METODOLOGIADEGESTÃODEACTIVOSBASEADANOESTADO

ImranZulquifalMamade

DissertaçãoparaobtençãodoGraudeMestreem

Orientador:DoutorEng.ºAnteroMiguelLopesMoreiradaSilva

Eng.ºPedroMonteiro

Júri

Presidente:Prof.DoutorRuiManuelGameiroCastro

Orientador:DoutorEng.ºAnteroMiguelLopesMoreiradaSilva

Vogal:Prof.DoutorPedroManuelSantosdeCarvalho

EngenhariaElectrotécnicaedeComputadores

Novembro2016

Resumo

Nadécadade70asutilitiesdosectoreléctricoconstituíammonopóliosverticalmente integradossendo

responsáveispelatotalidadedoprocessodegeração,transmissãoedistribuiçãodeenergiaeléctrica.Oconsumo

aumentava anualmente e as utilities expandiam as suas redes de forma a alcançar elevados níveis de

desempenho.Noentanto,ocontextoactualdossistemasdeenergiaempaísesdesenvolvidosécaracterizado

pelaestagnaçãodocrescimentodoconsumo (devidoaoarrefecimentodaactividadeeconómicaglobalena

sequênciademedidasdeeficiênciaenergética)eporumníveljámaduronadescarbonizaçãodaelectricidade.

Como resultado, empresas comoosOperadores de Redes de Transporte (ORT) de energia eléctrica estão a

observarumareduçãodosníveisdeinvestimentodedicadoàexpansãodarede,ecomeçamafocaroseuesforço

nagestãodeactivos(devidoaoenvelhecimentodarede).

Oobjectivodopresentetrabalhodepesquisaconsisteemdesenvolverumametodologiademanutenção

baseada no estado para umactivo físico de umOperador da Rede de Transporte, no sentido de auxiliar os

gestores de activos na tomada de decisões fundamentadas no que respeita a manutenção e substituição.

Propõe-se um indicador de estado baseado nométodo de pesos relativos que tem em contametodologias

relativasaoactivofísicoescolhido–transformadordepotência(TP).Oestadodostransformadoresdepotência

temumimpactosignificativonafiabilidadeoperacionaldaredeeléctrica,sendodoconhecimentogeralqueo

transformador de potência é o activo físico que requermaior investimento na categoria dos activos físicos

instaladosnassubestaçõesdealtatensão.

OindicadordeestadopropostoparaoTPtememcontaquatroatributosprincipais.Emprimeirolugar,a

condiçãodoTP,queéexploradaatravésdeumasériedetesteseinspecçõesrealizadasaoactivo.Estestestes

podemserdenaturezaquímica,eléctricaetérmica.Étambémconsideradaaidadesendoesteumimportante

atributoparaváriosactivosfísicos,eemparticularparaoTP.OdesempenhoecontextooperacionaldoTPsão

consideradosepossibilitamaanálisedediferentesaspectosquepodeminfluenciaracondiçãodoactivo.

Propõe-setambémumametodologiadeprevisãodoestadodotransformadordepotênciatendoemconta

osatributosanteriormentereferidos.Ométododeprevisãovariaentreatributosconsiderados.Umaferramenta

deaprendizagemdeRedesBayesianasDinâmicaséapresentadaparapreverasaúdedoactivoenquantouma

outraabordagemésugeridaparaestimarocontextooperacionalfuturo.

Palavras-chave:GestãodeActivosFísicos,TransformadordePotência, IndicadordeEstado,Previsãode

Estado,AnáliseaosGasesDissolvidosnoÓleo,RedesBayesianasDinâmicas.

Abstract

Backonthe1970s,electricutilitieswerevertically integratedmonopoliesresponsiblefortheprocessof

generation,transmissionanddistribution.Loadrateswereincreasingannuallyandutilitieswereexpandingtheir

grids to achieve high levels of performance. However, today’s power systems in developed countries are

characterizedbyaplateauinloadgrowth(duetoglobaleconomicslowdownandenergyefficiencymeasures)

andanalreadymature stageofelectricitydecarbonization.Asa result, grid companies suchas transmission

systemoperators(TSO)arewitnessinglowerlevelsofinvestmentingridexpansionandstarttofocustheireffort

inassetmanagement(duetogridageing).

The goal of the current research work is to develop an asset condition index to be applied in power

transmission grids, and an innovative condition forecastingmethodology that enhances thedecision-making

process inmaintenanceandassetreplacement.Thiscondition index isbasedonaweightedsummodel that

takes intoaccount state-of-the-artmethodologies regarding thephysical asset chosen–power transformers

(PT).Theconditionofpowertransformershasasignificantimpactontheoperationreliabilityoftheelectrical

powergrid.ItisalsowellknownthatthePThavethesinglehighestvalueoftheequipmentinstalledinhigh-

voltagesubstation.

AconditionindexforthePTisproposedtakingintoconsiderationfourfactors.Firstly,thePTconditionis

exploredthroughaseriesoftestsperformedtothephysicalasset.Thesetestsmaybefromchemical,electrical

andthermalnature.Ageisalsoconsideredsinceit´sanimportantfactorforseveralphysicalassets,inparticular

forthePowerTransformer.PerformanceandoperationalcontextofthePTexaminedandallowawholedifferent

rangeofanalysisonthephysicalasset.

The PT condition forecasting methodology is also proposed considering the prediction of the

abovementioned factors. The forecastingmethod variesbetween the factors considered.A tool for learning

Dynamic BayesianNetworks is presented to forecast the statewhile another approach is suggested for the

performancefactor.

