIRS et. al., 1998).

A parte ativa dos transformadores é basicamente formada pelo núcleo e enrolamentos

do primário e secundário, formando grupos de bobinas isoladas por papel. Por isso, existe

uma preocupação em garantir a integridade do papel isolante, que freqüentemente é feita pela

medição do GP.

A degradação do polímero ao nível molecular se deve às condições térmicas, quando

considerado os níveis aceitáveis de umidade, oxidantes e outros contaminantes (DING;

WANG, 2007). Essa decomposição térmica depende ainda da velocidade de seu aquecimento,

com a geração de gases e produtos de alto ponto de ebulição (Dióxido de Carbono e

Furfuraldeídos) (SOARES et al., 1995).

O fabricante do equipamento normalmente fornece o grau de polimerização do papel

novo e do papel após a secagem em fábrica, através de ensaios. Papéis novos possuem grau de

polimerização em torno de 1000 (adimensional). Após os ensaios de liberação do

equipamento em fábrica, o papel deve atingir um valor de no mínimo 800 (ABNT NBR 5416,

1997).

Pode-se dizer também, de forma genérica, que 90 a 95% da isolação sólida dos

transformadores são somente influenciados pela temperatura do óleo; 5 a 10% de celulose

encontram-se nas proximidades de condutores que conduzem a corrente, os quais operam

geralmente a temperatura de 10°C a 20 °C mais elevada do que a do óleo de um

transformador sob carga nominal, e somente uma pequena porcentagem da celulose opera a

uma temperatura superior a 30°C do óleo (MARTINS, 1998).


32

2.4.6.1 DECOMPOSIÇÃO DO PAPEL KRAFT

A decomposição do Kraft em transformadores é um processo inevitável e irreversível.

Os principais fatores que promovem esta decomposição são: temperatura (decomposição

térmica), oxigênio e agentes oxidantes (decomposição oxidativa) e umidade (decomposição

hidrolítica) (UNSWORTH; MITCHEL, 1990).

A degradação térmica é o fenômeno mais influente no envelhecimento do papel. O

aquecimento da celulose até 200°C, mesmo na ausência de agentes oxidantes, tende a quebrar

ligações e abrir o anel glicosídico levando à formação de produtos tais como glicose, óxidos

carbônicos, ácidos orgânicos, entre outros (Figura 2.8).

Figura 2.8 – Esquema simplificado do mecanismo de degradação térmica da celulose

aquecida até 200°C (SHEIRS et. al., 1998).

A celulose é também susceptível à oxidação. Neste caso especial, o produto da reação

de decomposição depende da natureza do ph (potencial hidrogeniônico) do agente oxidante,

mas em geral grupos hidroxílicos são oxidados a grupos carbonílicos (aldeídos) e a grupos

carboxílicos (ácidos). A acidez elevada, tanto quanto a alcalinidade, fazem crescer a taxa de

oxidação. Isto enfraquece a ligação glicosídica e pode conduzir a quebra de ligações na cadeia

(UNSWORTH; MITCHEL, 1990).

O papel em equilíbrio com a atmosfera normalmente contém 7 a 8% de umidade.

Deste modo, a água e a presença de ácidos aceleram o processo de decomposição da celulose,

promovendo a quebra de ligações glicosídicas e produzindo a glicose livre. O isolamento

celulósico é cuidadosamente seco antes de o sistema entrar em operação, justamente para

inibir a degradação hidrolítica. Entretanto, se o papel sofre degradação térmica e oxidativa,

umidade também é produzida e a degradação hidrolítica é inevitável (SHEIRS et. al., 1998).


33

2.4.6.2 EFEITO DA DEGRADAÇÃO DO PAPEL NO DESEMPENHO DO

TRANSFORMADOR

A degradação do papel nos transformadores conduz a uma perda significativa de suas

propriedades dielétricas. O aquecimento da celulose, responsável por essa degradação,

provoca diminuição do grau de polimerização, que conduz a uma perda de suas propriedades

mecânicas (SHEIRS et al., 1998; UNSWORTH; MITCHEL, 1990). Falhas operacionais de

grande porte podem ter relação com a deficiência mecânica do isolante, visto que a redução

do GP diminuir a resistência à tração e torna o papel quebradiço. A faixa usual do GP para o

papel original e degradado no limite crítico de resistência normalmente apresenta valores

entre 1200 e 200 respectivamente (EMSLEY; STEVENS,1994). Com a vibração natural do

núcleo pode ocorrer ruptura no isolamento e, em conseqüência, curto-circuito entre as

bobinas. (SHEIRS et al., 1998; UNSWORTH; MITCHEL, 1990, GRIFFIN et al., 1993).

2.4.6.3 TÉCNICAS DE MONITORAMENTO DO KRAFT

Técnicas de monitoramento das condições do papel no sistema isolante de

transformadores incluem medidas de GP. Métodos viscosimétricos podem ser utilizados para

obter valores de GP, e estas medidas podem ser feitas através da viscosidade intrínseca do

papel (ASTM 4243, 1983). Dentro de uma amostra de papel nem todas as moléculas têm o

mesmo grau de polimerização. Deste modo, o valor médio calculado não é necessariamente o

mesmo obtido por outros métodos. Entretanto, nesse tipo de medida, o equipamento deve

estar desenergizado, tornando-a inviável economicamente.

A verificação da degradação do papel pode também ser feita por meio de análise de

compostos furânicos, funcionando então como indicadores químicos específicos. A

concentração cumulativa destes no óleo pode auxiliar no prognóstico do tempo de vida do

sistema isolante. Diferentemente do papel, o óleo pode ser coletado facilmente para análise

periódica, que permite avaliar o estágio do processo degradativo. Compostos furânicos são

produzidos na degradação térmica do Kraft, e ficam dissolvidos no óleo, são eles: 2-

furfuraldeído (2-FAL), 5-hidroximetil-2-furaldeído (5-HMF), 5-metil-2-furaldeído (5-MEF),

2-acetilfurano (2-ACF) e 2-ácido-furanòico (2-FOL) (SHEIRS et al., 1998; GRIFFIN et al.,

1993).

Admite-se que estes componentes furânicos originam-se exclusivamente da

degradação do papel isolante. A maioria dos trabalhos publicados mostra a levoglucosana


34

(EMSLEY; STEVENS, 1994; SCHEIRS; CAMINO, 1998; SOARES et. al., 1995) como

precursor de furanos na degradação de polissacarídeos. Levoglucosana é formada quando o

aquecimento da celulose provoca quebra de ligações glicosídicas resultando na eliminação de

água.

Compostos furânicos devem preferencialmente ser analisados utilizando-se

Cromatografia Líquida de Alta Performance (HPLC) (SCHEIRS; CAMINO, 1998;

UNSWORTH; MITCHEL, 1990; PABLO et. al., 1998).

Entretanto, atualmente o método mais comumente utilizado para avaliar o estágio de

degradação do isolante celulósico nos transformadores em operação é baseado nas medidas

das concentrações de CO, CO2 e de gases (hidrocarbonetos) no óleo. Embora o próprio óleo

produza estes óxidos, a fonte predominante é o papel, especialmente quando existe presença

de umidade já que esta funciona como catalizador no processo de decomposição (SHEIRS et.

al., 1998). A técnica mais comum para análise de óxidos e gases dissolvidos é a cromatografia

gasosa. A maior limitação para a utilização deste método prende-se ao fato de que CO e CO2

são produzidos também no óleo, e principalmente porque estes óxidos são voláteis e podem

ser liberados para a atmosfera. Esta limitação é particularmente relevante nos transformadores

de respiração aberta. Já foi comprovado (GRIFFIN et al., 1993) que níveis de CO e CO2

podem retornar para uma faixa normal dentro de 5000 horas após a falha térmica.

2.4.7 ÓLEO MINERAL ISOLANTE

A quantidade de óleo nos transformadores varia de acordo com a sua capacidade de

carga e tamanho físico. Uma unidade, típica de um sistema de distribuição de 25 KVA,

contém cerca de 76 litros de óleo. Por outro lado, um transformador de 400 MVA pode conter

mais de 37800 litros de óleo (ROUSE, 1998).

O óleo em transformadores torna-se altamente contaminado com o passar dos anos. Os

contaminadores são derivados da degradação térmica, oxidante e elétrica do óleo ou da

isolação sólida.

Os óleos isolantes têm uma baixa afinidade com a água, porém a sua solubilidade

aumenta acentuadamente com a temperatura. A água absorvida pode ser liberada para o óleo,

através da isolação celulósica, durante variações de temperatura. Ela pode também ser

formada pela degradação da celulose durante seu envelhecimento (ROUSE, 1998). A umidade


35

do óleo é medida em partes por milhão ( ppm ), usando o peso da umidade pelo peso do óleo

( g / gµ ).

Com a degradação do óleo a sua tensão de ruptura diminui, tornando-se então

indicador confiável do envelhecimento de um transformador em operação. Devido aos

grandes esforços dos refinadores, foram significantemente melhoradas a estabilidade do óleo

à oxidação e à tendência de se tornarem gasosos quando submetidos a uma tensão elétrica.

Entretanto fatores econômicos e limitações dos ensaios realizados reduzem a possibilidade da

completa eliminação da mistura dos hidrocarbonetos, responsáveis pela deterioração do óleo

em serviço (ROUSE, 1998; VALIN, 2004).

Os óleos isolantes mais utilizados em transformadores são os minerais de base

naftênica e de base parafínica, recomendados para equipamentos com tensão igual ou inferior

a 36,2 KV. No transformador a proporção de massa de óleo para papel chega a

aproximadamente 20:1 e a faixa normal do regime operacional térmico fica entre 65°C e 90°C

(UNSWORTH; MITCHEL, 1990).

2.5 COMENTÁRIOS FINAIS

Este capítulo foi direcionado para o estudo das várias partes do transformador e suas

influências no comportamento térmico, conseqüentemente, na vida útil da unidade.

Com base nestas informações é possível avaliar as condições de temperatura do óleo e

enrolamento para adequada estimação do período normal de vida útil do equipamento. Esses

valores de temperatura posteriormente serão modelados segundo conceitos de perda de calor

no cobre e ferro do transformador.

Finalmente, foi explanado sobre alguns métodos para análise da degradação da

isolação sólida, deixando evidenciada a dificuldade de aplicação prática. O método de

medição pelo GP (grau de polimerização), por exemplo, necessita do desligamento e abertura

do equipamento para retirar amostra do papel, constituindo-se num método intrusivo e pouco

recomendado. Outro método apresentado que avalia a presença de furfuraldeído exige

equipamento específico e caro, embora seja mais preciso. Por último, tem-se o método de

cromatográfica gasosa, o qual vem sendo bastante utilizado, entretanto muitas vezes não

apresenta precisão adequada.


36

Este trabalho propõe uma alternativa para a análise do comportamento da temperatura

na degradação da isolação sem a necessidade de amostras de papel ou de óleo, através de

modelos matemáticos da dinâmica térmica, cuja base teórica será apresentada no próximo

capítulo.

37

CAPÍTULO 3 - MONITORAMENTO DE TRANSFORMADORES

IMERSOS EM ÓLEO ISOLANTE

Admitindo os transformadores como principal componente de uma planta elétrica de

transmissão e distribuição, torna-se evidente que sua paralisação ocasionada por alguma falha

ou avaria, pode provocar transtornos econômicos e até, por muitas vezes, risco de acidentes.

Por estes motivos, considera-se necessário o uso de sistemas capazes de monitorar alguns

parâmetros fundamentais do transformador, tais como, carregamento diário, tensão e

temperaturas. Assim, qualquer alteração brusca de alguma dessas grandezas deve ser

observada, para precaver riscos eminentes ou falhas. Medir e controlar essas variáveis em

sistemas elétricos de potência tem como finalidade melhorar a confiabilidade e desempenho

do sistema.

O acompanhamento em tempo real da condição de operação do transformador pode

fornecer informações valiosas no que concerne ao comportamento da temperatura do óleo

mineral e do enrolamento, que no contexto deste trabalho são fundamentais para definir a

estratégia de carregamento dinâmico do mesmo. Outro aspecto de interesse diz respeito às

possibilidades de (i) detectar de forma antecipada algumas falhas responsáveis, muitas vezes,

pela redução de vida útil do equipamento, e (ii) otimizar a programação do número mínimo de

paradas para manutenção. Entretanto, sistemas de monitoramento vêm se tornando cada vez

mais complexos, o que dificulta o manuseio pelo operador, que deve receber treinamento

adequado em várias áreas envolvidas (PUDLLO et al., 2002; TENBOHLEN; FIGEL, 2000).

Com o aumento da complexidade do sistema, pode ocorrer uma redução na velocidade de

tomada de decisão do operador. Neste contexto, o monitoramento automático torna-se

vantajoso.

As temperaturas e o carregamento do transformador são considerados neste trabalho

como parâmetros fundamentais para a determinação do nível da aplicação de sobrecarga e sua

duração, aceitáveis para minimizar o impacto na vida útil do equipamento. Na literatura se

encontra vários trabalhos que consideram a perda de vida útil do equipamento em função da

temperatura de operação e do carregamento da unidade (TENBOHLEN; FIGEL, 2000;

SAKIS et al., 2004; BOURGAULT, 2005; ASSUNÇÃO, 2007; WALLING; SHATTUCK,

2007). Para o monitoramento da temperatura de transformadores de potência imersos em óleo,

frequentemente faz-se uso de sensores tipo PT 100 na determinação das temperaturas

ambiente, do topo do óleo e de métodos de imagem térmica para temperatura do enrolamento.

Capítulo 3 – MONITORAMENTO DE TRANFORMADORES IMERSOS EM ÓLEO ISOLANTE

38

Entretanto, sabe-se que os sensores tipo PT 100 estão sujeitos a erros de calibração, desta

forma, existe uma dificuldade na medição da temperatura de pontos internos do transformador

devido às implicações que surgem por inserir um material com características

eletromagnéticas no interior do equipamento. A medida de pontos internos de temperatura é

importante para a determinação da temperatura do ponto quente do transformador. Novas

tecnológicas estão sendo desenvolvidas e o uso de sensores baseados em fibra óptica tem se

tornado cada vez mais presente por serem sensores eletromagneticamente inertes, podendo ser

posicionados em qualquer ponto da unidade.

Com o avanço de novas tecnologias na fabricação de transformadores e equipamentos

de monitoramento, as famílias atuais de transformadores já são equipadas com sistemas de

aquisição de dados e de várias grandezas tais como tensão, corrente, freqüência, fator de

potência, potência ativa e reativa, temperatura ambiente, temperatura do enrolamento e topo

do óleo. Estas variáveis são monitoradas devido sua importância para a análise do perfil

dinâmico do equipamento sobre diversas condições operacionais. Neste trabalho apresenta-se

um sistema para aquisição dos dados de temperatura, corrente e tensão, projetado e construído

pelo Laboratório de Automação e Robótica – GPAR do Departamento de Engenharia Elétrica

(DEE) da Universidade Federal do Ceará – UFC.

Este capítulo trata de alguns dispositivos importantes para aquisição das grandezas

elétricas e térmicas já mencionadas, sendo dividido como segue: Na Seção 3.1 apresenta-se a

distribuição de falhas em transformadores. Equipamentos baseados em PT100 e fibra óptica,

fundamentais para o monitoramento da temperatura do óleo e enrolamento, são apresentados

na Seção 3.2. As Vantagens dos métodos de sensoriamento por contato, utilizados atualmente

no setor elétrico, são apresentados na Seção 3.3. O sistema de aquisição de dados

implementado é descrito na Seção 3.4. Finalmente são estabelecidas conclusões na Seção 3.5.


39

3.1 DISTRIBUIÇÃO DE FALHAS EM TRANSFORMADORES

Os últimos avanços no desenvolvimento da tecnologia de sensores permitem que

praticamente todos os parâmetros de um transformador sejam monitorados. Com isto, tornou-

se necessário estabelecer critérios para a escolha de quais parâmetros devem ser monitorados

em função do problema a ser investigado. Para avaliar essas condições foi feita uma pesquisa

no sentido de verificar quais parâmetros são essenciais para o acompanhamento do

equipamento, levando à possibilidade de reduzir o número de sensores.

A distribuição de falhas para transformadores de potência esta representada na figura

3.1 (a), onde se percebe que os principais parâmetros que devem ser monitorados consistem

respectivamente do enrolamento e do óleo mineral isolante. Entretanto, considerando um

transformador imerso em óleo com taps para mudança de cargas (comutador), conforme a

figura 3.1 (b) (BENGTSSON, 1996) pode-se observar que as principais fontes de falhas

correspondem ao comutador e enrolamentos (incluindo o sistema de isolamento). Para o

sistema com o comutador, os principais parâmetros a serem monitorados são a vibração,

temperatura e corrente no motor do comutador; enquanto para o enrolamento e sistema de

isolamento os principais parâmetros a serem monitorados são as concentrações de gases

dissolvidos no óleo, a temperatura, o nível de descargas parciais (DP), a umidade e o grau de

polimerização do papel. Deve ser observado que, independente da fonte de falha a ser

considerada, a temperatura constitui um importante parâmetro a ser monitorado (BARBOSA,

2008).

Figura 3.1 – Distribuição das possíveis fontes de falhas em transformadores de potência

(BENGTSSON, 1996).