Keywords: Physical Asset Management, Power Transformer, Condition Index, Condition Forecasting,

DissolvedGasAnalysis,DynamicBayesianNetworks

Agradecimentos

AgradeçoemprimeirolugaraoInstitutoSuperiorTécnicoqueduranteestescincosanosfoiumasegunda

casaquepotenciouomeucrescimentonãosóacademicomastambémpessoal.

Gostariade tambémdeixaromeuagradecimentoaoDepartamentodeEngenharia Electrótecnicaede

Computadores e a todos os docentes que fazem parte deste. Em particular, apresento um especial

agradecimentoaoDepartamentodeEnergia.

Ao Professor Miguel Moreira da Silva e ao Engº Pedro Monteiro pela disponibilidade, orientação e

dedicação,semaqualarealizaçãodestetrabalhonãoteriasidopossivel.

Porúltimo,gostariadeagradeceràminhafamilia,emparticularaosmeuspaiseirmã.Nãotenhopalavras

paraexpressaromeuagradecimentoportudo.Apessoaquehojesoudevoaosprincipios,valoresecarinhoque

mederam.

i

Índice1. Introdução..............................................................................................................1

1.1Enquadramentonaáreacientífica.......................................................................................1

1.2Motivação...........................................................................................................................1

1.3Objectivos...........................................................................................................................2

2. Estadodaarte.........................................................................................................3

2.1 Introdução..........................................................................................................................3

2.2PolíticasdeManutenção.....................................................................................................4

2.2.1 PolíticadeManutençãoCorrectiva............................................................................5

2.2.2 PolíticadeManutençãoPreventiva............................................................................6

2.2.2.1 ManutençãoPreventivaPeriódica......................................................................................72.2.2.2 ManutençãoPreventivabaseadanoEstado.......................................................................92.2.2.3 ManutençãoPreventivabaseadanaFiabilidade..............................................................122.2.2.4 ManutençãoPreventivabaseadanoRisco.......................................................................14

2.3PolíticasdeSubstituição....................................................................................................17

2.4 Síntese..............................................................................................................................19

3. Metodologiasparaaavaliaçãoeprevisãodoestadodeumactivofísico...............21

3.1 Introdução........................................................................................................................21

3.2RedesNeuronaisArtificiais(RNA)......................................................................................21

3.3 LógicaDifusa(FuzzyLogic).................................................................................................22

3.4AlgoritmosGenéticos(GA)................................................................................................25

3.5ModeloocultodeMarkov(HMM).....................................................................................27

3.6RedesBayesianasDinâmicas.............................................................................................28

3.7MétododosPesos(WeightedSumModel)........................................................................31

4. Caracterizaçãodarede..........................................................................................33

4.1 Introdução........................................................................................................................33

4.2 LinhasAéreasdeMuitoAltaTensão(MAT).......................................................................34

4.3Disjuntores........................................................................................................................36

4.4Descarregadoresdesobretensão.......................................................................................37

4.5 Seccionadores...................................................................................................................38

4.6 Sistemasdeprotecção.......................................................................................................39

4.7TransformadoresdePotência............................................................................................41

ii

4.8CaracterizaçãodaRNT.......................................................................................................46

5. IndicadordoEstadodoActivo:ocasodoTransformadordePotência...................49

5.1 Introdução........................................................................................................................49

5.2 IndicadordeSaúdedoActivo............................................................................................49

5.2.1 Avaliaçãodoestadodopapelisolante.....................................................................50

5.2.2 Análiseaosgasesdissolvidosnoóleoisolante(DGA)..............................................53

5.2.3 AnálisedeTravessias................................................................................................58

5.2.4 OLTC–diferençadetemperaturas...........................................................................59

5.2.5 OLTC–mediçãodaresistênciaestática...................................................................61

5.2.6 Índicedepolarização:ResistênciadosenrolamentosdoTP....................................62

5.2.7 AvaliaçãodaqualidadedoóleoisolantedoTP........................................................63

5.2.8 OLTC–DGA..............................................................................................................66

5.2.9 OLTC–Acústicaevibração.......................................................................................67

5.2.10 OLTC–Potênciaactivadomotor.............................................................................68

5.3 Indicadordeidade............................................................................................................69

5.4 Indicadordedesempenho.................................................................................................70

5.5 Indicadoroperacional........................................................................................................71

6. PrevisãodoIndicadordoEstadodoActivo:ocasodoTransformadordePotência75

6.1 Introdução........................................................................................................................75

6.2PrevisãodoIndicadordeEstadodoTransformadordePotência........................................75

6.2.1 Indicadordesaúdedoactivo-Previsão.................................................................76

6.2.1.1 Descriçãodaferramentadesenvolvida.............................................................................766.2.1.2 Aplicaçãodaferramentadesenvolvidaparaaprevisãodoindicadordesaúdedoactivo80

6.2.2 Indicadordeidade–Previsão.................................................................................82

6.2.3 Indicadordedesempenho-Previsão......................................................................82

6.2.4 Indicadoroperacional-Previsão.............................................................................82

7. Conclusõesetrabalhofuturo.................................................................................85

Bibliografia.................................................................................................................87

AnexoA–UMLdaferramentadesenvolvidanoâmbitodaUCdeProgramação

OrientadaaObjectos.........................................................................................................I

iii

Listadefiguras

Figura2.1–Políticasdemanutenção.....................................................................................................................4

Figura2.2–Curvadabanheira(adaptadode[8])...................................................................................................8

Figura2.3–Processodeavaliaçãodoestadoactualdoequipamento(adaptadode[8])....................................11

Figura2.4–Processodeavaliaçãodoestadofuturodoequipamento(adaptadode[8])...................................11

Figura2.5–Healthindex(retiradode[9])............................................................................................................12

Figura2.6–Matrizderisco(retiradode[9])........................................................................................................15

Figura2.7–AbordagemgeraldoRBM(adaptadode[1]).....................................................................................16

Figura3.1–Estruturacaracterísticadeumaredeneuronaldediversascamadas(retiradode[13])..................21

Figura3.2–Regiõesdifusasparaavariáveltemperatura(adaptadode[15]).....................................................23

Figura 3.3 – Resultado das operações de concentração, dilatação e intensificação sobre um conjunto “A”

exemplificativo(retiradode[17])................................................................................................................24

Figura3.4–Exemplodemodelobaseadona lógicadifusaparaestimaro tempodevida restantedeumTP

(retiradode[18]).........................................................................................................................................25

Figura3.5–Regiõesdifusasparaavariávelcompostosfurânicosnoóleoisolante(retiradode[18])................25

Figura3.6–Estruturadeumalgoritmogenético(retiradode[21]).....................................................................26

Figura3.7–Representaçãodoexemplodedoisdados,umequilibradoeoutrofraudulentoeassuasdistribuições

probabilísticas(retiradode[24]).................................................................................................................27

Figura3.8–ModelográficodaindependênciacondicionaldasvariáveisXeYfaceaZ(retiradode[30])..........29

Figura3.9–RedeBayesianasimples(retiradode[30])........................................................................................29

Figura3.10–Diagramailustrativodoprocessodeevoluçãotemporalassociadoaredesbayesianasdinâmicas

(retiradode[30]).........................................................................................................................................30

Figura4.1–MapadaRedeNacionaldeTransporte(retiradode[40])................................................................33

Figura4.2–Caboscondutoresecabosdeguarda(retiradode[41])...................................................................34

iv

Figura4.3–Isoladoresdotipocampânulaeespigão(retiradode[41])...............................................................35

Figura4.4–Isoladoresdemateriaiscompósitos(retiradode[41]).....................................................................35

Figura4.5–Apoiosdelinhaduplaesimples(adaptadode[43]).........................................................................36

Figura4.6–Disjuntoresdediferentestecnologias(óleo,arcomprimidoeSF6)(retiradode[44]).....................37

Figura4.7–Descarregadordesobretensãodelinha(retiradode[50])...............................................................38

Figura4.8-Exemplodeseccionadores(adaptadode[53])..................................................................................39

Figura4.9–ArquitecturacaracterísticadosistemadeprotecçãoSPT3(retiradode[38])..................................40

Figura4.10–Arquitecturacaracterísticadeumsistemadeprotecçãodebarramento(retiradode[38])..........40

Figura4.11–TransformadordotipoShell(retiradode[54])...............................................................................42

Figura4.12–ElementosassociadosàcubadoTP(retiradode[54])....................................................................43

Figura4.13–Enrolamentoconstituídoporcobre(retiradode[54])....................................................................44

Figura4.14–Operaçãodecomutaçãodatomadadecarga(retiradode[57])....................................................45

Figura4.15–Estruturatípicadeumreguladordetomadasdecarga(retiradode[54])......................................45

Figura4.16–DistribuiçãodosactivosfísicosqueintegramassubestaçõesdaRNTporidade(retiradode[2]).47

Figura5.1-Correlaçãoentreograudepolimerizaçãodopapeleaconcentraçãodefurfuraldeído(ppm)segundo

Chendong,Vuarchex,Burton,DePablo......................................................................................................52

Figura5.2–TriângulodeDuval(retiradode[70])................................................................................................55

Figura5.3–DistribuiçãodefalhasporcomponentenoTP(retiradode[73])......................................................60

Figura5.4–SinalacústicoexemplificativorespeitanteàoperaçãodeumOLTC(retiradode[56]).....................68

Figura5.5–VariaçãodapotênciaactivaconsumidapelomotornoOLTCemcontextooperacional(retiradode

[56]).............................................................................................................................................................69

Figura6.1–Metodologiapropostaparaprevisãodoindicadordesaúdedoactivo(as)......................................76

Figura6.2–InterfacegráficadaferramentadesenvolvidaemambienteWindows............................................81

Figura6.3–InterfacegráficadaferramentadesenvolvidaemambienteMAC....................................................81

v

FiguraA1–UMLdaferramenta.............................................................................................................................I

vi

vii

Listadetabelas

Tabela1-Tabelacomparativaentreasdiferentespolíticasdemanutençãopreventiva....................................19

Tabela2-Comprimentodaslinhasdetransportedeenergiaporníveldetensão(retiradode[42])..................46

Tabela3–Correlaçãodediversosinvestigadoresentreograudepolimerizaçãodopapeleaconcentraçãode

furfuraldeído(ppm)(adaptadode[62])......................................................................................................51

Tabela4–ComparaçãodosdiferentesmétodosdediagnósticoparaoDGA(adaptadode[70]).......................54

Tabela5–FalhasidentificadasatravésdométododotriângulodeDuval(adaptadode[70])............................56

viii

ix

Listadeabreviações

Abreviação Significado

CBM Condition-basedmaintenance

CEI ComissãoElectrotécnicaInternacional

CIGRÉ ConseilInternationaldesGrandsRéseauxÉlectriques

DAG GrafoDireccionadoAcíclico

DP GraudePolimerização

GHC GreedyHill-Climbing

HMM HiddenMarkovModel

IEEE InstitutodeEngenheirosElectricistaseElectrónicos

LF LoadFactor

LL Log-Likelihood

MAT MuitoAltaTensão

MDL MinimumDescriptionLenght

OLTC On-LoadTapChanger

ORT OperadoresdeRedesdeTransporte

RBM Risk-basedmaintenance

RCM Reliabilitycenteredmaintenance

RNA RedesNeuronaisArtificiais

RNT RedeNacionaldeTransporte

STM SériesTemporaisMultivariadas

TBM Time-basedmaintenance

x

TDCG TotalDissolvedCombustibleGas

TP TransformadordePotência

TT TransformadorTrifásico

UC UnidadeCurricular

1

1. Introdução

1.1 Enquadramentonaáreacientífica

Oprincipalelementodeestudodadissertaçãoemcurso refere-seaoplaneamentoegestãodeactivos

físicos que compõem uma Rede de Transporte de Energia Eléctrica, nomeadamente: transformadores de

potência;disjuntores;seccionadores;transformadoresdemedida;entreoutros.Emtermosdeadequaçãodo

tema de estudo à área científica de Energia, importa referir que os activos anteriormente referidos foram

estudados em diversas unidades curriculares que integram a área científica de energia, nomeadamente

FundamentosdeEnergiaEléctrica,AnálisedeRedeseMaquinasEléctricas.