40

Conforme algumas pesquisas realizadas entre especialistas (BENGTSSON, 1996;

LUMASENSE, 2007), os dois parâmetros mais importantes a serem monitorados em um

transformador são os gases dissolvidos no óleo e a temperatura do ponto quente. Para

transformadores de instalação recente e que podem ser submetidos a situações de sobrecarga,

o parâmetro mais importante a ser monitorado é a temperatura do ponto quente, conforme

figura 3.3, pois este parâmetro indica, de imediato, as condições operacionais do equipamento

com influência direta na vida útil do mesmo. No decorrer da utilização de um transformador,

o parâmetro mais significativo a ser observado passa a ser a análise dos gases dissolvidos no

óleo isolante, utilizado no diagnóstico de falhas incipientes no equipamento. Essas conclusões

podem ser observadas na figuras de 3.2 a 3.3 que resumem uma pesquisa conduzida pela

empresa americana Lumasense (LUMASENSE, 2007).

Figura 3.2 – Grau de importância dos parâmetros monitorados em um transformador de

potência novo (LUMASENSE, 2007).

Figura 3.3 – Grau de importância dos parâmetros monitorados em um transformador de

potência em condição de sobrecarga (LUMASENSE, 2007).


41

Os resultados destas pesquisas servem para orientar os desenvolvimentos das

ferramentas de monitoramento e diagnóstico para transformadores de potência.

3.2 EQUIPAMENTOS PARA MONITORAMENTO DA TEMPERATURA DO ÓLEO

MINERAL E ENROLAMENTO

Normalmente a temperatura crítica do enrolamento é obtida a partir de uma relação

entre a temperatura média do enrolamento, temperatura do topo do óleo e temperatura

ambiente. Freqüentemente, para medição de temperaturas usam-se dois tipos de sensores: os

sensores de contato (PT 100 e fibra óptica), e os sensores sem contato físico baseados no

princípio de imagem térmica. A medida de temperatura por meio da imagem térmica é

inadequada quando o transformador é submetido a uma carga desequilibrada, e é incapaz de

acompanhar possíveis variações rápidas de temperatura nos enrolamentos. Assim, para uma

análise confiável é necessário um sensor instalado permanentemente em contato direto com

cada enrolamento. Sendo assim, é comum a instalação de sensores de temperatura nos

enrolamentos de baixa e alta tensão, assim como no núcleo, topo do óleo e para temperatura

ambiente, garantido desta forma, o controle de todas as grandezas fundamentais para análise

do comportamento térmico dinâmico da unidade.

É conhecido que o sistema de isolação de um transformador deteriora-se em função do

tempo e da temperatura (LIMA et al., 2007; SAHA, 2003; VALIN, 2004). Observa-se que a

distribuição da temperatura no interior dos transformadores não é uniforme, sendo a prática

mais comum considerar, para o propósito do desenvolvimento de modelos, o efeito produzido

pela temperatura mais quente do enrolamento. Tem sido observado que este ponto localiza-se

na parte superior do enrolamento, a um terço do topo, onde o gradiente de temperatura

apresenta a mesma direção e sentido do fluxo do óleo nos dutos de refrigeração conforme

especificado em normas. (IEEE, C.57.115, 1991; IEEE C.57. 91, 1995; ABNT NBR 5416,

1997).

3.2.1 IMAGEM TÉRMICA

A termometria é o ramo da ciência que trata da medição de temperaturas, onde se

busca o equilíbrio térmico entre o sensor e o meio medido. Já a termografia consiste na

detecção da radiação eletromagnética naturalmente emitida pelos corpos em função de sua

temperatura absoluta (OSWALDO et al., 2006; HEIDELBERG, 2007).


42

Todos os corpos acima de zero grau Celsius emitem radiações eletromagnéticas na

faixa de freqüência do infravermelho (PIRES et al., 2006). Esta radiação emitida pela

superfície de um corpo contém informações que determinam as características da matéria que

o compõe, bem como as suas propriedades.

A termografia se enquadra dentro das técnicas de sensoriamento remoto onde as

medições são realizadas por sensores que não estão em contato físico com o objeto em estudo.

Apresenta-se como uma técnica de sensoriamento que possibilita a medição de temperaturas e

formação de imagens térmica de um componente, equipamento ou processo, a partir do

componente de radiação infravermelha. A termografia é amplamente aplicada em sistemas

industriais, podendo ser usada para detectar todo e qualquer efeito que gere troca ou perda de

calor.

A técnica denominada imagem térmica trata-se da apresentação da informação

térmica do equipamento ou processo, permitindo a observação direta da distribuição de calor.

Em sistemas elétricos, esta técnica é empregada com o objetivo de identificar pontos quentes

em equipamentos elétricos, possibilitando um diagnóstico preliminar de possíveis falhas. Os

principais sistemas infravermelhos atualmente em uso são:

Radiômetros: sistemas simples que se baseiam na detecção da radiação

eletromagnética naturalmente emitida pelos corpos em função de sua temperatura.

Termovisores: sistemas “imageadores” dotados de recurso para análise e medição de

distribuições térmicas. Compõem-se, em geral, de uma unidade de câmera e de uma unidade

de vídeo (display).

Uma grande vantagem da utilização destes métodos para aplicações em sistemas

elétricos de potência refere-se à segurança, desde que durante as medições não ocorra contato

físico com o processo. Além disso, pode-se realizar a verificação do equipamento em pleno

funcionamento. A técnica permite ainda o acompanhamento de defeitos em tempo real, o que

no caso do transformador facilita no diagnóstico de falhas e permite a programação de

situações de carregamento dinâmico. Permite também a intervenção imediata diante de um

possível colapso na instalação.

Nos transformadores de potência a imagem térmica é utilizada para medir a

temperatura do enrolamento do transformador. Uma dificuldade com o método de imagens


43

térmicas ocorre durante o desequilíbrio de cargas, e conseqüentemente desequilíbrios de

correntes em sistemas trifásicos de potência, o que fatalmente causa desequilíbrio térmico, ou

variações bruscas de temperatura.

3.2.2 SENSORES DE CONTATO PT- 100

A medição da temperatura por meio das termoresistências adquiriu espaço nos

processos industriais principalmente devido às condições de boa estabilidade térmica e

mecânica, e do baixo índice de desvio pelo envelhecimento do tempo de uso. Seu princípio

baseia-se na variação de uma resistência ôhmica em função da temperatura, conforme figura

3.4, tendo normalmente como elemento sensor a platina, a qual apresenta elevado grau de

pureza e encapsulamento em bulbos de cerâmica ou vidro (BURNS, 1999; LEE, 2000;

MALEEWAT et al., 2007).

Figura 3.4 – Resistência x Temperatura para um termômetro de resistência PT-100

As termoresistências tipo PT-100 são as mais utilizadas industrialmente, devido sua

confiabilidade e estabilidade, largas faixa de utilização e boa precisão. A elevada estabilidade

das termoresistências de platina, inclusos os PT-100, normalmente é utilizada como padrão de

temperatura na faixa de -270 a 660°C. Essa característica de estabilidade apresenta-se como

um fator de grande importância para sistemas elétricos, pois se trata da capacidade do sensor

de manter e reproduzir suas características (resistência – temperatura) dentro de uma faixa

especificada de operação. Esses tipos de sensores são também denominados de RTDs

(Resistance Temperature Detector), sendo utilizados para medida de temperatura em fluidos


44

corrosivos, onde o sensor geralmente é encapsulado em um bulbo de aço inoxidável, e

resistente a corrosão.

A medição da resistência de um RDT ou PT-100 pode ser realizada através da

utilização de um circuito elétrico denominado de ponte. O emprego de pontes ilustra os tipos

usuais de ligações de RDTs. O primeiro tipo de montagem é denominado de montagem de

dois fios, não muito aconselhada devido à influência do fio empregado na extensão do RDT,

que aumenta a resistência do sensor. Outro tipo de montagem, sendo a mais empregada no

meio industrial, apresenta a inclusão de um terceiro fio, de resistência igual aos outros,

tentando eliminar a influência resistiva adicional. E por último, encontra-se a técnica de

medida de resistência a quatro fios, muito utilizada em módulos digitais e em sistemas de

aquisição de dados. A figura 3.5 apresenta os três tipos de montagens.

Figura 3.5 – Ligações de RDTs, com montagem a (a) dois, (b) três e (c) quatro fios.

Dentre as vantagens da utilização destes sensores para medição da temperatura estão

as seguintes características: (i) elevada precisão dentro de sua faixa de utilização quando

comparados a outros tipos de sensores, como exemplo, os termopares, e (ii) quando

protegidos, possuem boa características de reprodutibilidade. Entretanto esses dispositivos

possuem também algumas dificuldades no que concerne ao período de vida útil pois, muitas

vezes, são submetidos a excessos de temperatura acima do especificado para sua utilização.

3.2.3 SENSORES DE CONTATO DE FIBRA ÓPTICA

A tecnologia utilizada nos transformadores de potência tem evoluído de forma

substancial nos últimos anos, sendo empregada por muitas empresas no setor elétrico e

industrial. Atualmente, novas tecnologias de sensoriamento vêm sendo propostas com o

intuito de atender melhor aos desafios atuais exigidos. Dentre elas, encontra-se disponível, o

uso de sensores de fibra óptica, que apresentam algumas características essenciais, como a

imunidade à interferência eletromagnética, alta sensibilidade e passividade elétrica, sendo


45

adequados para construção de sistemas de sensoriamento remoto (BETTA et al., 2001

BORTONI et al., 2007).

Alguns tipos de sensores a fibra têm sido comercializados com sucesso, dentre eles

estão os sensores de temperatura. Na figura 3.6 apresenta-se uma distribuição do uso de

sensores ópticos conforme a natureza medida, sendo divulgada pela Conferência de sensores

baseados em fibras ópticas (OFS) realizado em Oregon em maio de 2003. Percebe-se então a

preocupação no uso de dispositivos baseados em fibra óptica para medição principalmente de

tensão, corrente e temperatura.

Figura 3.6 – Distribuição do uso de sensores de fibra óptica (BORTONI et al., 2007)

Nos últimos anos, fabricantes, concessionárias e centros de pesquisa têm estudado e

realizado experiências com a instalação de sensores de temperatura baseados em fibras

ópticas nos enrolamentos de transformadores de potência. Desta forma, ferramentas de projeto

cada vez mais modernas vêm permitindo identificar, com bastante exatidão, as localizações de

pontos quentes nestes equipamentos, como por exemplo, os sensores de Bragg em fibra

óptica, cuja natureza ressonante é especialmente atraente para aplicações de multiplexagem

do comprimento de onda (KERSEY; MORRONI, 1994). Todo esse esforço fundamenta-se na

necessidade de informações reais de temperatura do enrolamento para dar suporte à operação

imediata e relativa ao defeito na unidade. Além disso, possibilita análise da degradação do

papel celulose, já que este, além de limitar a condição de carga, é responsável pelo

prognóstico de vida útil do equipamento (ABNT NBR 5416, 1997).

A maioria dos atuais sensores ópticos de temperatura baseia-se no envio de um pulso

luminoso através do cabo óptico até o enrolamento do transformador. O sinal de retorno é

então capturado e, depois de analisado, fornece o valor da temperatura a que o sensor está


46

submetido. No que se refere à tecnologia, existem basicamente três técnicas principais que

usam sensores ópticos posicionados em pontos específicos dentro de transformadores, e que

se distinguem quanto ao meio de transmissão: (i) Deslocamento do limite de absorção de

cristais semicondutores, (ii) Interferometria Faby-Perot, ou absorção e (iii) Decaimento

Fluorescente, as quais são descritas como segue (BORTONI, 2007):

Deslocamento do limite de absorção de cristais semicondutores: usa a característica

típica de certos cristais semicondutores, tais como o Arsenieto de Gálio (GaAs), na qual os

limites de absorção/transmissão de luz variam com a temperatura. Neste caso, o espectro de

transmissão do cristal, isto é, da luz que não é absorvida, desloca-se para um comprimento de

onda maior quando há aumento de temperatura. Sendo assim, a partir da determinação da

localização do limite de transição da relação transmissão x comprimento de onda, pode-se

obter o valor da temperatura do elemento sensor, conforme figura 3.7 (BORTONI et al.,

2007).

Figura 3.7 – Ilustração do deslocamento do limite de absorção com a temperatura

(BORTONI et al., 2007) .

Mais especificamente, o sensor consiste de uma fibra óptica com um cristal

semicondutor (GaAs) e um espelho dielétrico montado em sua extremidade. Um feixe de luz

rica em comprimentos de onda próximos da faixa do infravermelho é enviado através da fibra

até atingir o cristal semicondutor. Uma parte desta luz é absorvida pelo cristal e a outra é

transmitida. A análise da luz refletida no espelho permite determinar o limite entre luz

absorvida/transmitida e a temperatura na qual a sonda está sujeita (ALEXANDRE, 2001).


47

O sensor baseado no limite de absorção possui uma característica de limitação que se

trata da vida útil da fonte de luz, pois para medir temperaturas na faixa de temperatura de 0 a

200°C necessita de uma fonte de luz de largo espectro, cuja vida útil típica é de

aproximadamente um ano e meio. Neste caso há necessidade de instrumento de alarme para

indicar a condição da lâmpada, requerendo pessoal especializado para troca da mesma.

Interferômetro Fabry-Perot: Também conhecida como interferometria de luz

branca, consiste em duas superfícies reflexivas paralelas (espelhos), que formam uma

cavidade. O sensor usa uma peça de vidro expansível com a temperatura posicionada entre as

superfícies, de modo que o comprimento da cavidade seja proporcional à temperatura. A

funcionalidade do sensor consiste em incidir uma luz branca, rica em comprimentos de onda

sobre a cavidade, denominada Fabry-Perot. Uma parte da luz é refletida na face da fibra

óptica, outra parte atravessa o vidro e é refletida ao atingir o espelho, provocando uma

interferência sobre a primeira, cuja intensidade é proporcional ao comprimento da cavidade e

à temperatura. Este dispositivo é mostrado na figura 3.8 (BORTONI et al., 2007).

Figura 3.8 – Sensor óptico de temperatura empregando interferometria Fabry-Perot

(BORTONI et al., 2007).

Decaimento Fluorescente: Baseia-se no tempo de decaimento da fluorescência, que é

uma característica inerente do sensor. Neste sistema, um elemento fosforescente que, ao ser

exposto a um pulso de luz, é excitado e emite uma luz que decai a uma faixa proporcional à

temperatura. A técnica resulta em um sistema que não necessita de calibrações, uma vez que

as características físicas do sensor não se alteram com o tempo. A operação não depende de

variações do comprimento de onda e tampouco de diferenças físicas do cabo de fibra óptica.

O componente emissor de luz (LED) possui vida compatível com a do transformador e,

mesmo que haja alterações na resistência óptica, o sistema é alto ajustado para garantir níveis


48

apropriados de excitação, de modo a garantir uma intensidade do sinal de retorno apropriada


Ao ser exposto a um pulso de luz oriundo de um LED, o sensor é excitado e emite

uma luz que decai a uma taxa proporcional à temperatura, como mostrado na figura 3.9


Figura 3.9 – Excitação do sensor e decaimento do sinal fluorescente (BORTONI et al., 2007).

Através da constante de tempo de decaimento pode-se inferir sobre o valor da

temperatura, cuja relação é ilustrada na figura 3.10.

Figura 3.10 – Relação entre a constante de tempo e a temperatura (BORTONI et al., 2007)..

Entretanto, mesmo com todo esse aparato tecnológico os sensores baseados em fibra

óptica apresentam também algumas desvantagens em relação aos suportes de transmissão

convencionais conforme a seguir:


49

Fragilidade: O manuseio de uma fibra óptica sem encapsulamento é bem delicado,

podendo levar facilmente à quebra da fibra.

Dificuldade de conexões: As pequenas dimensões das fibras ópticas exigem

procedimentos e dispositivos de alta precisão na realização das conexões e junções.

Padronização dos componentes ópticos: O contínuo avanço tecnológico não tem

facilitado o estabelecimento de padrões para os componentes de sistemas de transmissão por

fibra óptica.

Instalação: Em razão das dimensões envolvidas, a instalação de fibras ópticas exige o

uso de técnicas sofisticadas, e muita precisão, a fim de limitar as perdas de acoplamento.

3.3 BENEFÍCIOS DO USO DE SENSORES DE CONTATO

De acordo com algumas experiências realizadas no decorrer dos últimos anos, tornou-

se evidente que para a determinação da temperatura de pontos quentes em transformadores os

sensores baseados em métodos indiretos não fornecem dados fidedignos (NORTON, 1997).

Sendo assim, o monitoramento empregando sensores por contato (termometria) como os

termopares e sensores de fibras ópticas trazem uma série de vantagens em relação ao sistema

convencional. Algumas destas são apresentadas: i) Monitoramento do ponto quente para

análise do carregamento durante o ciclo de carga diário, particularmente quando se deseja

sobrecarregar o transformador; ii) Evita falsos alarmes desde que as funções de alarme,

geralmente implementadas em softwares de monitoramento e diagnóstico, sejam baseadas em

informações de dados on-line; iii) Determina com maior exatidão a perda de vida do

isolamento durante a operação em sobrecarga do equipamento; iv) Verificação e

acompanhamento de dados de testes de elevação de temperatura em relação a valores

calculados, normalmente fornecidos por fabricantes (neste caso, a medição de dados reais

pode ser usada para garantir que os valores calculados não foram excedidos e para determinar

a margem adicional de carregamento normal); v) Monitoramento da temperatura do óleo em

dutos, no fundo tanque do transformador e no núcleo.


50

3.4 SISTEMAS DE AQUISIÇÃO DE DADOS

A automação de sistemas elétricos tem crescido significativamente nos últimos anos

(FERREIRA, 2007). Este fato decorre de diversas razões, dentre as quais se destacam a

necessidade de novas estratégias de controle dos sistemas elétricos e a evolução dos sistemas

de automação e de informação. Os investimentos feitos em monitoramento e diagnóstico de

falhas em equipamentos permitem maximizar a disponibilidade dos equipamentos para o

sistema elétrico, acarretando reduções significativas dos custos de manutenção,

incrementando a confiabilidade da rede elétrica e prolongando a vida útil de equipamentos.