OestudorespeitanteaoscomponentesdeumaRededeTransportevaialémdosconhecimentosobtidos

nasunidadescurricularesacimareferidas,umavezquecertoscomponentesserãoanalisadosdeformaintensiva,

emprocessosdecaracterizaçãoeanálisedeestadoedefalhas,aspectosquenecessariamenterepresentamuma

mais-valiaemtermosdeconhecimentonaáreacientíficaemquestão.

Este tema permite tambémexplorar e aplicar conceitos já estudados noutras unidades curriculares da

licenciatura, nomeadamente Probabilidades e Estatística, uma vez que parte do esforço inerente a esta

dissertaçãoconsistenodesenvolvimentodeindicadoresdeestadoquepressupõemoestudoaprofundadodas

técnicasemecanismosdeavaliaçãoparaumdosactivosfísicosdaRededeTransporte.

Oestudodediferentesabordagensepolíticasdegestãodeactivosambicionaacriaçãodeumametodologia

degestãodeactivosfísicos.Paraoefeito,énecessáriorecorreraconhecimentosapreendidosnoâmbitodas

unidadescurricularesdeProgramaçãoeProgramaçãoOrientadaaObjectos.

1.2 Motivação

“Plantandequipment,howeverwelldesigned,willnotremainsafeorreliableifitisnotmaintained.

Thegeneralobjectiveofthemaintenanceprocessistomakeuseoftheknowledgeoffailuresandaccidentsto

achievethepossiblesafetywiththelowestpossiblecost”.[1]

Agestãodeactivosfísicostemsidoumdospontosmaisdesafiantesnosvariadossectoresdeactividade,

emparticularnosectordasutilities.Oenvelhecimentodosactivosfísicosaumentaoriscodefalha,diminuindo

afiabilidadeeasegurançaoperacionaldossistemas.

Actualmente,aspolíticasimplementadasparamanutençãodeactivosfísicossãodenaturezapreventiva

periódica (time-based maintenance - TBM). No entanto, as recentes políticas de manutenção como a

2

manutençãobaseadanoestado(CBM)erisco(RBM)podem,emcertoscasos,apresentarpotenciaismelhorias

operacionais faceàTBM,dadaacuidadaanálisedoestadoedo riscoqueosactivosdeuma infra-estrutura

energéticaapresentamparaasegurançadoabastecimentoequalidadedoserviço.

NocasoespecíficodaconcessionáriadaRedeNacionaldeTransporte(RNT),encontra-seemprocessode

implementaçãoumaabordagemdegestãodeactivosbaseadanoestadoenacriticidadedasinstalações.Esta

filosofiadegestãopromovearacionalidadeeconómicadosinvestimentosdemodernizaçãodaRNT,assimcomo

aeficiênciaoperacionalinerenteàgestãodociclodevidadosactivos.[2]

Agestãodosactivos físicosbaseadaquernoestadocomonorisco,aindaqueconsideradascomplexas,

representamumpassoimportanteatomarnofuturopróximoparatodasasutilities,anívelmundial.Assim,a

oportunidadededesenvolvereimplementarmetodologiasdemanutençãodeactivosbaseadasnoestado(CBM)

constituiaprincipalmotivaçãodadissertaçãoemcurso.

1.3 Objectivos

Comodesenvolvimentodadissertaçãopretende-seapresentarumametodologiademanutençãobaseada

noestado,quepermitaoptimizarociclodevidadeumactivofísicoqueintegreumaRededeTransportede

EnergiaEléctrica,tendoemconsideraçãoasboaspráticasinternacionaisdeassetmanagement.

Comefeito,apresentedissertaçãopretenderesponderàsseguintesresearchquestions?

§ RQ1:Quaissãoosactivosprincipaisqueconstituemumarededetransportedeenergiaeléctrica?

§ RQ2:Quaissãoaspolíticaseestratégiasmaisadequadasparaumaeficientegestãodeactivosde

umarededetransportedeenergiaeléctrica?

§ RQ3:Quaissãoastendênciasdenegócioedetecnologias,associadasàgestãodeactivosfísicos

deredeseléctricas?

§ RQ4:Dequeformasepodeconstruirumametodologiaparaavaliaçãodoestadodeactivoscríticos

paraumarededetransportedeenergiaeléctrica?

3

2. Estadodaarte

2.1 Introdução

Nestecapítuloapresenta-seumarevisãosobreoestadodaartedaspolíticasdegestãodeactivosfísicos,

comprincipalfoconaspolíticasdemanutenção.Sãotambémabordadaspolíticasrelevantesnoqueconcernea

substituição,aindaquedeformamaisbrevefaceàspolíticasdemanutenção.

As diferentes políticas demanutenção constituem uma área de elevada importância que possibilita o

estudoparaacorrecta implementaçãodemetodologiasqueauxiliamagestãodosactivos físicos.Paraalém

disso,podempermitiraoptimizaçãodocustodeciclodevidadosactivosfísicos.

Acompreensãodaspolíticasaquimencionadastemcomopressupostoalgumconhecimentosobreotema

dagestãodeactivosfísicos(sistemasdeenergia),fiabilidadeerisco,modelaçãoprobabilísticaeemparticular,a

contextualizaçãodotemaparaoscomponentesqueintegramaRNT.

Assim,nestecapítuloserãoabordadasdiversaspolíticasdemanutençãoquetêmcomoobjectivoencontrar

soluçãoparaaoptimizaçãodecustosdeoperaçãoemanutenção.Entreasdiversaspolíticasdemanutenção

destacam-seaspolíticasbaseadasnoestadoenorisco,apresentando-serespectivamenteassuasvantagense

desvantagenseaspectosquedevemsertidosemcontanocontextooperacional.

Para além das políticas de manutenção, são considerados alguns aspectos importantes a ter em

consideraçãorelativamenteàspolíticasdesubstituiçãodeequipamentos,nomeadamentefactoresquepodem

motivarasubstituiçãonão-planeada.Destemodo,aspolíticasdesubstituiçãoserãoabordadascomoobjectivo

deconsciencializaroleitorparafactoresimportantesnoqueconcerneagestãodeactivos.AFigura2.1sintetiza

umdigramadaspolíticasdemanutençãoestudadas.

4

Figura2.1–Políticasdemanutenção

2.2 PolíticasdeManutenção

Amanutençãoabrangeumconjuntodeprocessosdediagnóstico,reparaçãoouprevençãodefalhasnum

dadosistema.Asintervençõesdemanutençãopodemvariardesdesimplesinspecçõesperiódicasareparações

estruturaisdecomponentes,sendoestasdistintasnasuanatureza.Nestarevisãosãoabordadasduasnaturezas

de manutenção: a manutenção correctiva que pretende responder a falhas casuais e imprevisíveis, e a

manutençãopreventivaquediz respeitoaosmecanismosdeprevençãode falhas resultantesdadegradação

progressivadoequipamento.

A manutenção preventiva divide-se em manutenção preventiva sistemática e manutenção preventiva

condicionada. As intervenções sistemáticas ocorrem de forma periódica, normalmente com base no

conhecimentodadegradaçãotemporaldoequipamentoenasfalhasconsideradascomuns.Jáamanutenção

preventivacondicionadatemcomoprincípioaobservaçãodoestadodoequipamentoparadefiniranecessidade

derealizaracçõesdemanutençãosobreomesmo.Namanutençãocondicionadaécomumrecorreratécnicas

deprevisãodoestadodoequipamentoatravésdaobservaçãodaevoluçãodecertasvariáveisquereflectema

degradaçãodoequipamento.[3]

Em suma, a correcta implementação de uma política de manutenção deve garantir os mecanismos

necessáriosparaasseguraradisponibilidadeefiabilidadedosequipamentos,bemcomoocontrolodecustos

inerentesàoperaçãoemanutençãodainfra-estrutura,paraqueasutilitiessejamcapazesdecumprircomos

seuscompromissos.

Manutenção

Reactiva

Correctiva

Preventiva

Sistemática

Periódica

Condicionada

Estado Fiabilidade Risco

5

2.2.1 PolíticadeManutençãoCorrectiva

Amanutençãocorrectivaéumtipodemanutençãoefectuadaemrespostaàs falhasqueocorremnum

dadoequipamento,independentementedasuagravidadeemododedetecção.Estetipodemanutençãotem

comoprincipalobjectivorestaurarasfunçõesdesempenhadasporumdadoequipamentonoestadoanteriorà

falha.Por formaa restaurar as funçõesdesempenhas,pode sernecessário intervir sobreoequipamentode

diversasformas,e,emúltimainstância,procederàsubstituiçãodomesmo.

Aimplementaçãodepolíticasdemanutençãocorrectivadeverárecairsobreequipamentoscujasfunções

nãoafectemoprodutofinaldoactivoecasoasdiversastécnicaspreventivastestadasseverifiquemineficazes.

Peranteineficáciasemtécnicaspreventivas,casoexistamequipamentosessenciaisaocorrectofuncionamento

do sistema é necessário redesenhá-los ou substituí-los, uma vez que as consequências de uma falha nestes

podemserdesdeoperacionaisatéaocomprometimentodasegurançaedoambiente,sendoestasúltimasas

maispreocupantes.[3],[4]

Otempomédiodemanutençãocorrectivaéasomaaritméticadetodasasactividadesnecessáriaspara

quesejamrepostasascondiçõesoperacionaisdoequipamentoemfalha.Nesseconjuntodeactividadesinclui-

senormalmenteotempodedetecçãodefalha,aidentificaçãodositensfalhados,preparaçãodolocalerecursos

necessáriosparaqueseprocedaàacçãodemanutenção,podendodestaresultarareparaçãoousubstituiçãodo

equipamentoemfalha.Otempomédiodemanutençãocorrectivaéumparâmetrorelevanteconsideradono

estudodastécnicascorrectivas.[3]

Assim,amanutençãocorrectivaéevidentementeumapoliticaqueenvolvemenosesforçoseestudossobre

oequipamento,umavezquetemcomobaseafilosofiadeintervirsobreoactivoapenasquandoesteavaria.No

entanto,salienta-sequeemtermoseconómicosarelaçãoanteriornãopodeseraplicada,dadoqueoscustosde

manutençãoparaestetipodepolíticatendemaserelevadoseoprodutofinalépornormaafectado.