Atualmente o monitoramento convencional com base em uma unidade de aquisição e

processamento de dados local vem sendo substituído por sistemas mais flexíveis, com

capacidade de processamento distribuído, e conectados em redes de transmissão de dados.

Observa-se que equipamentos antes disponíveis somente para análise em laboratório

encontram-se hoje estão disponíveis para implementação “on-line”. Entretanto o investimento

decorrente, geralmente é elevado, o que dificulta a migração destes sistemas de laboratório

para a aplicação em tempo real e em campo. Deve-se observar também que, com o

desenvolvimento tecnológico, a tendência é que a relação custo-benefício seja cada vez mais

favorável.

Baseado nestas necessidades, e ao mesmo tempo acompanhando a tecnologia atual, foi

projetado pelo Grupo de Automação e Robótica – GPAR um sistema de aquisição de dados.

Esse sistema foi utilizado para realizar o monitoramento “on-line” de um transformador com

capacidade nominal de 30KVA. A figura 3.11 apresenta uma foto do transformador utilizado.

Figura 3.11 – Transformador do GPAR equipado com sensores tipo PT 100.


51

Para o monitoramento das grandezas térmicas e elétricas equipou-se o transformador

com sensores tipo PT-100 para medição das temperaturas do enrolamento, do topo do óleo e

da temperatura do núcleo, além da temperatura ambiente. Neste trabalho, essas grandezas são

fatores importantes para um adequado acompanhamento de toda a dinâmica térmica. Conta-se

ainda com um dispositivo baseado em fibra óptica para medição da temperatura do topo do

óleo. Este último, porém, ainda não se encontra integrado com o sistema de aquisição

desenvolvido. Entretanto o sensor de fibra apresenta resultados superiores aos convencionais

PT-100 no que concerne à adequada medição da temperatura do óleo, comportamento

verificado em laboratório.

O equipamento baseado em fibra óptica utilizado da Nortech da FISO Technologies é

específico para o monitoramento em tempo real de transformadores de potência. O sistema

prevê até seis pontos de medidas para monitoramento simultâneo, e permite variação de

temperatura de -40 a 225°C. Possui ainda comunicação com computador através do RS-232

ou RS-485, proporcionando uma poderosa ferramenta para o diagnóstico de equipamentos. O

elemento sensor possui aproximadamente três milímetros, e por isso normalmente pode ser

posicionado em áreas de difícil acesso, permitindo a medição de pontos quentes em

transformadores (FISO TECHNOLOGIES, 2008).

O sistema faz uso de um conversor óptico que transmite luz para a sonda e que a partir

desta recebe novamente a luz, convertendo-a para um sinal elétrico, proporcional ao

decaimento de sua fluorescência (conforme Subseção 3.2.3). A luz recebida de volta a partir

da sonda é controlada pela temperatura da sonda, a mesma situada na região escolhida dentro

do equipamento. A figura 3.12 mostra o elemento sensor.

Figura 3.12 – Sistema Nortech de fibra óptica do GPAR


52

Para o caso específico deste trabalho, o sensor de fibra óptica foi posicionado imerso

no topo do óleo do transformador. É importante dizer que o ideal seria inserir o sensor de

fibra óptica próximo aos enrolamentos do equipamento, para medição do ponto mais quente.

Entretanto, devido a algumas dificuldades referentes a aspectos construtivos que dificultam a

inserção do dispositivo, o posicionamento da sonda e a preocupação com a contaminação do

óleo, não foi possível realizar esse procedimento (o qual só seria viável no período de

construção da máquina).

A figura 3.13 apresenta o sistema Nortech instalado no laboratório GPAR que realiza

o monitoramento em tempo real da temperatura ambiente e da temperatura do topo do óleo do

transformador.

Figura 3.13 – Sistema Nortech de fibra óptica

Para o caso de medidas utilizando os PT-100, os dados obtidos pelo sistema de

aquisição são oriundos de transdutores que transformam as grandezas que se deseja medir em

sinais elétricos analógicos. Para uso do PT-100, utilizou-se a montagem baseada por quatro

fios comentada anteriormente (Subseção 3.2.2).

O transformador conta ainda com sensores de tensão e corrente para monitoramento da

condição de operação, necessários para verificação dos níveis de sobrecarga. Caso necessário,

pode-se analisar a conseqüência da carga na temperatura de operação do equipamento.


53

O dispositivo utilizado para realizar a conversão analógica/digital é denominado de

conversor analógico-digital, ou simplesmente conversores A/D, onde recebe os sinais de

tensão e os converte para um código digital que pode ser interpretado por um

microcontrolador ou computador convencional. Um conversor A/D representa todas as

entradas analógicas em certo intervalo limitado pelo número de códigos digitais de saída.

Sendo a entrada analógica contínua, enquanto o código digital é discreto, deve-se dar atenção

para o tratamento adequado dentro do sistema, evitando erros. No entanto os conversores A/D

estão sempre sujeitos a alguns erros estáticos que afetam a precisão do conversor, descrito

basicamente por quatro termos principais: erro de ganho, de compensação, de não-linearidade

integral e erro de não-linearidade diferencial.

O sistema condicionador do sinal para aquisição dos dados é mostrado na figura 3.14,

o qual consiste de um circuito eletrônico que realiza a leitura das informações de temperatura,

tensão e carga.

Figura 3.14 – Sistema Condicionador de Sinal

Os conversores A/D utilizados no sistema são do modelo LM1258, fabricado pela

National Semiconductor®, cujas características principais consistem de comunicação

paralela; resolução de 12 bits; tempo de execução de 8,8 microsegundos; 8 entradas

multiplexadas e alimentação singular, o que facilita a utilização de baterias para o caso de

falta de energia.


54

O componente responsável pelo controle e processamento dos dados é o

microcontrolador 89S8252 fabricado pela ATMEL, que possui como função o gerenciamento

do sistema de aquisição, possuindo ainda excelente característica de velocidade de

processamento, de armazenamento e de conectividade, com 8Kb de memória de programa,

256 bytes de RAM, três temporizadores, e freqüência de até 24MHz.

O sistema de monitoramento é constituído ainda por um software de supervisão e

placa RCM 2200. O RCM 2200 integra um microcontrolador Rabbit da Z-WOLD, com

256Kb de memória flash, 128Kb de memória SRAM, 4 portas seriais RS232, 26 portas I/O,

relógio de tempo real e servidor Web com protocolo Ethernet, que está integrado com o

sistema de aquisição, possibilitando o acesso das informações remotamente (RABBIT 3000,

2008). Desta forma, o Rabbit funciona como uma ponte entre o sistema de aquisição e o

software de supervisão.

O módulo RCM usado para o desenvolvimento desse estudo é apresentado na figura

3.15.

Figura 3.15 – Microcontrolador Rabbit

Uma vez que os dados estejam dispostos pelo protocolo TCP/IP, implementado no

módulo RCM, um computador conectado à rede e com o software de supervisão pode coletar

e armazenar os dados. A internet possibilita a disposição destes dados em centros

administrativos que estejam distantes do local onde o transformador se encontra, permitindo

otimizar o procedimento logístico e de manutenção com o mínimo de utilização de mão de

obra.

Na figura 3.16 é apresentada à arquitetura de distribuição e aquisição dos dados

adotada neste trabalho.


55

Figura 3.16 – Diagrama do sistema de aquisição e distribuição dos dados

O protocolo de comunicação utilizou recursos do socket TCP/IP orientado à conexão,

que oferece maior confiabilidade em termos de integridade do pacote de dados e maior

segurança no acesso. Como apenas o software gerente possui o código correto para acesso aos

dados disponibilizados pelo sistema, este se torna muito seguro no que concerne a acessos

indevidos aos dados.

Os sockets são elementos de software que provêm uma interface de rede para

aplicação ou para elo bidirecional entre duas máquinas distintas, proporcionando a

comunicação simultânea entre elas, combinando um endereço de IP e o número de uma porta.

O recurso socket pode ser definido como sendo um objeto que encapsula uma conexão de

rede TCP. Para que ocorra uma conexão via socket é necessário trabalhar em modo cliente-

servidor. No caso específico desde projeto, o Rabbit trabalha como servidor socket TCP na

porta 1024 e o computador local como cliente socket.

O sistema de Aquisição interage com um software desenvolvido na plataforma JAVA,

no qual o usuário pode verificar as condições de carga e temperatura, podendo armazená-las

em banco de dados específico para previsão de vida útil e carregamento máximo admissível.

O software encontra-se em desenvolvimento, e possui também como finalidade realizar testes

de sobrecarga para verificar as condições de temperatura limite, preparando antecipadamente

a manutenção para algum risco ou possível falha que o equipamento possa vir a ter.


56

A figura 3.17 apresenta a janela principal do software, e a parte visual dos gráficos de

temperatura.

Figura 3.17 – Software de Monitoramento


57


Este capítulo apresentou um panorama geral do estado da arte sobre sistemas de

monitoramento de temperatura e carregamento de transformadores de potência. Um sistema

de monitoramento específico foi desenvolvido no âmbito do GPAR (Laboratório do Grupo de

Automação e Robótica), tem sido detalhada sua concepção e aspectos de implementação.

O monitoramento de transformadores consiste na obtenção de informações através de

um sistema elétrico apropriado que, integrado com um sistema de diagnóstico, possibilita a

verificação do aparecimento de falhas incipientes e degradação térmica da celulose. Estes

sistemas também são importantes para indicação da condição de sobrecarga responsável,

geralmente, pela elevação da temperatura do equipamento a níveis indesejáveis e permitem

ainda a implementação de mecanismos ou manobras de proteção.

Os métodos de acompanhamento das temperaturas do topo do óleo e enrolamento

foram descritos pelo capítulo, fornecendo o conhecimento de algumas técnicas utilizadas para

análise do comportamento dinâmico de transformadores e apresentando quais seriam as

grandezas essenciais para análise de vida útil da unidade.

As tecnologias empregadas nestes processos de monitoramento de temperatura (PT-

100 e Fibra Óptica) foram apresentadas, e a aplicação de cada uma delas fica a cargo do

conhecimento técnico e custo-benefício. Dentre estes equipamentos para monitoramento da

temperatura, percebe-se que o sensor de contato baseado em fibra óptica é uma solução que

estará disponível nos transformadores para adequada verificação do valor de temperatura

medido. Estes dispositivos são de prática futura, pois ainda apresentam custo elevado, além de

necessitar de pessoal especializado para manutenção. Neste contexto, surgem outras formas

para medição baseado em princípios de estimação da temperatura por meio de modelos

matemáticos e ferramentas inteligentes, assunto que será tratado no próximo capítulo.

Como os sensores tipo PT 100 já se encontravam instalados no transformador desde

sua fabricação, optou-se pelo mesmo para verificação das temperaturas, tendo em vista que

para inserir outro dispositivo de fibra óptica seria necessário retirar o transformador da

unidade. Desta forma, os modelos matemáticos foram validados fazendo uso do sistema aqui

exposto.

58

CAPÍTULO 4 - CARREGAMENTO DE TRANSFORMADORES A

PARTIR DE MODELOS TÉRMICOS

A avaliação de grandezas através de técnicas computacionais tem como propósito dar

suporte aos setores de operação e manutenção da concessionária, permitindo a manutenção

preditiva através de uma ferramenta que administra a extensão da vida útil dos equipamentos

e realiza o prognóstico e diagnóstico de falhas ou avarias possíveis.

Neste capítulo é feita uma investigação referente ao uso de modelos para análise do

comportamento dinâmico das temperaturas do óleo e, principalmente, da temperatura do

ponto quente do enrolamento de transformadores, já que este possui relação direta com a vida

da isolação. Os modelos baseiam-se em conceitos de norma “standard” do IEEE/ANSI (IEEE

C57. 115, 1991). Desde que a modelagem térmica do transformador envolva relações não-

lineares entre as variáveis envolvidas, utiliza-se também um método baseado em redes neurais

para derivar um modelo mais adequado. A ênfase na estimação da temperatura do ponto

quente do enrolamento se dá pela possibilidade de planejar regimes diferentes de

carregamento.

Como a prática mais comum de empresas distribuidoras e transmissoras de energia é

dimensionar o carregamento dos transformadores com base em dados nominais de carga,

muitas vezes sobrecarregando ou subdimencionando, há dificuldade em se obter dados

suficientes para desenvolver o modelo térmico. No presente trabalho utilizou-se os dados

disponibilizados pela Distribuidora Gaúcha de Energia S. A. – AES SUL, São Leopoldo, RS,

relativo a um transformador trifásico de 60MVA

Para validação dos métodos, foram também obtidos dados a partir do monitoramento

de um transformador trifásico de distribuição, que se encontra instalado no Departamento de

Engenharia Elétrica – DEE da Universidade Federal do Ceará – UFC. Para este transformador

as informações térmicas e elétricas foram analisadas durante alguns dias, semanalmente,

sujeitando os modelos térmicos a variações bruscas de carregamento.

Este capítulo está organizado da seguinte forma. A importância do desenvolvimento

de modelos térmicos para análise do carregamento dinâmico é apresentado na Seção 4.1. O

modelo da recomendação IEEE/ANSI C57. 115 para cálculo da temperatura do topo do óleo e

ponto quente na seção 4.2. O circuito térmico equivalente do transformador, baseado na teoria

Capítulo 4 – MODELAGEM DA DINÂMICA TÉRMICA DE TRANSFORMADORES

59

de transferência de calor é introduzido na seção 4.3. A abordagem através de MLP para

minimizar o erro relativo à adequada estimação do ponto quente é tratada na Seção 4.4. Na

Seção 4.5 são apresentados dois exemplos de aplicação prática. Na Seção 4.6 apresentam-se

as conclusões do capítulo.

4.1 IMPORTÂNCIA DO DESENVOLVIMENTO DE MODELOS TÉRMICOS PARA

ANÁLISE DE TRANSFORMADORES

As técnicas de manutenção comumente utilizadas para a identificação de falhas

incipientes e degradação da isolação sólida em transformadores são, na maioria das vezes,

difíceis de aplicar. Isto decorre principalmente da grande variedade de transformadores sob

condições operacionais diferentes. Outro fator que dificulta a manutenção deve-se à

impossibilidade de se fazer desligamentos periódicos para as intervenções, pois os custos

referentes à paralisação do equipamento são elevados. Em virtude destas dificuldades, novos

métodos para a detecção e predição das condições operacionais de um transformador têm sido

propostos. Dentre elas encontram-se: o diagnóstico dos gases dissolvidos no óleo, através da

análise cromatográfica, e o efeito produzido pelo ponto quente na degradação da celulose.

O transformador, assim como qualquer outro equipamento, sofre com o tempo de uso,

alterando suas características originais de construção. Além disso, devido ao uso prolongado,

o equipamento está sempre sujeito a estresses elétricos e térmicos, que resultam em desgastes

e envelhecimento dos componentes, podendo atingir condições operacionais que põem em

risco as instalações.

Para análise dessas condições em sistemas de monitoramento e diagnóstico, as

informações de um transformador, sejam elas obtidas através de medições diretas, utilizando

sensores para aquisição das grandezas térmicas ou ainda por intermédio de modelos, devem

ser utilizados para auxiliar no planejamento da operação do sistema. Uma vez que estas

medidas podem fazer parte de um banco de dados, o desempenho do transformador pode ser

analisado ao longo de um período. É consenso comum entre pesquisadores da área que as

características de desempenho de transformadores não podem apenas estarem atreladas ao

comportamento da temperatura ambiente e ao ciclo de carregamento, sendo consideradas

informações críticas para se determinar a carga disponível para eventos de operação normal e

emergência. Atualmente os dados obtidos por meio de sistemas de monitoração em conjunto

com modelos de estimação de algumas grandezas térmicas essenciais do transformador, tais


60

como temperaturas do topo do óleo e do enrolamento, vêm sendo empregadas com o intuído

de melhorar a análise do complexo comportamento térmico do transformador (ALVES;

SILVA, 2006; PAULINO, 2006; ASSUNÇÃO; SILVINO, 2006; CARVALHO, 2007).

4.2 MODELO DA RECOMENDAÇÃO IEEE/ANSI STANDART C57. 115

A norma IEEE/ANSI standard C57. 115 (IEEE C57. 115, 1991) apresenta um

equacionamento parecido com a estabelecida por norma brasileira NBR 5416. No entanto, de

acordo com a cláusula de número 7 da mesma (IEEE C57. 115, 1991), considera-se também a

variação da temperatura ambiente como parâmetro de modelagem. Segundo esta, a elevação

da temperatura do topo do óleo acima da temperatura ambiente é função do aumento de carga

do transformador e da variação de temperatura ambiente. As condições da temperatura do

topo do óleo e ponto quente também são dependentes de uma constante térmica que está

relacionada à sua capacidade térmica (i.e. a massa do núcleo, bobinas e óleo).

A variação da temperatura do óleo é descrita por uma resposta exponencial de

primeira ordem do estado inicial para o estado final no tempo de mudança de carga, como

apresentada na equação 4.1 (IEEE C57. 115, 1991; ASSUNÇÃO et al., 2006).

( )( )ot / To f i i1 e−θ = θ − θ − + θ (4.1)

Onde a temperatura inicial e final são, respectivamente, iθ e fθ . Sendo oT

denominado de constante térmica do transformador, t o tempo referente à variação do

carregamento e oθ a elevação da temperatura do óleo acima da temperatura ambiente. A

equação 4.1 é a solução da equação 4.2 dada por:

oo o f

dT

dt

θ= −θ + θ (4.2)

Considera-se que a elevação da temperatura final do óleo é dependente do

carregamento de acordo com:

n2

f fm

K R 1

R 1

+θ = θ +

(4.3)

Sendo fmθ a diferença da temperatura máxima do topo do óleo acima da temperatura

ambiente com carga nominal (obtida a partir de um teste off-line), e R a razão da perda de


61

carga nominal para a vazio. A constante K refere-se à razão da carga especificada sobre a

carga nominal. A constante n relaciona-se com o tipo de resfriamento do transformador. De

acordo com a norma de carregamento (ABNT NBR 5416, 1997), freqüentemente especifica-

se n 0,8= para resfriamento por convecção natural e n 0,9= ou n 1= para arrefecimento

forçado.

A constante K é dada por:

n

IK

I= (4.4)

A Temperatura do topo do óleo é definida pela equação 4.5.

top o ambθ = θ + θ (4.5)

Onde oθ consiste da temperatura do óleo anteriormente calculada, e ambθ a temperatura

ambiente medida.

A temperatura ambiente é descrita aqui como parâmetro fundamental para determinar

o comportamento da temperatura do óleo ao longo de um período, normalmente no intervalo

de um dia. Desta forma, a equação 4.2 é então modificada, passando a ser descrita como

segue:

oo o amb f

dT .

dt

θ= −θ + θ + θ (4.6)

A temperatura do ponto quente hsθ , segundo guia IEEE/ANSI C57. 115 é dada por:

hs top g .θ = θ + θ (4.7)

Onde topθ é a variação da temperatura do óleo sobre a ambiente, e gθ é a variação da

temperatura do ponto quente sobre o topo do óleo.

A variação da temperatura do ponto quente sobre o topo do óleo gθ é calcula em

função do carregamento diário K do transformador e da temperatura, do ponto quente acima

do topo do óleo sob carga nominal, ( )g fmθ . A constante m é dependente do tipo de refrigeração

utilizado.


62

( )2m

g g fm Kθ = θ (4.8)

Para fins de predição e estimação de parâmetros, é necessário discretizar os

equacionamentos apresentados acima. O método de Euler é utilizado neste trabalho para

aproximação das equações do topo do óleo (CARVALHO, 2007):

[ ] [ ] [ ]( )o o od k / dt k k 1 / tθ ≈ θ −θ − ∆ (4.9)

Fazendo uso das equações 4.3, 4.4 e 4.6, consegue-se chegar ao seguinte

equacionamento discretizado:

[ ] [ ]otop top amb

o o

T tk 1 k ...

T t T t

∆θ = θ − + θ +

+ ∆ + ∆

(4.10)

( )( )[ ]

( )( )

2

fm fm

o n o

I kt R t

T t R 1 I T t R 1

∆ θ ∆ θ+

+ ∆ + + ∆ +

4.3 MODELO BASEADO NA TEORIA DE TRANSFERÊNCIA DE CALOR

Recentemente, dentro da literatura científica, um novo modelo vem sendo sugerido

para o cálculo das temperaturas mencionadas. Este modelo baseia-se na teoria convencional

de transferência de calor de um corpo físico para modelagem de circuito termo-elétrico,

considerando o efeito do calor produzido por meio de uma resistência não-linear posicionada

teoricamente em locais distintos dentro do equipamento. Esse conceito tem sido definido e

verificado por alguns autores da área (SUSA et al., 2005). O método leva em conta a variação

da viscosidade do óleo com a temperatura, e considera a influência desta variação na alteração

da constante de tempo do transformador. Neste contexto, o modelo deve considerar, além das

influências da corrente e da temperatura ambiente, o fator de viscosidade do óleo mineral.

Para análise da condição térmica de transformadores imersos em óleo isolante, o

método que será apresentado faz uma analogia a um circuito RC simples conforme equação

4.11 (SWIFT et al., 2001; SUSA; LEHTONEN, 2002). Assim, o processo de transferência de

calor pode ser descrito de acordo com equação 4.12.

elel

du ui C .

dt R= + (4.11.)


63

ambth

th

dq C .

dt R

θ −θθ= + (4.12)

A tabela 4.1 apresentada a analogia entre um circuito elétrico e térmico considerada

neste trabalho (SWIFT et al., 2001). Deve-se perceber a semelhança e distinção entre os eles.

Tabela 4.1 – Analogia Termo-Elétrico

Circuito Térmico Circuito Elétrico

Calor gerado q Corrente i

Temperatura θ Tensão u

Resistência térmica thR

Resistência elétrica elR

Capacitância térmica thC

Capacitância elétrica elC

4.3.1 MODELO DA TEMPERATURA DO TOPO DO ÓLEO (TTO)

O modelo definido para temperatura do topo do óleo, segundo a teoria da transferência

de calor, é descrito no circuito da figura 4.1, seguindo uma analogia com um circuito elétrico

(SUSA et al., 2005).

Figura 4.1 – Modelo da temperatura do topo do óleo.

Onde totq é o calor gerado pela soma de todas as perdas; feq o calor gerado pelas perdas

a vazio; lq o calor gerado pelas perdas a carga; th oC − é a capacitância térmica do óleo do

transformador; topθ a temperatura do topo do óleo; th oR − é a resistência térmica não-linear do

óleo e aθ a temperatura Ambiente.


64

Observa-se na figura 4.1 que as perdas de carga e a vazio do transformador estão

sendo representadas por duas fontes de calor, enquanto a temperatura ambiente é considerada

como fonte de temperatura ideal. A não-linearidade do sistema é definida através de uma

resistência térmica não-linear (SWIFT et al., 2001; SUSA; LEHTONEN, 2002) que, de

acordo com a teoria de transferência de calor, refere-se à razão entre o gradiente de

temperatura do óleo e o calor gerado pelas perdas sob condições nominais, como descrito na

equação 4.13.

nomth o

nom

Rq−

∆θ= (4.13)

Tendo estes princípios, a equação diferencial do circuito térmico da figura 4.1, de

forma semelhante ao equacionamento anteriormente mostrado (equação 4.12), pode ser

modelada em função da temperatura do topo do óleo, como sendo (SUSA et al., 2005):

( )1 n2

o an n opu o,nom pu o n

o,nom

d1 RK. . . .

1 R dt

+θ − θθ+

µ ∆θ = µ τ ++ ∆θ

(4.14)

Onde o,nom∆θ é a temperatura do topo do óleo acima da ambiente, cujo valor é definido

por norma IEEE/ANSI (IEEE C57. 115, 1991), já o parâmetro µ refere-se à viscosidade

cinemática do óleo, fundamental para correção do modelo (equação 4.15), sendo dependente

da temperatura do óleo mineral do transformador (PIERCE, 1994).

2

o

A

2731A .e

θ + µ =

(4.15)

As constantes 1A e 2A para transformadores imersos em óleo são apresentadas em

alguns trabalhos (PIERCE, 1994). Segundo a literatura, considera-se neste trabalho que dentre

outros parâmetros físicos do transformador (como calor específico, condutibilidade térmica,

densidade do óleo e coeficiente de expansão térmica) somente a viscosidade varia de forma

relevante com a temperatura, tornando-se determinante para sua inclusão no modelo de

temperatura.

A variação da viscosidade do óleo em função da temperatura pode ser observada na

figura 4.2.


65

-20 0 20 40 60 80 100

0,00

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05

0,06

0,07

Variação da viscosidade (kg/ms)

Temperatura (°C)

Figura 4.2 – Variação da viscosidade com a temperatura do óleo (SUSA et al., 2005).

Por desconsiderar a presença de radiadores e os efeitos da viscosidade na constante de

tempo do óleo para o modelo térmico, a recomendação do guia de carregamento do

IEEE/ANSI (IEEE C57.115, 1991) apresenta valores mais elevados que a fórmula empírica

utilizada para transformadores de potência (SUSA et al., 2005), cujo cálculo para a constante

de tempo é apresentado a seguir:

th o o,nom

o

C ..60

P− ∆θ

τ = (4.16)

Onde P está relacionada com o total de perdas durante o período de carga do

equipamento e th oC − à capacitância térmica do óleo. O valor desta capacitância pode ser

calculada conforme projeto do transformador. Caso o equipamento possua algum tipo de

refrigeração externa utiliza-se a equação 4.17, caso contrário a equação 4.18.

th o fluidoC 0,48M− = (4.17)

th o CC Tanque FluidoC 0,132M 0,0882M 0,40M− = + + (4.18)

Sendo, respectivamente, CCM , TanqueM , FluidoM , os pesos do núcleo, do tanque e do

fluido do transformador em quilogramas. Ambas as equações se baseiam no processo de

geração de calor nas partes metálicas do equipamento.


66

4.3.2 MODELO DA TEMPERATURA DO PONTO QUENTE (TPQ)

É necessário dizer que a modelagem da temperatura do ponto quente é uma das

variáveis mais importantes na determinação do modelo térmico do transformador, pois

variações bruscas de tensão, temperatura e carga podem ocorrer sob diversos níveis, o que

torna complexa a análise do ponto mais quente no interior da unidade. Segundo o método

apresentado nessa seção, o modelo de temperatura do ponto quente do enrolamento está

relacionado diretamente com a temperatura do topo do óleo do transformador, sendo definida

conforme a mesma correlação empírica baseado na teoria de transferência de calor, que faz

uso de uma resistência térmica não-linear. Desta forma, um circuito térmico é apresentado:

Figura 4.3 – Modelo da temperatura do ponto quente.

Onde enrolq é o calor gerado pelas perdas no enrolamento; th enrolC − é a capacitância

térmica do enrolamento; eθ é a temperatura do ponto quente; th e oR − − é a resistência térmica

não-linear do enrolamento para o óleo e oθ a temperatura do topo do óleo.

Observa-se que o calor gerado pelas perdas no enrolamento é representado por uma

fonte de calor ideal, assim como a temperatura do topo do óleo é considerada como fonte de

temperatura ideal (SWIFT et al., 2001). Enquanto o efeito produzido pela resistência térmica

não-linear do enrolamento para o óleo é tido como a soma dos efeitos térmicos entre o

enrolamento, a isolação e óleo (equação 4.19).

th e o th enrol th isol th isol oR R R R− − − − − −= + + (4.19)

A equação final para a resistência não-linear é definida como:

th e o

1R

h.A− − = (4.20)

Onde h é o coeficiente de transferência de calor e A é a área.


67

O circuito térmico da figura 4.3 é representado pela equação diferencial abaixo:

( )e oe

enrol th enrolth e o

dq C .

dt R−− −

θ −θθ= + (4.21)

As perdas provocadas pelo processo natural de elevação de temperatura no interior do

transformador são importantes, devendo por isso serem consideradas no equacionamento.

Esse processo é definido pela equação 4.22.

( )e,nom ke k

dc,pu nucleo,puenrol,pu ee,nom k e k

P P . P . θ + θ θ + θ

= + θ + θ θ + θ (4.22)

Onde dc,puP e nucleo,puP descrevem o comportamento das perdas DC e do núcleo em

função da temperatura do ponto quente sob condições nominais. Observa-se que as perdas DC

variam diretamente com a temperatura, enquanto as perdas no núcleo variam inversamente

com a mesma. Já kθ trata-se do fator de correção de perdas, podendo ser igual a 225, caso o

sistema de condução seja de alumínio ou 235 para cobre (SUSA et al., 2005).

Finalmente, a equação definida para modelagem da temperatura do ponto quente é

descrita na equação 4.23 (SUSA; LEHTONEN et al., 2006):

( ) ( )e o2 n n epu e,nom pu enrol,nomenrol,pu e n

e,nom

dK .P . . . .

dt

θ −θθµ ∆θ = µ θ +

∆θ (4.23)

Os cálculos descritos nesta seção têm sido recentemente considerados na literatura,

sendo validados por meio de testes experimentais em campo, os quais freqüentemente

utilizam sensores de fibras ópticas posicionados em pontos específicos do equipamento. Estes

dispositivos têm se revelado os mais adequados para aferição do ponto quente, conforme

colocado em capítulos anteriores.

4.4 MODELO DE TEMPERATURA BASEADO EM REDES NEURAIS

Redes Neurais MLP (MultiLayer Perceptron) (HAYKIN, 2000) são ferramentas

poderosas para modelagem do mapeamento entrada-saída de sistemas. As redes MLP

permitem a generalização do comportamento do sistema ao serem capazes de realizar a

aproximação de funções e a classificação de padrões.


68

O aprendizado de uma rede neural MLP é feito a partir da apresentação de exemplos

(entrada-saída). Entretanto, embora a idéia de funcionamento de uma rede neural pareça

simples, a mesma não pode ser tratada como uma solução genérica totalmente desvinculada

do problema. Na realidade, sabe-se que atualmente existem algoritmos sofisticados sendo

utilizados para realizar a adaptação dos parâmetros do modelo neural. A aplicação de alguns

destes algoritmos requer conhecimentos de otimização não-linear. O algoritmo de

aprendizado comumente utilizado é o algoritmo do gradiente descendente por

retropropagação do erro (HAYKIN, 2000), que se apresenta como uma das alternativas de

maior simplicidade e, talvez por isso, a razão de sua popularidade.

4.4.1 ALGORITMO DE RETROPROPAGAÇÃO DO ERRO

Embora se faça alguma menção na literatura sobre redes MLP com mais de uma

camada escondida, que exigem maior esforço computacional, o enfoque tem sido mesmo a

rede MLP com apenas uma única camada escondida, conforme apresentado na figura 4.4.

Figura 4.4 – Rede MLP com uma camada escondida

No funcionamento da rede MLP, a cada passo t do algoritmo, a entrada líquida de um

neurônio da camada escondida é dada conforme equação 4.22 (HAYKIN, 2000).

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

P Ph

i ij j i ij jj 1 j 0

u t t .x t t t x t ,= =

= ω −θ = ω∑ ∑ i 1,...,Q= (4.22)


69

Onde ijω é uma conexão sináptica, denominada de peso entre a j -ésima entrada e o i -

ésimo neurônio da camada escondida, iθ é o limiar (bias) do i -ésimo neurônio da camada

escondida, Q é o número de neurônios da camada escondida e P a dimensão do vetor de

entrada (excluindo o limiar). A expressão final de ( )hiu considera, para ( )ox t 1= − e

( ) ( ) ( )hi0 it tω = θ

A saída do i -ésimo neurônio oculto é então dada por:

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

Ph h

i i i i ij jj 0

y t u t t x t=

= ϕ = ϕ ω

∑ (4.23)

Cujo i ( )ϕ ⋅ é geralmente uma função sigmóide. Similarmente, os valores de saída dos

neurônios da camada de saída são dados como equação 4.24.

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )Q

o oi k k k kj j

j 0

y t u t m t y t ,=

= ϕ = ϕ

∑ (4.24)

Em que ( )kjm t é o peso da conexão sináptica entre o i -ésimo neurônio da camada

escondida e o k -ésimo neurônio ( )k 1,...,M= da camada de saída, e M é o número de

neurônios de saída. Novamente, com o propósito de simplificar a notação, defini-se

( )oy t 1= − e ( ) ( )oko km t t= θ é o limiar do neurônio da saída k .

É importante salientar que durante o processo de treinamento os pesos estão sendo

ajustados a cada apresentação de vetor de entrada, e por isso, a notação está em função de t .

A atualização dos pesos se dá pela retropropagação dos erros calculados na saída

através da camada de saída, até atingir a camada de entrada. Para isso é necessário

inicialmente calcular o valor do erro ( ) ( )oke t gerado por cada neurônio de saída no passo

corrente t (equação 4.25).

( ) ( ) ( ) ( ) ( )o ok k ke t d t y t ,= − k 1,..., M= (4.25)

Em que ( )kd t é o valor desejado para a saída do k -ésimo neurônio da camada de

saída. A retropropagação do sinal do erro ( )ke t do k -ésimo neurônio da camada de saída


70

através de sua função de ativação é obtida pelo produto deste mesmo sinal de erro com a

derivada ( ) ( ) ( )o' k

k k ok

u t∂ϕ ϕ = ∂ϕ

, obtendo-se assim o gradiente local do k -ésimo neurônio de

saída:

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )o o o'k k k kt u t e t . δ = ϕ (4.26)

Similarmente, o gradiente local ( ) ( )hi tδ do i -ésimo neurônio da camada escondida é

dado por

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )M

h h o h h' 'k i i ki k i i i

k 1

t u t m t t u t e t ,=

δ = ϕ δ = ϕ ∑ i 0,...,Q,= (4.27)

Em que o termo ( ) ( )hie t pode ser considerado como o sinal de erro retropropagado ou

projetado com o i -ésimo neurônio da camada escondida, desde que tais “sinais de erro da

camada escondida” são combinações lineares dos “verdadeiros” sinais de erro cometidos nos

neurônios da camada de saída.

Finalmente os pesos sinápticos dos neurônios de saída são atualizados de acordo com

a seguinte regra

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )o hki ki k im t 1 m t t y t ,+ = + ηδ i 0,...,Q,= k (4.28)

Na qual 0 1< η < é a taxa de aprendizagem. Os pesos dos neurônios da camada

escondida, por sua vez, são também ajustados similarmente pela regra de aprendizagem

( ) ( ) ( ) ( ) ( )hij ij i jt 1 t t x t ,ω + = ω +ηδ j 0,..., P.= (4.29)

Uma apresentação completa de todos os N padrões do conjunto de treinamento durante

o processo de treinamento é chamada de época. Muitas épocas podem ser necessárias até que

haja convergência na aplicação do algoritmo de retropropagação. Assim, uma boa prática é

apresentar aleatoriamente os dados do conjunto de treinamento, época por época, com o

objetivo de tornar estocástica a busca no espaço de pesos durante o processo de treinamento.