Aafectaçãodoproduto final trazconsequênciaseconómicasparaaempresa,umavezqueaprodução

podeserinterrompida(down-time),comotambémpodeoriginarunidadesdefeituosasnocasodaindústria.Para

a rede eléctrica, as consequências de falhas deste tipo podem originar cortes no fornecimento de energia

eléctricaparaumadeterminadaregiãopondoemcausaaqualidadedeserviçodapopulaçãoezonasdecomércio

ouatéaavariadeequipamentosqueintegramredeeléctrica,situaçõesqueresultamemprejuízossignificativos.

Umoutro factor inerenteàmanutençãocorrectivaéanecessidadedearmazenamentodeunidadesde

substituiçãocomointuitodediminuirainactividadedosistema.Verifica-sequeestamedidaincorreemcustos

acrescidosfaceaoutraspolíticasdemanutenção.Portanto,amanutençãocorrectivaassentanoprincípio“fixit

whenbroke”,emqueprincipalpreocupaçãoérestabelecerascondiçõesoperacionaisanterioresaoestadode

falha.[4],[5]

6

2.2.2 PolíticadeManutençãoPreventiva

Amanutençãopreventiva,introduzidanoprincípiodosanos50,éumanaturezadequetemcomoprincipal

objectivomanterumdeterminadoníveldedesempenhoparaumactivoouequipamento.Concretiza-seatravés

deacçõesdemanutençãoperiódicasoucondicionadas,comoprincipalobjectivodereduziraprobabilidadede

falhadoactivo,antesdeumaavariaoudegradaçãosignificativadoestadodoequipamento.Acçõespreventivas

podememalgunscasosrealizar-seenquantooactivoseencontranoestadooperacional,factorquereduzou

extingueotempoinoperacionaldoactivoparamanutenção(down-time).[3],[6]

As acções de manutenção são normalmente planeadas para que os recursos necessários à acção de

manutenção estejam disponíveis. Tal planeamento representa umamais-valia, dado que permite reduzir os

custosdemanutençãoinerentesaoprocessodegestãodeactivosfísicos.

Umdosparâmetrosimportantesaquandoaavaliaçãodediferentestécnicasdemanutençãopreventivasé

otempomédiodemanutençãopreventiva.Esteparâmetrodizrespeitoaotempomédiodespendidoemacções

queserevelemnecessáriasparamanterumdeterminadoníveldedesempenhoparaumdadoactivo.Asacções

referidas podem variar desde simples inspecções e calibrações a acções planeadas de substituição de

componentescríticos.

Deve-seteremconsideraçãoquecertascaracterísticasdoequipamentopodemounãoinfluenciaraforma

como a manutenção preventiva deve ser aplicada. São exemplo desta influência o envelhecimento do

equipamento e a consequente deterioraçãodomesmo, as condições de operação (temperatura, humidade,

pressão),entreoutrosfactores.[3]

Emdiferentespolíticasdemanutençãopreventivasconsideram-sefactorescomoaperiodicidadetemporal

eacondiçãodoactivoenquantoelementosquepermitemregulareestabeleceranecessidadedeintervirsobre

um equipamento. A escolha de uma dada periodicidade remete para o estudo da manutenção preventiva

periódica, tambémdesignada por time-basedmaintenance (TBM). Relativamente ao estudo da condição do

activoparaefeitosdemanutençãosãotrêsasvariantesestudadas:

• Manutençãobaseadanoestado(condition-basedmaintenance–CBM)

• Manutençãobaseadanafiabilidade(reliabilitycenteredmaintenance–RCM)

• Manutençãobaseadanorisco(risk-basedmaintenance-RBM)[5]

Num contexto geral, as políticas de manutenção preventiva condicionada acima referidas têm sido

gradualmenteimplementadasnasempresas,ondeoseuusoresultaemvantagensconsideráveis.Segundo[4],

estima-sequeaaplicaçãodaTBMresulta,emmédia,numareduçãodecustosnaordemdos12a18%faceà

manutenção correctiva. Para as políticas demanutenção preventiva condicionada a redução revela-semais

significativapodendovariarentreos30eos40%.[4]

7

2.2.2.1 ManutençãoPreventivaPeriódica

Amanutençãobaseadanotempooumanutençãopreventivaperiódica(TBM)érealizadaatravésdeacções

de manutenção sobre um dado activo físico ou equipamento. Estas acções de manutenção são realizadas

segundoumaperiodicidadepré-estabelecidaquenormalmentetemporbasedoistiposdeparâmetros:tempo

ounúmerodeoperações.

A periodicidade temporal traduz-se na execução de uma ou mais acções de manutenção sobre o

equipamento com base num dado período de tempo que deve ser estudado tendo em conta o tipo de

equipamento.Naperiocidade combasenonúmerodeoperações as acções demanutenção são efectuadas

quandoaquantidadedeoperações realizadaspeloactivoexcedeonúmerodeoperaçõespré-estipuladona

políticademanutençãodoactivo.Tambémé frequentecombinarosdoisparâmetrosparaqueasacçõesde

manutençãosejamrealizadaslogoqueumdosvalorespré-estabelecidossejaalcançado.[7]

Nosentidodedefinirotipodeparâmetroautilizareestabelecerovalordeperiodicidadepretendidoé

normalmentefeitaumaanálisecuidadaaoequipamentoeàssuascaracterísticasporformaaencontrarumvalor

quetraduzamelhorrelaçãoentreocustodemanutençãoeaprobabilidadedefalha.[8]

Destemodo,aTBMdeveráaplicar-seemequipamentosondeoprocessodedegradaçãoeenvelhecimento

ébemconhecidoeprevisível,umavezquetaiscaracterísticaspermitemdefinircommaiorrigorumvalorde

periodicidade.Paraalémdarelaçãocustodemanutençãoeprobabilidadedefalha,existemoutrosfactoresque

influenciam o processo de decisão da periodicidade como as recomendações dos fabricantes, histórico de

operaçãoepareceresdostécnicoseresponsáveisdemanutenção.Peranteosfactoresanteriormentereferidos,

podeserpossívelreduziraprobabilidadedefalhasocasionaiseacçõesdemanutençãonãoplaneadas.[7]

Noentanto,podemexistiraspectosnegativos inerentesaestapolíticademanutenção,dadoquenãoé

consideradaacondiçãorealdoequipamento:

• Possibilidadede intervir sobre o equipamentonãohavendoqualquer necessidade, sendoque

neste caso o equipamento ou activo desempenha na totalidade as funções para as quais foi

concebido,incorrendoassimemcustosdesnecessáriosedown-timenaoperação.