A saída do k -ésimo neurônio da camada de saída da rede treinada é dada por


71

( ) ( ) ( )Q P

ok k ki i ij j

i 0 j 0

y t m x t .= =

= ϕ ϕ ω

∑ ∑ (4.30)

Antes que o usuário aplique a rede MLP para solucionar um determinado problema,

recomenda-se que a rede seja submetida a uma avaliação do seu desempenho sobre um

conjunto de dados, contendo amostras diferentes das apresentadas para treinamento da rede,

chamando de conjunto de teste. Este procedimento é comumente conhecido como avaliação

da capacidade de generalização da rede.

A ferramenta MLP- Backpropagation foi utilizada neste trabalho para modelagem das

temperaturas do topo do óleo e ponto quente do transformador, comparando os resultados

com os modelos anteriormente mostrados, tendo como entradas o carregamento e a

temperatura ambiente do transformador, baseado nas características fundamentais prescritas

por norma IEEE standart. Em capítulos posteriores o mesmo princípio de rede neural será

utilizado para limitar o carregamento máximo admissível do transformador, aproveitado para

apresentar também maiores detalhes sobre toda estrutura da rede MLP, assim como os

problemas que evidenciaram seu uso para aplicação de modelagem do ponto quente.

4.4.2 PREPARAÇÃO DOS DADOS PARA A REDE NEURAL ARTIFICIAL

O pré-processamento dos dados e a seleção de características são também muito

importantes. Geralmente há recomendação de pré-processar os dados, tendo em vista que esta

ação pode salientar relações importantes e tornar os dados mais uniformes, o que facilita o

treinamento e reduz a possibilidade da ocorrência de problemas computacionais. Quanto à

seleção de características, é importante ter em mente que a utilização de vetores de dados

excessivamente grandes pode contribuir para que atributos irrelevantes e suas interações

ocultem os atributos essenciais e dificultem o processo de aprendizagem.

Outro fator importante é a composição dos conjuntos de dados. Embora métodos

estatísticos, tais como regressão linear, possam ter conjuntos de teste com dados da ordem de

50% de todos os dados disponíveis, a maioria das redes neurais não pode prescindir de tanto,

sob o risco de não conseguir aprender o mapeamento. Não existe uma regra precisa para tal,

mas, o que não deve acontecer é a divisão arbitrária dos dados. O mais adequado é que o

projetista avalie preliminarmente o desempenho da rede para diversas divisões de dados e

determine a mais adequada. É importante também salientar que, embora esteja longe de um

consenso, a utilização de conjuntos de treinamento contemplados com iguais números de


72

padrões por classe pode favorecer o desenvolvimento de tendências no mapeamento entrada-

saída durante o treinamento da rede, de tal forma que a mesma apresente desempenhos de

classificação significativamente melhores para as classes mais representadas, em detrimento

das menos representadas.

A natureza da codificação das saídas desejadas (rótulos) geralmente não é considerada

em detalhes (LAWRENCE et al., 1996). A aceitação prévia de desvios em relação à função

de saída pode levar a modelos ditos como “suaves”. Nestes casos, os pesos são menos

propícios a serem levados a valores excessivos dentro da escala do problema e,

conseqüentemente, os neurônios são menos suscetíveis à saturação. Desta forma, é esperado

que a aproximação da função de saída seja suave e que o desempenho na generalização seja

melhor.

4.4.3 HEURÍSTICAS PARA O TREINAMENTO DE REDES MLP

A aprendizagem de MLPs, embora seja simples à primeira vista, requer ajuste de

parâmetros e adoção de algumas estratégias de treinamento. A desconsideração de aspectos

importantes relacionados ao treinamento pode tornar o processo não muito adequado para

aplicação em estudo, produzindo resultados modestos. A seguir são apresentadas as principais

sugestões práticas para o treinamento de MLPs:

i. Normalizar os dados para a faixa de valores das ativações da rede;

ii. Aplicar métodos de extração de características;

iii. Realizar testes preliminares para indicação do número mais adequado de dados para

treinamento, validação e teste;

iv. Usar a função logística (sigmóide) como função de ativação dos neurônios;

v. Iniciar os pesos da rede de tal forma que as funções de ativação dos neurônios estejam

inicialmente na região linear;

vi. Adotar taxas de aprendizagem maiores nas camadas mais próximas de entrada da rede

numa tentativa de equalizar a velocidade de aprendizado dos neurônios;

vii. Usar o termo de momento para tornar o processo de treinamento menos oscilatório

menos sensível em relação a escolha da taxa de aprendizagem;


73

viii. Usar métodos de aprendizagem baseados em gradiente descendentes e outros mais

sofisticados baseados no gradiente conjugado, como o Levenberg-Marquart

(BARBOSA, 2008).

4.4.4 LIMITAÇÕES DA REDE MLP COM UMA CAMADA ESCONDIDA

Príncipe (PRINCIPE et al., 2000) afirma que uma rede MLP com M ( )M 2> saídas

pode dividir o espaço de entradas em M regiões distintas. Ele supôs que cada par de regiões

no espaço de entrada da rede compartilha um limite comum, e que esta superfície de decisão é

composta por segmentos de superfícies lineares. Cada um destes segmentos leva em

consideração a saída de um par de neurônios. Desta forma, existem ( )M M 1 / 2− superfícies

de decisão.

Kung & Hwang (KUNG; HWANG, 1988) sugerem que o número ( Q ) de neurônios

na camada escondida de uma MLP com três camadas deve ser igual ao número de padrões

distintos de treinamento.

Looney (LOONEY, 1996), considerando que uma camada escondida com Q neurônios

(Q hiperplanos) divide o espaço de características em interseções convexas de 2Q semi-

espaços, afirma que o número de tais regiões convexas está entre Q 1− (limite inferior

alcançados com hiperplanos paralelos) e Q2 (limite superior). Então, o espaço de

características com K classes linearmente separáveis pode ser separado usando Q neurônios,

em que Q K 1= − é o limite superior e 2Q log K= é o limite superior.

Daqi & Yan (DAQI; YAN, 2005) observam que um neurônio é capaz de separar

apenas duas classes linearmente separáveis e dois neurônios não mais que cinco categorias

correntemente. Eles generalizam esta relação entre o número de neurônios na camada

escondida, Q , e o número de classes, K , como Q2 1 K.+ > Assim, para solucionar problemas

com K classes, uma rede MLP com uma camada escondida contendo pelo menos,

( )2Q log K 1 2> − > (4.31)

neurônios na camada escondida é necessário. Eles também afirmam que o número final de

neurônios na camada escondida ainda está relacionado com a forma da distribuição das

amostras e não com o número de amostras e dimensão dos vetores de entrada.


74

4.5 RESULTADOS

Para validação dos métodos apresentados, utiliza-se um conjunto de dados de um

transformador de 60MVA, cujos dados nominais são apresentados na tabela 4.2. O objetivo

principal deste exemplo consiste em avaliar o comportamento do ponto mais quente do

equipamento. Em seguida os métodos são também aplicados para um transformador de menor

porte (Trafo B), localizado no departamento de Engenharia Elétrica da Universidade Federal

do Ceará – UFC, conforme segue:

Tabela 4.2 – Características físicas dos equipamentos.

Informações Construtivas

Trafo A – SE SLE AES SUL Trafo B – DEE – UFC

Potência Nominal 36/48/60 MVA 30 KVA

Sistema de Resfriamento

ONAN/ONAF/ONAF ONAN/ONAF

Limite de Elevação de Temperatura do

Óleo 55°C 55°C

Limite de Elevação de Temperatura do

Óleo 55°C 55°C

Volume do Óleo 17700 kg 40,94 kg

Perdas a Vazio 42,94 KW 159 W

Perdas no Cobre 146,46 KW 570 W

Rigidez Dielétrica 42,00 KV 57,00 KV

Teor de Água - 11,05 PPM


75

Com a finalidade de aplicar o estudo do carregamento dinâmico, as temperaturas do

topo do óleo e ponto mais quente do enrolamento do “trafo A” são apresentadas na figura 4.5,

assim como o nível de carga, na figura 4.6.

0 5 10 15 20 2520

30

40

50

60

70

80

90 Temp. Ambiente Temp. Topo do Óleo Temp. Ponto Quente

Temperatura (°C)

Tempo (hora)

Figura 4.5 – Comportamento das temperaturas para o transformador (Trafo A).

0 5 10 15 20 25

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0 Carga

Carregamento (pu)

Tempo (hora)

Figura 4.6 – Ciclo de carga diária (Trafo A).


76

Verifica-se que o comportamento de cada temperatura atua de forma semelhante para

a condição de carga estabelecida na figura 4.6, ou seja, a temperatura do ponto mais quente do

enrolamento tende a acompanhar a evolução da temperatura do topo do óleo do

transformador.

Com o objetivo de reduzir a quantidade de sensores instalados no interior da unidade

faz-se uso dos modelos apresentados no decorrer deste capítulo para modelagem das mesmas

grandezas térmicas. Sendo que para o método baseado no IEEE C57. 115 são denominadas de

variáveis de entrada, a temperatura ambiente e o carregamento diário. A variação da

temperatura ambiente pode ser encontrada facilmente em laboratórios de meteorologia,

enquanto que o carregamento (corrente) é medido sem grandes dificuldades. Já para o modelo

avaliado, na qual é baseado no circuito termelétrico e para o outro baseado em rede neural

artificial, considera-se além destas grandezas, a variação da viscosidade do óleo, calculada a

partir da condição de inicial óleo, normalmente igual a 40°C.

O resultado de modelagem da temperatura do topo do óleo para o “trafo A” é

apresentado:

0 5 10 15 20 25

46

48

50

52

54

56

58

60

62

64

66

68

70

72

74

76

78

80

Temp. Top. Óleo Medida Temp. Top. Óleo C57.115 Temp. Top. Óleo C57.115 Aprimorado Temp. Top. Óleo Neural

Temperatura (°C)

Tempo (hora)

Figura 4.7 – Modelagem da temperatura do topo do óleo (Trafo A).


77

Na figura 4.8 são colocados os resultados de modelagem da temperatura do ponto mais

quente do enrolamento.

0 5 10 15 20 2550

55

60

65

70

75

80

85

90

95

Temp. Ponto Quente Medida Temp. Ponto Quente C57.115 Temp. Ponto Quente C57.115 Aprimorado Temp. Ponto Quente Neural

Tem

peratura (°C)

Tempo (hora)

Figura 4.8 – Modelagem da temperatura do ponto quente (Trafo A).

Deve-se notar a aproximação dos métodos em relação aos dados reais de temperatura

do topo do óleo e temperatura do ponto mais quente do enrolamento, respectivamente nas

figuras 4.7 e 4.8, sendo representado na cor azul, o modelo convencional baseado do método

do IEEE.

A rede utilizada consiste de uma rede perceptron múltiplas camadas, cujo aprendizado

foi o algoritmo backpropagation. A estrutura da rede conta com 30 neurônios na camada

escondida, 5000 épocas e taxa de aprendizado de 0.1. O resultado da rede é a modelagem das

temperaturas do topo do óleo e ponto mais quente do enrolamento, ou seja, o modelo,

segundo características de carregamento e temperatura ambiente, fornece as duas variáveis de

saída (solução do problema).

A rede faz uso de um conjunto de 150 dados, sendo que 60% deles foram utilizados

para treinamento. Após o treinamento, a rede é validada com os outros 40% dos dados.


78

Da mesma forma, aplicam-se todos estes modelos para um transformador do

departamento de engenharia da UFC (Trafo B). Este, por se tratar de um transformador de

porte menor, apresenta características construtivas diferentes, como foi verificado

anteriormente na tabela 4.2.

É apresentado na figura 4.9 o ciclo de carga real do equipamento, monitorado através

do software de supervisão que está conectado com o sistema de aquisição de dados, conforme

o exposto no capítulo 3 desta dissertação. O tipo de carga característica foi obtido através do

carregamento diário de aparelhos de ar-condicionado do bloco administrativo do

departamento de engenharia elétrica, sendo de relevância para determinar o nível de carga

máxima admissível que será tratado em capítulo posterior.

Para melhor observar o comportamento das temperaturas em função do nível de carga,

optou-se por carregar o equipamento com níveis de corrente maior para o primeiro dia de

teste, de forma a fornecer valores de pico diferentes, como observado a seguir:

0 20 40 60 80 100

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

Carga

Carregam

ento Diário (pu)

Tempo (horas)

Figura 4.9 – Ciclo de carga diária (Trafo B).

A figura 4.9 representa parte do controle de corrente que foi feito manualmente

durante algumas semanas, aumentando e diminuindo o nível de carga através do acionamento

dos aparelhos de ar-condicionado. O objetivo consistiu, além da modelagem térmica, de


79

observar a características das temperaturas. Os níveis de carga apresentados na figura acima

foram respectivamente de 0,60, 0,40, 0,36 e 0,30 pu.

Os dados de temperatura ambiente e topo do óleo são apresentados na figura 4.10.

0 20 40 60 80 100

22

24

26

28

30

32

34

36

38

40

42

44

46

48

50

52

54

Temp. Top. Óleo Medida Temp. Ambiente Medida

Temperatura (°C)

Tempo (hora)

Figura 4.10 – Comportamento das temperaturas para o transformador (Trafo B).

A figura 4.11 mostra os resultados de modelagem.

0 20 40 60 80 10034

36

38

40

42

44

46

48

50

52

54

56

58

60

Temp. Top. Óleo Medida Temp. Top. Óleo C57.115 Temp. Top. Óleo C57.115 Aprimorado Temp. Top. Óleo Neural

Temperatura (°C)

Tempo (m in)

Figura 4.11 – Modelagem da temperatura do topo do óleo (Trafo B).


80

Como se pode observar, o comportamento da temperatura do topo do óleo para

carregamento constante apresenta semelhança com a característica da variação de temperatura

ambiente, entretanto a alteração do nível de temperatura do óleo é ocasionada pelo

acionamento de carga.

Como observado na figura 4.8 (Trafo A) o modelo C57.115 aprimorado apresenta bom

resultado para estimação da temperatura do ponto quente do equipamento. Desta forma,

devido às dificuldades de medição direta do ponto quente no Trafo B, optou-se em utilizar o

modelo como informação empírica para gerar os dados de saída da rede neural para

treinamento e validação. Desta forma, considera-se que a temperatura do ponto quente

medida seja aproximadamente igual ao resultado do modelo proposto.

É importante dizer, que o método mais eficaz para medição dessa temperatura consiste

do uso de sensores de fibra óptica, na qual garantem maior precisão dentre outros

dispositivos, como apresentado no capítulo 3. Entretanto, o uso destes dispositivos não

apresenta muita viabilidade quando se considera o custo relativo à desmontagem de um

transformador para que seja possível a instalação do dispositivo. O ideal seria ainda instalá-

los no período de desenvolvimento de projeto da máquina, mas isso normalmente é feito com

propósito de pesquisa.

0 20 40 60 80 10044

46

48

50

52

54

56

58

60

62

64

66

68

70

72

74

76

78

80

Temp. Ponto Quente C57.115 Temp. Ponto Quente C57.115 Aprimorado Temp. Ponto Quente Neural

Tem

peratura (°C)

Tempo (min)

Figura 4.12 – Modelagem da temperatura do ponto quente (Trafo B).


81


Embora a medida ou a determinação da temperatura do ponto quente do transformador

não seja trivial, devido ao fato dos transformadores serem diferentes e modificarem seu

comportamento com o tempo, muito se tem evoluído no sentido de desenvolver

procedimentos úteis capazes de definir aspectos do carregamento dinâmico e determinação da

vida útil. Desta forma, o uso de sensores de fibra óptica, apesar do custo de investimento

elevado, tem sido uma boa opção para análise dessa temperatura, garantindo uma medição

fidedigna para aferição da grandeza, sendo essencial para o cálculo de estimação de vida útil

do equipamento. Neste contexto, as RNAs tem tido grande relevância para análise do

comportamento da dinâmica térmica do equipamento.

Sabe-se, entretanto que para utilização das RNAs são necessários conhecimentos

específicos para uma análise adequada do tipo de treinamento utilizado na solução do

respectivo problema. O tipo de treinamento será responsável então pela modelagem das

informações de entrada-saída, tendo como critério de parada o erro e número de interações. O

estudo realizado pelo capítulo mostra ainda a necessidade de realizar o tratamento minucioso

dos dados, de forma a adequá-los para o tipo de treinamento utilizado pela rede, evitando

muitas vezes desgaste computacional desnecessário e indesejável para qualquer sistema, o que

pode vir a tornar-se um trabalho árduo e cansativo.

82

CAPÍTULO 5 - CARREGAMENTO DINÂMICO

Segundo a norma brasileira (NBR 5416, 1997) a condição de carga admissível para

um transformador de potência é feita através do monitoramento das temperaturas do topo do

óleo e do ponto mais quente da máquina. A norma descreve procedimentos para modelagem

térmica baseada nas equações de Arrhenius (LIMA et al., 2007), o que possibilita o

acompanhamento da evolução dessas temperaturas sem a necessidade da utilização de

sensores (aspectos de modelagem foram tratados no capítulo 4 deste trabalho). Estabelece

ainda critérios para o cálculo do carregamento admissível e perda de vida útil em função da

potência, do número de enrolamento e da disponibilidade de informações adicionais sobre o

controle das condições operacionais. O carregamento admissível, segundo a norma, é dado

pela capacidade de corrente admissível do transformador, em amperes, podendo ser, inclusive,

superior à corrente nominal, desde que respeitados os limites de temperatura estabelecido. Em

outras palavras, permite informar o quanto o transformador poderá ser carregado sem que os

valores de temperatura do óleo e enrolamento ultrapassem os limites admissíveis.

As normas (IEEE C57. 115, 1991, IEEE C57. 91, 1995) também prescrevem equações

para o cálculo do percentual de perda de vida da isolação sólida de transformadores de

distribuição e de potência, assim como critérios de carregamento. Segundo estas normas, a

vida útil do equipamento está relacionada à temperatura do ponto quente, dentro de condições

de carga previstas. Essas condições foram consideradas neste trabalho para garantir o controle

sobre o comportamento dinâmico do equipamento.

5.1 PERDA DE VIDA PERCENTUAL

A vida útil de transformadores de alta e baixa tensão é determinada pelo estado dos

materiais isolantes, nas quais estão o óleo mineral e o papel. Existem trabalhos dentro da

literatura técnica e científica que descrevem métodos diferentes para a determinação da perda

de vida, incluindo as análises de gás cromatográficas, físico-químicas, Grau de Polimerização

(GP) e teor de 2-Furfuraldeído (2-FAL) (VARELLA et al., 2000; SUSA; LEHTONEN, 2002;

ZYLKA; MAZUREK, 2002; RAVAGLIO et al., 2003; KOVACEVIC; DOMINELLI, 2003;

SUSA et al. 2006; ALVES; SILVA, 2006; BARBOSA, 2008; ASSUNÇÃO, 2007),

revelando, deste forma, uma preocupação, tanto no meio acadêmico quanto nas

concessionárias e indústrias, com estado funcional do equipamento.

Capítulo 5 – CARREGAMENTO DINÂMICO

83

O aumento das temperaturas (enrolamento e óleo) está diretamente relacionado com o

carregamento do transformador e com a temperatura ambiente, sendo que esta relação

obedece às equações de Arrhenius, conforme NBR 5416. A lei de Arrhenius diz respeito à

influência da temperatura na velocidade das reações químicas, ou seja, quanto maior a

temperatura em determinado processo ou ambiente, maior será o desgaste físico e

conseqüente, a alteração das características normais referente ao processo. Considerando essa

proposição, as reações químicas dependentes da temperatura são descritas da seguinte forma

(NBR 5416, 1997; LIMA et. al., 2007):

B

Tt a.e =

(5.1)

Nessa relação, tem-se a variável t representando o período da reação, T a

temperatura, enquanto a e B são constantes empíricas baseadas nos materiais reagentes, nas

condições da reação e nas unidades do sistema.

Como estabelecido no guia de carregamento do IEEE C57.91 (IEEE C57.91, 1995), o

sistema isolante do transformador deteriora-se em função do tempo e da temperatura.

Observado que a distribuição da temperatura na maioria dos transformadores não apresenta

uniformidade, é uma prática comum, considerar o efeito produzido pela temperatura do ponto

mais quente nos cálculos de vida útil e carregamentos admissíveis. Várias temperaturas, tais

como do topo do óleo, da superfície do radiador e do meio resfriamento podem ser medidas

diretamente para estimar a temperatura do ponto quente.

De acordo com NBR 5416, a avaliação da perda de vida percentual (PV%) de um

transformador pode ser feita pela equação de Arrhenius conforme a seguinte expressão:

e

BA

TPV(%) 100.t.10 θ

− + =

(5.2)

Em que, PV(%) é a perda de vida percentual do transformador em função da

temperatura do ponto quente e

Tθ , em graus Kelvin, enquanto A e B são parâmetros de

ajuste, dependentes da classe de temperatura do transformador e do tipo do papel isolante, as

quais são parâmetros definidos por normas (NBR 5416, 1997; ANSI C57. 91, 1995; ANSI

C57. 115, 1991), sendo, portanto de conhecimento geral, o que facilita sua utilização em nível

de modelagem.

Capítulo 5 – CARREGAMENTO DINÂMICO 84

A utilização da equação 5.2 tem uma limitação evidenciada no fato que a PV(%)é

sempre calculada considerando a temperatura de um ponto (ponto quente), enquanto na

realidade existe um perfil radial e longitudinal de temperaturas no interior de transformadores,

conforme apresentado na figura 5.1(LIMA et. al., 2007).

Figura 5.1 – Perfil de Temperaturas do Enrolamento.

Já a norma IEEE C57. 91 estabelece procedimentos para esse cálculo de perda de vida

percentual. O primeiro consiste em determinar o fator de aceleração de envelhecimento, para

uma determinada carga e temperatura. O cálculo desse fator de aceleração é apresentado na

equação 5.3.

e

1500 1500

383 T 273

AAF e θ

− + =

(5.3)

A equação 5.4 pode ser utilizada para calcular o envelhecimento equivalente de um

transformador (terceiro procedimento):

n

N

AA nn 1

EQA N

nn 1

F tF

t

=

=

∆=

∆

∑

∑ (5.4)

Onde, EQAF é o fator de envelhecimento equivalente para o intervalo de tempo

especificado; n é o índex do intervalo, t; N é número total de intervalos; nAAF o fator de

aceleração do envelhecimento e nt∆ intervalo de tempo em horas.


A curva de aceleração do envelhecimento é apresentada conforme figura 5.2 (IEEE

C57. 91, 1995):

Figura 5.2 – Curva de aceleração do envelhecimento.

Finalmente, fazendo-se uso desta curva pode-se calcular o percentual de perda de vida

em horas ou anos, considerando a vida útil normal da isolação (VN = 30 a 40 anos) da

seguinte forma:

nAAF x100xtPV(%)

VN= (5.6)

5.2 CARREGAMENTO DINÂMICO E CONSIDERAÇÕES TÉRMICAS

Nesta seção apresenta-se uma metodologia que consiste no cálculo do carregamento

dinâmico de transformadores imersos em óleo isolante, fazendo uso das ferramentas de

modelagem, apresentada no capítulo anterior.

A proposta consiste em observar a dinâmica do comportamento das temperaturas do

topo do óleo e ponto mais quente do transformador, assim como suas particularidades físicas,

temperatura do meio onde está instalado e verificação do ciclo de carga diário, para

estabelecer critérios de modelagem do carregamento máximo admissível. Todos os cálculos

utilizados para determinar os níveis de temperatura já foram tratados ao longo dessa

dissertação, fazendo uso de normas (NBR 5416, 1997; ANSI C57. 91, 1995; ANSI C57. 115,

1991) e métodos recentemente sugeridos por trabalhos na linha de pesquisa (SUSA et al.,


2006), além do uso de Rede Neurais Artificiais. Observações de campo e comparações são

também apresentadas.

Por meio de algoritmos adequados e com base em informações disponibilizadas, e

análise destas, aplica-se o mesmo procedimento para outro transformador de 60MVA

considerando algumas particularidades, já que este se trata de um equipamento de maior

porte. Para este último, apenas tem-se um banco de dados com informações dispostas pela

AES SUL, ou seja, não integrado ao sistema de monitoramento desenvolvido para este fim.

5.2.1 TIPOS DE CARREGAMENTO

A dinâmica do carregamento de um transformador é definida como a mudança de

condição de carga (corrente) do equipamento no decorrer de um ciclo diário (24 horas) (NBR,

1997; LIMA et al., 2007). Sabe-se que esse ciclo de carga normalmente apresenta

comportamento semelhante ao longo de uma semana e até mesmo ao longo de um período

indeterminado, considerando as condições normais de operação. Entretanto, sob

circunstâncias estratégicas de operação, é necessário levar o equipamento à condição de

sobrecarga. O procedimento, muitas vezes, para atender a contingência, acarreta aceleração na

degradação do material isolante e aumento do percentual de perda de vida do transformador.

Com o intuito de preservar a integridade da unidade é necessário obter informações

quanto ao acompanhamento do histórico do transformador e associar este conhecimento com

dados reais obtidos a partir de um sistema de monitoramento e diagnóstico. Desta forma , é

possível estabelecer critério para o cálculo de carga admissível mantendo algumas garantias

das condições operacionais da unidade.

Pode-se estabelecer que as principais informações estejam relacionadas às seguintes

variáveis:

Temperatura Ambiente – considerada como fator de aperfeiçoamento para a

determinação da capacidade de carga do equipamento, uma vez que a elevação de temperatura

para qualquer carga é acrescida à ambiente para se obter a temperatura de operação.

Preferencialmente, utiliza-se a medição real da temperatura ambiente;

Temperatura do Óleo – temperatura do ponto mais quente de toda massa de óleo

isolante no tanque do transformador.


Temperatura do Ponto Quente – temperatura na qual se prevê a perda de vida útil no

decorrer de um período.

Elevação de Temperaturas do Óleo e Enrolamento – quando aplicado um ciclo de

carga ao transformador, as temperaturas do topo do óleo e ponto mais quente do enrolamento

crescem e decrescem exponencialmente.

Condições de Carga – Restrições de carga para determinados procedimentos de

manutenção ou ampliação de espaço, sendo tratada em seções subseqüentes (IEEE C57. 115,

1991).

Na definição das variáveis acima é necessário classificar os transformadores segundo

classes de temperaturas normatizadas. As classe são:

Classe de 55°C – elevação de temperatura média dos enrolamentos, acima da

ambiente, não excedendo 55°C e cuja elevação da temperatura do ponto mais quente do

enrolamento, acima da ambiente, não exceda a 65°C;

Classe de 65°C – elevação da temperatura média dos enrolamentos, acima da

ambiente, não excedendo 65°C e cuja elevação de temperatura do ponto mais quente do

enrolamento acima da ambiente, não exceda a 80°C;

5.2.2 CARREGAMENTO EM CONDIÇÕES NORMAIS DE OPERAÇÃO

É o tipo de carregamento que não implica em violação das temperaturas máximas do

topo do óleo e ponto mais quente do enrolamento. A operação das unidades transformadoras é

considerada livre de riscos.

Esse tipo de carregamento é preferível, já que está dentro dos critérios estabelecidos

no período de fabricação do equipamento.

5.2.3 CARREGAMENTO PLANEJADO ACIMA DO NORMAL

Trata-se da situação onde as considerações técnicas e econômicas de uma empresa

indicam o ideal da ponta de carga ainda sobre condições normais de operação, promovendo

temperaturas do óleo mineral e ponto mais quente do enrolamento superior às permitidas para

o carregamento nominal.


5.2.4 CARREGAMENTO DE EMERGÊNCIA DE LONGA DURAÇÃO

Consiste do carregamento imposto às unidades transformadoras na contingência da

saída de serviço prolongado de algum componente estratégico do sistema.

Por ser esta modalidade de carregamento característica de uma situação onde todos os

recursos operativos foram esgotados e a única medida para reduzi-los seria uma restrição à

demanda, são aceitos limites de temperatura superiores para o carregamento planejado acima

das condições normais

Este é um tipo raro de carregamento, porém quando aplicado, a sua duração é

relativamente longa. Uma vez ocorrida a contingência, o carregamento poderá se repetir

periodicamente, por algumas horas do ciclo de carga diário até a substituição ou reparo do

elemento defeituoso.

5.2.5 CARREGAMENTO DE EMERGÊNCIA DE CURTA DURAÇÃO

Diante de situações de contingência pode-se ter como única alternativa carregar os

transformadores, por curto período de tempo, até que as medidas operativas sejam tomadas

para conduzir o carregamento das unidades afetadas até o limite do carregamento de longa

duração.

Isso, entretanto pode ser perigoso se não tomadas algumas precauções importantes,

conforme discutidas neste trabalho.

Para que essa condição seja garantida, alguns procedimentos técnicos são necessários,

pois o risco de acidentes e explosões em equipamentos de potência são eminentes.

5.2.6 CRITÉRIOS DE CARREGAMENTO

Para o cálculo do perfil de carga admissível, foram consideradas algumas informações

que estabelecem os valores máximos de temperatura, conforme a classe do transformador.

A tabela 5.1 apresenta os limites de temperaturas máximos estabelecidos para as

condições normais de operação do equipamento, segundo a NBR 5416. Estes valores de

temperatura devem ser utilizados quando não se dispõe de medidas do ponto quente do

transformador.


Tabela 5.1 – Limites de temperatura (Procedimento 1).

Classe do Transformador 55°C 65°C

Máxima temperatura do topo do óleo

95°C 105°C

Máxima temperatura do ponto mais quente

105°C 120°C

Ainda segundo norma NBR 5416 e IEEE Standard C57. 115, os transformadores de

potência podem suportar uma carga superior à sua carga nominal, desde que não ultrapassem

os limites de temperaturas normatizadas conforme tabela 5.1. Considera-se que se forem

garantidos esses valores máximos de temperatura, mesmo se o nível de carga estiver acima da

nominal, ou seja, em sobrecarga, o transformador não terá vida residual afetada. As condições

básicas para o cálculo do carregamento de um transformador são apresentadas na tabela 5.2.

Nesta tabela, a condição “normal” do transformador equivale à condição de carga em

condições normais de operação, e a condição “em emergência” equivale aos carregamentos de

emergência de longa e curta duração.

Tabela 5.2 – Limites de carregamento para procedimento 1 (ABNT, 1997).

Carregamento de Transformadores 55°C 65°C

Em condições normais de operação 150% 150%

Em emergência 150% 150%

Observa-se que para todas as condições de carregamento o transformador poderá vir a

ter até 150% de carga acima da nominal, o que acaba facilitando o cálculo de carga

admissível, podendo limitar o carregamento máximo a esta condição e decrementar esse valor

conforme a evolução das temperaturas do topo do óleo e ponto quente do enrolamento,

procedimento aplicado no algoritmo.

Se a temperatura do ponto quente do transformador for conhecida, a norma IEEE

Standard C57.155 sugere valores máximos de temperatura para as situações de carregamento,

conforme tabela 5.3.


Tabela 5.3 – Limites de Temperatura para condição de carga (Procedimento 2).

Tipo de carregamento

Classe

55°C 65°C

Óleo Ponto mais quente Óleo Ponto mais quente

Normal 95°C 105°C 105°C 120°C

Emergência de longa duração

105°C 120°C 110°C 130°C

Emergência de curta duração

105°C 130°C 110°C 140°C

Os percentuais de carga para os regimes apresentados na figura acima são definidos na

tabela 5.4.

Tabela 5.4 – Limites de Carregamento par procedimento 2 (ABNT, 1997).

Tipo de carregamento Transformador

até 100 MVA

Transformador

> 100 MVA

Normal 150% 130%

Emergência de longa duração 150% 130%

Emergência de curta duração 155% 140%

Este procedimento é utilizado quando o usuário dispõe do controle das várias

condições operacionais, ou seja, quando se têm disponíveis através de ensaios de gás

(Cromatografia), físico-químicos e outras características específicas que se refere ao histórico

do equipamento com registros de manutenções, ocorrências que influenciam na confiabilidade

e/ou desgaste prematuro. Os limites das tabelas 5.3 e 5.4 só devem ser aplicados se nenhuma

situação de anormalidade for diagnosticada pelos de ensaios descritos.

Este trabalho considera o segundo procedimento para determinar a carga admissível

do equipamento, já que as condições físicas dos transformadores são obtidas através de

procedimentos rotineiros (ALMEIDA et al., 2007a) .


Segundo a norma NBR 5416, para o diagnóstico das condições de carregamento

dinâmico, ciclos de carga genéricos devem ser utilizados conforme figura 5.3. Na figura

apresenta-se o comportamento das temperaturas do transformador ao degrau de carga, (a)

ciclo genérico com dois níveis de carga; (b) elevação de temperatura do ponto quente do

enrolamento sobre o ambiente; (c) elevação de temperatura do ponto mais quente do

enrolamento sobre a temperatura do topo do óleo; (d) elevação de temperatura do topo do óleo

sobre a temperatura ambiente.

Figura 5.3 – Comportamento das temperaturas para um ciclo constante de carga.

A mesma norma rege o cálculo para o percentual da perda vida útil em função da

evolução da temperatura do ponto quente, ao longo de um período e durante um ciclo de carga

máximo, como descrita na figura 5.3.

Em função dessas condições pode-se estimar o período de vida útil do equipamento.

Para facilitar o entendimento pode-se dizer que a vida de um transformador de potência em

suas condições normais de operação é estabelecida para uma temperatura máxima de 120°C,

conforme a norma IEEE Standard C57.115. Nestas condições, o período de vida situa-se em

torno de 20,55 anos. Vale ressaltar que se considera o ciclo de carga nominal ao longo dos

anos.


Na prática, a operação contínua do equipamento é avaliada para uma condição de

temperatura ambiente média de 30°C. Desta forma, teoricamente, supondo uma situação em

que a temperatura ambiente seja menor que 30°C no local onde o equipamento é instalado,

pode-se considerar um limite de temperatura para o ponto mais quente acima de 120°C,

dentro das mesmas condições normais. Da mesma forma, se limitássemos a temperatura do

ponto quente a 120°C e temperatura ambiente abaixo de 30°C, além das considerações de

temperatura do topo do óleo e ponto quente do enrolamento, pode-se chegar a um

carregamento máximo admissível acima do nominal, garantindo o mesmo percentual de perda

de vida útil do equipamento. A figura 5.4 demonstra esse comportamento.

Figura 5.4 – Variação do limite de carga em função da temperatura ambiente.

Onde eT á temperatura do ponto quente; aT a temperatura ambiente; eaT é a

temperatura do ponto quente acima da ambiente; No min alI a carga nominal e LI a carga

admissível.

5.3 AUTOMAÇÃO DOS PROCEDIMENTOS PARA DETERMINAÇÃO DO

CARREGAMENTO DINÂMICO DE TRANSFORMADORES DE POTÊNCIA

Para a automação dos procedimentos para determinação do carregamento dinâmico

definido neste trabalho, leva-se em consideração a corrente de carga do transformador, o

regime de carregamento, definido na tabela 5.3, as temperaturas do topo do óleo e ambiente e

o envelhecimento acumulativo do equipamento, as quais são parâmetros de entrada de um

algoritmo de carga que esta sendo proposto.