• Acções de manutenção tardias, que podem degradar significativamente o estado do

equipamento,levandoaoestadodefalhadoequipamento.Assim,todooprocessodeprevenção

defalharepresentaumcustosembenefício.[8]

De seguida, é detalhado um processo que permite obter a periodicidade para um dado activo ou

equipamento.

Conformejáfoireferidotodooprocessodemanutençãobaseadanotempoassentanaescolhadeuma

dada periodicidade que é definida através de uma análise criteriosa, sendo para tal necessária informação

respeitanteaoenvelhecimentoedegradaçãodoactivo.Oenvelhecimentopodeserestimadocombasenataxa

8

defalhasdoactivoaolongodotempo,podendoesterepresentar-sesobaformadeumacurvatemporaldetaxa

de falhas do activo. Entre as diversas curvas características que permitem descrever o processo de

envelhecimentodestaca-sea“curvadabanheira”.[3]

A“curvadabanheira”(Figura2.2)consistenumarepresentaçãodaevoluçãotemporaldataxadefalhasdo

activo que se divide em três instantes principais: período de infância, período dematuridade e período de

degradação.Noprimeiro instante(períodode infância)ataxadefalhasdecrescerapidamenteparaumvalor

estável. Terminadooperíodode infância,o activoatravessauma faseestável (períododematuridade) com

pequenas oscilações na taxa de falhas. Por fim, no último instante (período de degradação) ocorre um

crescimentogradualnataxadefalhasdoactivo.

Figura2.2–Curvadabanheira(adaptadode[8])

Obtidaacurvaquecaracterizaoenvelhecimentodoactivo,atravésdosdiversosprocessosempíricose

modelaçãoestatística,prossegue-separaaidentificaçãoecaracterizaçãodefalhasquepermiteescolheracções

demanutençãomaiscuidadas.Acorrectaidentificaçãoecaracterizaçãodefalhaséessencial,dadoquenesta

fasesãoconhecidosostiposdefalhamaisfrequentes,etalconhecimentoacercadoactivopermiteoptimizaro

seudesempenhodeformaareduziroscustosinerentesàmanutenção.

Porfim,torna-senecessáriodefinirumperíodotemporaloucombasenonúmerodeoperaçõesrealizadas

quepermitareduzirocustodeciclodevidadoactivoatravésdeacçõesdemanutençãonazonaestável,por

formaaprolongarotempodevidaútildoequipamento.

A escolhadaperiodicidadedeumaoumais acçõesdemanutenção sobreo activodeve aindapermitir

minimizar os custos de manutenção do activo para um dado desempenho pretendido. Por vezes torna-se

necessárioteremcontaalgumasvariáveisquepermitemagilizaresteprocesso,porexemplo:tempomédioentre

falhas,garantiadefiabilidade,disponibilidadedoequipamentoeasegurançanodesempenhodetarefas.[8]

9

2.2.2.2 ManutençãoPreventivabaseadanoEstado

Amanutençãobaseadanoestadooucondition-basedmaintenance(CBM),introduzidaem1975,tempor

princípio a execução de acções de reparação ou a substituição do activo físico perante um conjunto de

indicadores.Estesindicadoresintrinsecamentedependentesdasvariáveisdeestadodoactivodevempermitir

verificaraalteraçãonodesempenhodomesmo,possíveldeterioraçãoeporvezessituaçõesde iminênciade

falha.[8]

Nocasoparticulardotransformadordepotência,activoimportantenaRNT,asvariáveisdeestadodeste

podemvariarderesultadosdoensaioaoóleoisolante,ensaiosdieléctricoseaindaresultadosprovenientesde

ensaiosmecânicos.Assim,asvariáveispreviamentemencionadasretractamaspectosrelativosaodesempenho

eestadodoTPqueconstitueminformaçãoessencialparaaclassificaçãodoestadodoactivo.

ACBMtemcomoprincipalpropósitoprolongarotempodevidaútildoactivo,aumentarasuafiabilidade

edisponibilidadealiadaàpossívelreduçãodoscustosoperacionais.Umfactoimportantedizrespeitoa99%das

falhasregistadasemactivosserprecedidadeumconjuntodesinais,condiçõesouindicadoresqueindiciama

iminênciadafalha,aspectoquemotivaaaplicaçãodestetipodefilosofia.[8]

Intervençõessobreumdadoactivofísicoqueserevelemdesnecessárias,porvezesobrigatóriasempolíticas

demanutençãoperiódicas,representamumdesperdícioderecursos.Nosentidodecolmatartaisineficiências,

tendocomobaseosprincípiosdaCBM,estapolíticademanutençãocondicionaanecessidadedeintervenção

sobreoactivoàalteraçãonoestadoe/oudesempenhodomesmo,podendotais intervençõesseremounão

priorizadasmedianteasalteraçõesverificadas.[7]

No que concerne a implementação, esta política demanutenção requer a monitorização do estado e

comportamento do activo. Para que tal possa ser alcançado, torna-se necessário recorrer a soluções de

monitorizaçãoque,podemvariardesdeprocessosdemonitorizaçãoconstanteainspecçõesperiódicas,sendo

queestasacçõespodemdecorrerdeformaonlineouoffline.