O algoritmo primeiramente lê as informações de placa do equipamento, quando

disponibilizadas pelo fabricante, estas são também padronizadas e facilmente disponibilizadas

por normas conforme apresentado ao longo deste trabalho ou ainda, calculadas. Em seguida o

algoritmo realiza o cálculo das temperaturas do topo do óleo, ponto quente e perda de vida

útil, e em um terceiro momento, apresenta o carregamento admissível para aquela condição de

temperatura de ponto quente, garantindo pequena variação nominal na vida do equipamento.

O diagrama é apresentado na figura 5.5.

Figura 5.5– Algoritmo do carregamento dinâmico.

O algoritmo considera o procedimento 2 (Tabela 5.3), descrito anteriormente, tendo a

ação dos contaminantes do óleo sob controle.

Conforme apresentado na figura 5.5 o algoritmo primeiramente verifica as condições

nominais do equipamento, das temperaturas e do ciclo de carga de 24 horas. Em seguida as

temperaturas do topo do óleo e ponto quente do equipamento são modeladas, fazendo uso dos

métodos apresentados no capítulo anterior e realizando o diagnóstico térmico. Finalmente, em

um terceiro momento, é feito o cálculo de carga admissível do transformador.


Estão implementados no algoritmo procedimentos para que o usuário realize testes de

sobrecarga, para melhor adequar o planejamento da manutenção ou ampliação de serviço.

Neste caso, pode-se verificar também a condição de perda de vida para os níveis de

sobrecarga, através de simulação.

A idéia do algoritmo consiste em avaliar e diagnosticar o comportamento das

principais grandezas térmicas do equipamento, fazendo uso de sensores de temperatura ou

ainda através de modelos para estimação das mesmas.

5.4 RESULTADOS EXPERIMENTAIS

Os resultados foram obtidos fazendo uso dos transformadores já mencionados.

Considera-se aqui os cálculos apresentados no capítulo 2 para determinar as constantes de

perdas de calor no interior do equipamento, assim como os modelos de temperatura

mencionados no Capítulo 4.

Para aplicação do algoritmo, atribui-se um intervalo de 15 minutos de amostragem

durante um dia de carga para o trafo B. O ciclo de carga foi controlado ao longo de uma

semana, verificando o comportamento das temperaturas.

0 5 10 15 20 25

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5 Ciclo Medido

Carregam

ento (pu)

Tempo (horas)

Figura 5.6 – Ciclo de carregamento medido.


É importante observar que o carregamento máximo medido para este transformador

foi de 0,44 pu, ou seja, 40% do valor da carga nominal. Sendo assim, teoricamente, se

mantido o ciclo, o equipamento teria uma vida útil acima do especificado pelo fabricante.

Partindo do regime de condição de carga diária, que no caso consiste de 0,44 pu, pode-

se determinar, a carga especificada para o regime de curta duração e regime de longa duração,

assim como outro planejado, conforme figura 5.7.

0 5 10 15 20 25

-0,10,00,10,20,30,40,50,60,70,80,91,01,11,21,31,41,51,61,71,8

Medido Em Emergência de Longa duração Em Emergência de Curta duração Planejado

Carregam

ento (pu)

Tempo (hora)

Figura 5.7 – Tipos de carregamento.

Deve-se perceber que neste primeiro momento os resultados de carregamento em

emergência são aqui colocados em função da carga diária medida e não das condições

nominais do equipamento.

Para o ciclo de carga da figura 5.6 (carregamento diário medido), a modelagem das

temperaturas do topo do óleo e ponto mais quente do transformador são mostradas na figura

5.8. Os dados reais de temperatura do topo do óleo são também apresentados, para que se

perceba a semelhança das informações obtidas a partir dos métodos utilizados.


0 5 10 15 20 2540

41

42

43

44

45

46

47

48

49

50

51

52

53

54

55

56

Medido Modelo C57.115 Modelo C57.115 Aprimorado Modelo Neural

Temperatura do topo do óleo (°C)

Tempo (hora)(a)

0 5 10 15 20 25

45

50

55

60

65

70

75

Modelo C57.115 Modelo C57.115 Aprimorado Modelo Neural

Temperatura do ponto quente (°C)

Tempo (hora)(b)

Figura 5.8 – Perfil de Temperatura do (a) Topo do Óleo e (b) Ponto Quente.

A informação de temperatura do ponto mais quente é modelada a partir da temperatura

do topo do óleo, fazendo uso dos métodos de modelagem, não dispondo para este caso, de

dados reais de temperatura, pelos motivos já justificados em capítulos anteriores.

O método avaliado consiste no modelo baseado no circuito termoelétrico, conforme

apresentado no capítulo 4 deste trabalho.


Analisando os gráficos da figura 5.8 é possível perceber que o método baseado na

norma C57.115 apresenta resultados inferiores aos outros modelos, o que pode ser observado

analisando a modelagem da temperatura do topo do óleo. Como conseqüência, a temperatura

do ponto quente não apresenta resultados fidedignos.

Desta forma, para o carregamento diário medido e as condições normais de

temperatura estabelecidos por norma NBR 5416, consegue-se chegar a uma vida útil

aproximadamente de 75 anos, ou seja, acima do estimado pelo fabricante do equipamento que

consiste de 30 a 40 anos.

Considerando esses comportamentos de temperaturas e fazendo uso do algoritmo

utilizado por este trabalho, consegue-se limitar o carregamento admissível para a condição de

carga diária de aparelhos de ar-condicionado, como apresentado na figura 5.9

0 5 10 15 20 25-0,1

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

1,1

1,2

1,3

1,4

1,5

1,6

Medido Modelo Admissível C57.115 Modelo Admissível C57.115 Aprimorado Modelo Admissível Neural

Carregamento (pu)

Tempo (hora)

Figura 5.9 – Ciclo de carregamento medido e admissível.

Considera-se que para o carregamento admissível do transformador, não ocorra perda

de vida significativa do sistema isolante, conseqüentemente, a integridade do equipamento é

garantida.


Para as condições de carga estabelecidas têm-se novos valores admissíveis para a

temperatura do topo do óleo e ponto mais quente do equipamento, como observado da figura

5.10.

0 5 10 15 20 25

66

68

70

72

74

76

78

Modelo Admissível C57.115 Modelo Admissível C57.115 Aprimorado Modelo Admissível Neural

Temperatura do topo do óle (°C)

Tempo (hora)(a)

0 5 10 15 20 2580

85

90

95

100

105

110

Modelo Admissível C57.115 Modelo Admissível C57.115 Aprimorado Modelo Admissível Neural


Tempo (hora)(b)

Figura 5.10 – Comportamento Admissível para (a) temperatura do topo do óleo e (b)

ponto quente.

Analisando os gráficos, percebe-se que para um carregamento máximo de 1,35 pu

(resultado da rede neural) estimam-se os valores máximos de temperatura do topo do óleo e


ponto quente do equipamento de 77,90 °C e 108°C, respectivamente. Estes valores estão

dentro do especificado por norma.

Já a figura 5.11 apresenta os limites de temperaturas do ponto quente para os casos de

carregamento normal, planejado e de carregamento em emergência de curta e longa duração,

fazendo uso somente do método avaliado (circuito termoelétrico). Os níveis de carga já foram

apresentados no começo desta seção.

0 5 10 15 20 25

100

105

110

115

120

125

130

135

140Condição normal


Tempo (hora)

0 5 10 15 20 25100

105

110

115

120

125

130Condição planejada


Tempo (hora)

0 5 10 15 20 25

100

105

110

115

120

125

130

135Condição em emergência de longa duração

Tem

peratura do ponto quente (°C)

Tempo (hora)

0 5 10 15 20 25

100

105

110

115

120

125

130

135

140

145

150 Condição em emergência de curta duração

Tem

peratura do ponto quente (°C)

Tempo (hora)

Figura 5.11 – Comportamento da temperatura do ponto quente para os tipos de

carregamento.

Para o tipo de carga em emergência de curta duração, estipulou-se como início do

ciclo, o horário das 11:40 as 14:00 horas.

Os resultados apresentados na figura 5.11, foram conseguidos através da simulação de

sobrecarga, conforme o algoritmo apresentado. Deve-se deixar claro que para todos os tipos

de carregamento, exceto para o carregamento de condição normal, podem-se gerar perdas de

vida residual, pois segundo norma ABNT 5416 e IEEE C57.115, os valores admissíveis, para


mantimento do estado da isolação é de 120°C para temperatura do ponto mais quente, durante

um ciclo diário de 24 horas. Entretanto, considerando que o usuário não necessite

sobrecarregar o transformador por períodos muito longos, ou seja, por vários dias, torna-se

possível a permanência do equipamento até o período especificado pelo fabricante.

A tabela 5.5 apresenta o percentual de perda de vida e vida útil para as condições

normais admissíveis, apresentados na figura 5.10.

Tabela 5.5 – Valores de perda de vida percentual e vida útil (Trafo DEE-UFC).

Modelo Térmico

Norma NBR 5416 Norma IEEE C57.91

Perda de Vida (%)

Vida Útil (anos)

Perda de Vida (%)

Vida Útil (anos)

IEEE/ ANSI C57.115 0,0098 28 0,0082 33

(C57.115 Aprimorado) 0,0071 38 0,0056 48

Neural (MLP – Backpropagation) 0,0068 40 0,0052 52

Todos estes procedimentos também são aplicados para o transformador de 60 MVA da

AES SUL. Para este, entretanto, considera-se o mesmo ciclo de carga apresentado no capítulo

4 desta dissertação, onde o carregamento dinâmico varia de forma não linear durante um ciclo

de 24 horas. Os resultados são apresentados na tabela 5.6.

Tabela 5.6 – Valores de perda de vida percentual e vida útil (Trafo AES SUL).

Modelo Térmico

Norma NBR 5416 Norma IEEE C57.91

Perda de Vida (%)

Vida Útil (anos)

Perda de Vida (%)

Vida Útil (anos)

IEEE/ ANSI C57.115 0,0089 30 0,0075 36

(C57.115 Aprimorado) 0,0066 41 0,0061 44

Neural (MLP – Backpropagation) 0,0064 42 0,0058 47

É importante lembrar que não se tem dados reais de temperatura do ponto mais quente

para o transformador do DEE – UFC, por isso os resultados são analisados comparando os

dados com os resultados da rede neural, já que este apresenta melhor aproximação para


medição da temperatura do ponto quente, como observado nas tabelas anteriores. As

comparações dos métodos são feitas utilizando o índice do somatório do erro quadrático:

2N ^

t 1

SSE y(t) y(t)=

= − ∑ (5.7)

Os erros relativos aos métodos utilizados para modelagem das temperaturas são

apresentados conforme tabela 5.7.

Tabela 5.7 – Somatório do Erro Quadrático-SEE

Modelos Topo do Óleo Ponto Quente

Trafo AE SUL Trafo DEE Trafo AE SUL Trafo DEE

Modelo IEEE C57. 115 469,27 123,56 180,56 156,23

(C57.115 Aprimorado) 49,24 26,45 72,35 65,01

Modelo Neural – MLP 20,92 19,22 18,64 -

5.5 PROCEDIMENTOS PARA CÁLCULO DO ADICIONAL FINANCEIRO

Esta seção apresenta os procedimentos para determinação do adicional financeiro

devido a sobrecargas que ocasionem perda de vida útil em transformadores de transmissão do

sistema elétrico.

Os critérios básicos para cálculo do fator de carregamento S necessário ao

estabelecimento de adicional financeiro devido a sobrecargas que ocasionem perda de vida

útil e aumento do risco de falhas em transformadores, conforme a ANEEL (ANEEL, 2002).

O fator é suportado pelo modelo simplificado de reação química baseado na teoria de

Arrhenius, já apresentada neste trabalho. O fator S resulta da média ponderada do produto dos

fatores Vs (Perda de vida útil do transformador) e Vf (aumento do risco de falha) pelos

intervalos de tempo em que o ciclo de carga de interesse foi estratificado, dentro do mês da

ocorrência de sobrecarga. O fator S é calculado da seguinte forma:

n n

i i i i ii 1 i 1

n n

i ii 1 i 1

Vs .Vf . t S . tS [pu]

t t

= =

= =

∆ ∆= =

∆ ∆

∑ ∑

∑ ∑ (5.8)


Onde, iVs é o fator multiplicador associado à perda de vida útil, em cada um dos

intervalos it∆ no qual o período do ciclo de carga foi estratificado; iVf é o fator associado ao

risco de falha adicional de falha; it∆ é o intervalo de tempo, de 15 minutos; e n o número de

intervalos.

O fator “Vs” é determinado, em um intervalo do ciclo de carga, pela relação entre a

perda de vida útil da isolação do transformador na condição de carga atual e a perda de vida

útil normal para uma expectativa de vida de 40 anos. Esse fator possui característica

exponencial e é dependente da temperatura do ponto mais quente do enrolamento e de

constantes associadas à expectativa de vida da isolação de celulose. Na equação 5.9 o cálculo

de “VS” (ANEEL, 2002):

e

BA

273 TVs 10 .350400θ

− + + =

(5.9)

Sendo A e B, constantes da curva de expectativa de vida da isolação do papel, e

Tθ a

temperatura do ponto mais quente.

O fator Vf, associado ao aumento de falha de um transformador operando em

sobrecarga, é derivado da análise de confiabilidade do transformador. A taxa de falha em

sobrecarga é estimada a partir da taxa de falha típica, corrigida com o fator multiplicador de

sobrecarga Vfs obtido a partir da teoria de Arrhenius.

A taxa de falha de transformadores em um período de tempo é calculada como segue:

TXfT.ln 1

100F 100. 1 e [%] ∆ −

= −

(5.10)

Onde T∆ é o período de tempo (ano) de expectativa referencial de vida útil e TXf a

taxa de falha (%/ano) típica do transformador, pelo Sistema Elétrico Brasileiro.

O fator Vf é calculado conforme equação 5.11.

TXfT.Vfs.ln(1 )

100

TXfT.ln(1 )

100

1 eVf

1 e

∆ −

∆ −

−=

−

(5.11)


Quando houver um carregamento acima da potência nominal de um transformador,

calcula-se o fator Vs para cada ciclo de carga dentro do mês em que foi constatada a

sobrecarga. Se o fator Vs mensal resultante for maior que a unidade, procede-se o cálculo do

correspondente fator de Carregamento S. Este fator, multiplicado pelo pagamento base da

receita anual permitida do equipamento, resulta no valor de receita parcial do equipamento no

mês, que, diminuído do pagamento base, resulta no adicional financeiro a ser creditado à

concessionária de transmissão proprietária do equipamento.

O adicional financeiro segundo a ANEEL é calculada de acordo com equação:

B B BAF S.P P P (S 1)= − = − (5.12)

Onde, S é o fator de carga resultante no período do mês e BP o pagamento base ao

transformador em sobrecarga.


O acompanhamento das temperaturas e carregamentos do transformador é importante

para o diagnóstico, desde que torne possível o planejamento de regimes operacionais visando

o carregamento dinâmico.

Este capítulo apresentou a implementação dos procedimentos para automação do

carregamento dinâmico de transformadores. A concepção dos procedimentos, até então feita

em Matlab, está sendo desenvolvida em Java, fazendo uso dos critérios utilizados para análise

do carregamento dinâmico. Sendo assim, foi possível calcular a vida útil aproximada do

equipamento, considerando um ciclo de carga característico. O algoritmo apresentado para

cálculo de vida útil e carregamento acompanha critérios de normas bastante consolidadas

dentro da literatura científica, aproveitando todos os requisitos e complementando-as sempre

que possível.

Os tipos de carregamento normal, emergência de curta e longa duração foram

implementadas e resultou numa importante ferramenta para a operação e manutenção do

sistema, desde que possibilita a tomada de decisão sobre qual deve ser o tipo de carregamento

admissível para um dado transformador sem comprometer a integridade do isolamento.


Por fim, foram apresentados alguns critérios para o cálculo do adicional financeiro de

transformadores, quando estes vierem a ter vida útil reduzida provada pela sobrecarga do

equipamento. Estes critérios entraram em uso no decorrer dos próximos anos.

105

CAPÍTULO 6 - CONCLUSÃO

O efeito das temperaturas de operação e carregamento admissíveis de transformadores

de potência imersos em óleo isolante foi sistematicamente estudado nesta dissertação. Este

assunto tem sido tratado dentro da literatura científica com grade intensidade, pois é de

conhecimento geral que as principais causas das falhas, avarias ou ainda incêndios nestes

equipamentos são atreladas aos níveis de temperatura, influenciadas pelas sobrecargas.

Esta dissertação trouxe também alguns conhecimentos de projeto para transformadores

de potência, com o intuído de melhor entender o comportamento das grandezas que são

influenciadas pela temperatura do mesmo.

O sistema de aquisição descrito no capítulo 3 desta dissertação encontra-se em

funcionamento no Departamento de Engenharia Elétrica – UFC. O sistema está integrado com

um software desenvolvido em Java, para ilustração de gráficos e disposição dos dados para

análise. O software ainda encontra-se em desenvolvimento, cujo objetivo final é a aplicação

dos métodos de modelagem e análise de carregamento.

O modelo de temperatura do topo do óleo e ponto quente baseado na teoria de

transferência de calor foi bem aceito para aplicação neste trabalho e demonstrou uma melhor

precisão dos resultados quando comparados ao modelo convencional das normas brasileira e

americana.

Outro modelo que apresentou bons resultados consiste de uma ferramenta inteligente,

já consolidada para modelagem de sistemas não-lineares (Redes Neurais Artificiais). O

algoritmo de aprendizagem utilizado foi o Backpropagation, por sua facilidade de

programação e adequação.

A relevância deste estudo decorre da publicação da resolução da ANEEL 513 que

estabelece que as concessionárias possam pleitear compensação financeira caso algum

transformador seja submetido à sobrecarga com impacto de vida útil.

O algoritmo para análise de carregamento e perda de vida residual encontra-se pronto

para aplicação em transformadores de potência, sendo possível gerar relatórios sobre o

comportamento do equipamento ao longo do dias, meses ou anos. O relatório teria como saída

Capítulo 6 – CCONCLUSÃO

106

os dados de temperatura e carregamento admissíveis, assim como o percentual de perda de

vida, caso o equipamento esteja trabalhando em condições críticas ou em sobrecarga.

6.1 DESENVOLVIMENTOS FUTUROS

Seguem algumas sugestões para trabalhos futuros com objetivo de aperfeiçoar a

aplicação prática do que foi estudado:

- Verificar as condições de temperaturas e de perda de vida do equipamento em

sobrecarga, para avaliar a precisão dos métodos apresentados para condições máximas

admissíveis.

- Uso de sensores de fibra óptica para medição da temperatura do ponto mais quente do

equipamento, já que são ainda, segundo estudos no tema deste trabalho, considerados

dispositivos mais confiáveis para diagnóstico térmico do equipamento.

- Verificar a influência dos gases dissolvidos nas características de envelhecimento da

isolação do equipamento.

- Produzir um método de diagnóstico on-line em plataforma Java, através do uso de

dispositivos de medida da temperatura do óleo e ponto quente, para interatividade com

o usuário.

- Verificar os procedimentos e critérios adotados para períodos maiores de

carregamento.

- Aplicação de métodos inteligentes na predição temporal da temperatura do topo do

óleo, ponto quente e carregamento, através de um histórico dos dados, antecipando-se

à geração dos mesmos.

107

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

ALMEIDA, O. M.; BARBOSA, F. R.; AMORA, M. A. B.; BRAGA, P. R. O. Diagnóstico de

Transformadores Utilizando Monitoramento On-line. In: XII ERIAC - Encontro Regional

Ibero-Americano do CIGRÈ, 2007, Foz do Iguaçu. Anais do XII ERIAC - Encontro Regional

Ibero-Americano do CIGRÈ, 2007a.

ALMEIDA, O. M.; AMORA, M. A. B.; BARBOSA, F. R.; ARAGAO, F. A. P.;

NOTTINGHAM, O. C. E. S.; BARRETO, L. H. S. C.; VITOR, R. Monitoramento e

Diagnóstico de um Transformador de Potência: Análise de Gases Dissolvidos no Óleo e

Análise Térmica. In: IV CITENEL - Congresso de Inovação Tecnológica em Energia Elétrica,

2007, Araxá. ANAIS DO IV CITENEL, 2007b.

ARAGÃO F. A. P.; ALMEIDA O. M.; NORTTINGHAM O. C. E. S.; BRAGA P. R. O.;

AMORA M. A. B.; FONTENELE M.; Sistema Distribuído para Monitoramento e

Modelagem de Parâmetros de Transformadores Imersos em Óleo; VII SIMPASE – VII

Simpósio de Automação de Sistemas Elétricos, 05 a 10 de Agosto, 2007, Salvador – BA.

ALLAN, D.; CORDEROY, B. Transformer Insulation Condition Monitoring, Life

Assessment and Life Extension Tachiniques in Australia. CIGRE, 1992.

ANEEL RESOLUÇÃO N° 513. Procedimento para Determinação do Adicional Financeiro

devido a Sobrecargas. Setembro de 2002.

ASSUNÇÃO T. C. B. N. Contribuição à modelagem e análise do Envelhecimento de

Transformadores de Potência. Universidade Federal de Minas Gerais Tese de Doutorado,

Julho 2007.

ASSUNÇÃO T. C. B. N.; SILVINO J. L. Transformer Top-Oil Temperature Modeling and

Simulation. Proceedings of Worl Academy of Science, Engineering and Technology, Vol. 15,

pp. 240-245, outubro 2006.

ALEXANDRE I. Fiber-Optic Temperature Measurement. Sensors Magazine, May 2001.

108

AlVES, M. E. G.; SILVA, G. S. Esperiência de Camppo com Monitiração On-Line de uma

Transformador 343MVA 230KV com 2 comutadores sob Carga, IVWorkSpot, Recife-PE,

março de 2006.

ANNUAL BOOK OF ASTM-STANDARD-D 4243, Vol 10.03, 1983.

ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS, NBR 5416: Aplicação de Carga

em Transformadores de Potência – Procedimento. Rio de Janeiro, 1997.

ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS, NBR 5440. Transformadores de

distribuição; 1990.

ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS, NBR 10576. Guia para

acompanhamento de óleo mineral isolante de equipamentos elétricos. Rio de Janeiro, 1988.

ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS, NBR 5356: Transformador de

Potência. Rio de Janeiro, 1993.

BARBOSA, F. R. Monitoramento On-line e Diagnóstico Inteligente da Qualidade Dielétrica

do Isolamento Líquido de Transformadores de Potência. Dissertação de mestrado,

Universaidade Federal do Ceará, 2008.

BENGTSSON, C. Status and Trends in Transformer Monitoring. IEEE Transactions on

Power Delivery, vol. 11, No. 3, 1996.

BETTA, G.; PIETROSANTO, A.; SCAGLIONE, A. An Enhanced Fiber-Optic Temperature

Sensor System for Power Transformer Monitoring. Instrumentation and Measurement, IEEE

Transactions on Volume 50, Issue 5, Page(s):1138 – 1143, Oct. 2001.

BATISTA D. A.; PATRIARCA P. A.; TRINDADE E. M.; WILHELM H. M. Colorimetric

Methodology for Monitoring the Cellulose Insulating Paper Degradation in Electrical

Equipments Filled with Mineral Oil. Springer Science Business, December 2007.

BOURGAULT A. The Impact of a Winding Temperature Indicador on Power Transformers

Reliability. IEEE Power & Energia Maganize, pp. 42-47, outubro 2005.

BURNS J. Measurement, Instrumentation, and Sensors Handbook. J. G. Webster, Editor,

section 32.2, CRC Press LLC, Boca Raton, Fl, 1999.

109

BETTA G.; PIETROSANTO A.; SCAGLIONE A. An Enhanced Fiber-Optic Temperature

Sensor System for Power Transformer Monitoring. IEEE Transactions on Instrumentation and

Measurement, Vol. 50, No. 5, October, 2001.

BORTONI E. C.; MOLINA R. V.; CRAVEIRO M. A. C.; TAKAHASHI R. Tecnologias de

Sensores Ópticos para o Monitoramento de Pontos Quentes em Transformadores, XII ERIAC,

2007.

CARVALHO, M. F. Técnicas de Modelagem Não-Lineares Aplicadas no Carregamento

Dinâmico de Transformadores de Potência. Departamento de Engenharia Elétrica – DEE,

Universidade Federal do Ceará – UFC, Fortaleza – CE, Abril de 2007.

CARARA M. A. Dinâmica de Paredes de Domínios Magnéticos: Um Estudo Através da

Impedância. Tese de Doutorado, Instituto de Física da UFRGS, Porto Alegre, 2001.

COOPER POWER SYSTEMS, A. Classificação dos Fluídos Resistentes ao Fogo, em:

http://www.cooperpower.com/library/pdf/B90000092P.pdf. Acesso em: 20/08/2008.

DAI J.; WANG Z. D. A Comparison of the Impregnation of Cellulose Insulation by Ester and

Mineral Oil. IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation, Vol. 15, No 2, April

2008.

DAQI, G.; YAN, J. Classification Methodologies of Multilayer Perceptrons with Sigmoid

Activation Functions. Pattern Recognition, p. 1469-1482, 2005.

DEKKER M. Power Transformers Principles and Applications. 2002.

DING H. Z.; WANG Z. D. On the Degradation Evolution Equations of Cellulose. Springer

Science Business, October 2007.

EMSLEY, A. M.; STEVENS, G. C. Cellulose. 1994.

FERREIRA, D. G.; VALE, M. H. M.. Modelo Integrado da Automação dos Processos e

Manutenção de Sistemas Elétricos de Potência. Simpósio de Automação de Sistemas Elétricos

- SIMPASE, 2007.

FISO TECHNOLOGIES. Fiber Optic Sensors e Solutions, em: http://www.fiso.com

Acessado em: julho de 2008.

110

GEROMEL, L. H. Aplicações de Sistemas em Projetos de Transformadores de Potência. Tese

de doutorado, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Fevereiro 2003.

GRIFFIN, P. J.; LEWAND, L. R.; FINNAN, E. Measurement of Cellulosic Insulation

Degradation. Doble Engineering Company, 1993.

HEIDELBERG S. B. Application of Analysis of Thermographic Images to Machine State

Assessment. Recent Advances in Mechatronics, pp. 263-267, Setembro 2007.

HAYKIN S. Redes Neurais: Princípios e Prática. Editora Bookman, 2000.

IEEE Guide for Loading Mineral-Oil-Imersed Power Transforme in Excess of 100MVA

(65°C), IEEE Stand. C57. 115, 1991.

IEEE Guide for Loading Mineral-Oil-Imersed Power Transformers, IEEE Stand. C57. 91,

1995.

WILEY J.. Power Transformers Principles and Applications. MARCEL DEKKER, Inc, N.

York, 2002.

JACOB E. M. Estudo das Perdas Magnéticas Interlaminares em Máquinas Elétricas.

Dissertação de Mestrado, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 2005.

KERSEY A. D.; MORRONE M. J. Fiber Bragg high-magnetic-field Probe. Proc. 10th

International Conference On Optical Fiber Sensors, Glasgow, UK, 53-56, 1994.

KOVACEVIC, S.; DOMINELLI, N. Transformer Life Extension by Continuous On-Line Oil

Conditioning. Proceedings of Electrical Insulation Conference and Electrical Manufacturing

& Coil Winding Technology Conference, pp.23-25, 2003.

KUNG, S. Y.; HWANG, J. N. An Algebric Projection Analysis for Optimal Hidden Units

Size and Learning rates in Back-Propagation Learning. In: Proceedings of the IEEE/INNS

International Conference on Neural Networks, 1988.

LAWRENCE, S.; GILES, C. L.; TSOI, A. C. What Size Neural Network Gives Optimal

Generalization? Convergence Properties of Backpropagation. Institute for Advanced

Computer Studies, University of Maryland, 1996.

111

LEE K. Proceedings of the 17th IEEE – Instrumentation and Measurement Technology

Conference. Vol 2, Issue, pp. 525-528, Baltimore, USA, 2000.

LIMA, S. L.; NETO, A. P.; SAAVEDRA, O. R.; FILHO, R. N R.; FERNANDES, O. A.;

SOUZA, A. N. Vitran: Sistema Computacional para Avaliação das Condições de Carga

Admissíveis e Perda de Vida Útil de Transformadores de Dois e Três Enrolamentos; VII

SIMPASE – VII Simpósio de Automação de Sistemas Elétricos, 05 a 10 de Agosto, 2007,

Salvador – BA.

LOONEY, C. G. Advances in Feedforward Neural Networks: Demystifying Knowledge

Acquiring Black Boxes. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, p. 211-226,

1996.

LUMASENSE Technologies e T&D World Magazine. Web Seminar. Disponível em:

www.electricityforum.com. Acessado em: Junho de 2007, 2007.

MARTINS M. A. G. Análise de Compostos Furânicos no Óleo Isolante por HPLC: Um

Método Recente de Monitorização do Estado de Degradação da Isolação Sólida de

Transformadores. Eletricidade, pp. 270-277, Novembro 1998.

MALEEWAT P.; TADSUAN S.; SAELEE V.; CHOMPOO C. Oil-Immersed Transformer

Temperature Monitoring by ANSI/IEEE C57.91 Model. 2007.

NBR 6805. Fio de Cobre de seção retangular – Dimensões, 1992.

NORTON, E. T. Luxtron Fiber-optic Hotspot Detector Factory and Field Experience. EPRI

Substation Equipment Diagnostic Conference V. New Orleans, LA, 1997.

OSWALDO F.; ARAÚJO S. A.; FLORA A. M. Detecção Automática do Aquecimento em

Componentes de um Sistema Industrial, Baseada no Reconhecimento de Imagens Térmicas.

XXVI ENERGEP, Fortaleza – CE, Outubro 2006.

PABLO A.; ANDERSSON R.; KANAB H. J.; PAHLAVANPOUR B.; RANDOUX M.;

SERENA R.; TUMIATTI W. Furanic Compounds Analysis as a Tool for Diagnostic and

Maintenance of oil-paper Insulating Systems, 1998.

PAULINO, M. E. de C. Teste de IEDs Baseados na IEC 61850. Simpósio Brasileiro de

Sistemas Elétricos, Campina Grande, 2006. Anais do SBSE, 2006.

112

PIERCE, L. W. Predicting Liquid filled Transformer Loading Capability. IEEE Trans. On

Industry Applications, Vol. 30, pp 170-178, January 1994.

PIRES D. P. L.; AFONSO J. C.; CHAVES F. A. B. A Termometria nos Séculos XIX e XX.

Disponível em: www.sbfísica.org.br. Acessado em: outubro de 2007, 2006.

PRINCIPE, J. C.; EULIANO, N. R.; LEFEBVRE, W. C. Nural and Adaptive Sustems:

Fundamentals through Simulations. John Wiley & Sons, 2000.

PUDLLO G.; TENBOHLEN S.; LINDERS M.; KROST G. Integration of Power

Transformers Monitoring and Overload Calculation into the Power System Control Surface.

IEEE/PES Trasmission and Distribution Conference, 2002.

RABBIT 3000. Rabbit 3000 Microprocessors, em: http://www.rabbit.com/products/rab3000.

Acessado em: julho de 2008.

RAVAGLIO, M. A.; SCHAEFER, J. C.; GAMBOA, L. R. A.; ADONIS, N. G.; VALENÇA,

M. M. Avaliação da Vida Útil dos Transformadores da COPEL Distribuição. II Confresso de

Inovação Tecnológica em Energia Elétrica, 2003.

ROUSE T. O. Mineral Insulating Oil in Transformers. IEEE Electrical Insulation Magazine,

Vol. 14, pp. 6-16, 1998.

SAHA, T.K. Review of Modern Diagnostic Techniques for Assessing Insulation Condition in

Aged Transformers. Dielectrics and Electrical Insulation, IEEE Transactions on Volume 10,

Issue 5, Page(s):903 – 917, Oct. 2003.

SAKIS A. P.; COKKINIDES G. J.; OVERBYE T. J. Component Monitoring and Dynamic

Loading Visualization from Real Time Power Flow Model Data. Proceeding s of 37th Hawaii

International Conference on System Sciences, 2004.

SHEIRS J.; CAMINO G.; TUMIATTI W. Developments in Cellulose Insulation Condition

Monitoring, 1998.

SCHEIRS, J.; CAMINO, G. Overview of Water Evolution During the Thermal Degradation

of Cellulose, 1998.

113

SOARES S.; CAMINO G.; LEVCHIK S. Comparative Study of the Thermal Decomposition

of Pure Cellulose and Pulp Paper. Polymer Degradation and Stability, Vol. 44, pp. 275-283,

1995.

SUSA D.; LEHTONEN M. New aspects on the Dynamic loading of Power Transformers.

Fifth Nordic Distribution and Asset Management Coference, NORDAC 2002, Copenhagen,

Denmark, November 2002.

SUSA D.; LEHTONEN M.; NORDMAN H. Dynamic Thermal Modelling of Power

Transformers. IEEE Trans. On Power Delivery, Vol. 20, No. 1, January 2005.

SUSA D.; LEHTONEN. Dynamic Thermal Modeling of Power Transformers: Further

Development – Part II. IEEE Trans. On Power Delivery, Vol.21, No. 4 , October 2006.

SWIFT G.; MOLINSKI T. S.; LEHN W. A fundamental Approach to Transformer Thermal

Modelling – I. Theory and Equivalent circuit, IEEE Trans. On Power Delivery, Vol. 16,

pp.171-175, April 2001.

TENBOHLEN, S.; FIGEL, F. On-line Condition Monitoring of Power Transformers. IEEE

Power Engineering Society Winter Meeting, vol.3, pp. 2211 – 2216, 2000.

UNSWORTH, J.; MITCHELL, F. Degradation of Eletrical Insulation Paper Monired with

High-Performance Liquid Chromatography. IEEE Trans Elect. Insul. 25, 1990.

VARELLA, V.; CHEIN, L.; DUPONT, C. Sistemas de Inferência Fuzzy para Diagnóstico de

Transformadores de Potência. In: VII SEPOPE – Symposium of Specialists in Eletric

Operational and Expansion Planning, Curitiba – PR, 2000.

VALIN, S. Transformer moisture measurement gain status as transformers age, Electrical

Transformer Handbook, Electricity Forum, Vol. 1, pages 58-59, Canada, 2004.

WALLING R.; SHATTUCK G. B. Distribution Transformer Thermal Behavior and Aging in

Local-Delivery Distribution Systems. CIRED – 19th International Conference on Electricity

Distribution, Maio 2007

ZYLKA, P.; MAZUREK, B. Rapid Dissolved Gas Analysis by Means of Electrochemical

Gas Sensors. Inst. of Electr. Eng. Fundamentals, Wroclaw Univ. of Technol., Poland, In:

114

Dielectric Liquids, Proceedings of IEEE 14th International Conference on Date: 2002;

page(s): 325- 328, 2002.

Documents

Dissertacao_Mestrado_Carregamento Dinamico DeTransformadores a Partir de Modelos Da Dinamica Termica