Amonitorizaçãoonline é realizadanodecorrer do funcionamentodo activo enquanto amonitorização

offline requerqueomesmoencontre-se foradeoperação.Relativamenteàmonitorizaçãoconstante,estaé

caracterizada pela existência de informação contínua relativamente ao estado do activo. A monitorização

constanteénormalmenteimplementadacomrecursoatécnicaseferramentasquepermitemobterregistosde

certaformacontínuos,e,paratalamesmaérealizadasempredeformaonline.Porsuavez,paraamonitorização

periódicaconsidera-sequeainformaçãosobreoestadodoactivonãoécontínua,massimdiscreta,fixando-se

umintervaloperiódicoemqueéobtidaainformaçãonecessária,podendoamesmaserrealizadadeformaonline

ouoffline.

Umdos aspectos quepode condicionar a escolha entre as técnicas demonitorizaçãoprende-se coma

robustezecustoacrescidoqueassoluçõesdemonitorizaçãoconstantepodemapresentarfaceàsinspecções

10

periódicas.Deve-seteremcontaqueasinspecçõesvisuais,enquantoinspecçõesperiódicas,sãofalíveis,dado

queoerrohumanoénormalmentesuperioraoserrosdeleituraeregistocontínuos.[8]

Obterinformaçãodeformacontínuatrazevidentementevantagensacrescidassejaatravésdapossibilidade

daprevisãode falhasouatémesmonadetecçãodashidden failures (falhasocultas), que sãoumproblema

existentenamatériaquedizrespeitoàdetecçãodefalhas.

Todaainformaçãoobtidarelativamenteaoestadoecomportamentodoactivodeveserarmazenadacom

oobjectivodenãosópossibilitaraimplementaçãodestafilosofiademanutenção,mastambémdeaumentara

suaeficácia.Oarmazenamentode informaçãoamédioprazopermitemelhoraro conhecimento relativo ao

activofísicoemquestão,aspectoquepodepermitiraposteriorreduçãodoscustosdemanutençãoeoperação.

[8]

Conforme já referido, parte integrante do processo de manutenção baseada no estado consiste na

monitorizaçãodeumactivo,quetemcomofundamentoarecolhadeinformaçãodoestadodoactivosejade

forma contínua ou discreta podendo ser utilizados sensores, indicadores ou dispositivos para o efeito.

Relativamenteàdecisãodeefectuarumaacçãodemanutençãosobreoequipamentodevemosteremcontaos

processosdediagnósticoeprognóstico,querepresentametapasfundamentaisnestametodologia.

O diagnóstico é o processo em que se procura a origem da falha, enquanto o prognóstico foca-se na

estimativa/previsãodeocorrênciadeumafalha.Oprincipalobjectivododiagnósticoéobtersinaisdealertaque

precedemafalhadoequipamentoencontrando-seestejánumestadodefuncionamentoanormal,emboraainda

nãotenhaocorridoumafalha.

Oprognósticovaialémdodiagnósticoumavezqueéefectuadonosentidodepermitirestimare/ouprever

quandoocorreráafalha,resultandonormalmenteenquantoprincipalvantagemdesteprocessoaobtençãode

umajanelatemporalnaqualoequipamentoseencontraaindafuncional.Aobtençãodeumajanelatemporal

possibilitaoplaneamentodeacçõesdemanutençãotendoemcontaocontextooperacionaleeconómicoda

empresadetentoradoactivo.[8],[7]

Oprognósticopodeaindasersubdivididoemduaspartes,umaquedizrespeitoàavaliaçãodoestadoactual

doequipamentoeaoutrareferenteàprevisãodoestadofuturodoequipamento,sendoqueaavaliaçãodo

estadoactualdoequipamentoestánormalmenteassociadaaequipamentosondedecorreumamonitorização

periódica.

Relativamente à avaliação do estado actual do activo, em primeiro lugar, é recolhida a informação

consideradarelevanteparainferiroestadoactualdoactivoedeseguidaprocede-seàmodelaçãodoprocesso

deestimaçãodomesmoestado.Umavezobtidooestadoactualdoactivo,esteéposteriormentecomparado

comumlimitedefalhapreviamentedefinido.Oprocessodecomparaçãoapresenta-senaFigura2.3.Casoo

11

estadoactualdoactivoexcedaolimitedefalhadeveseremitidaumaordemdemanutençãosobreomesmo,

casocontrárioassume-sequeoequipamentoestáemboascondiçõesdefuncionamento.

Figura2.3–Processodeavaliaçãodoestadoactualdoequipamento(adaptadode[8])

Aavaliaçãodoestadodoactivotendoemcontaaprevisãodoseuestadofuturoéummétodoquepermite

estimaraevoluçãodoestadodoequipamento.Talcomofoianteriormentedescrito,efectua-seumaacçãode

manutençãoplaneadaquandoseverificaqueoestadoprevistoexcederáolimitedefalhaconsiderado,conforme

representadonaFigura2.4.Éderealçarqueesteprocessopodeserrealizadoqueratravésdeumamonitorização

contínuaouperiódica,aindaquesejacomumverificarapresençadesteemaplicaçõesdemonitorizaçãocontínua

doestadodoactivofísico.Oprognósticorevela-sesuperioraodiagnósticoumavezquepermiteprevenirfalhas

inesperadas,e,destemodoreduziroscustosquandoverificadoodevidoplaneamentodaacçãodemanutenção.

[8]

Figura2.4–Processodeavaliaçãodoestadofuturodoequipamento(adaptadode[8])

Porvezesarepresentaçãodosresultadosobtidosdaanálisedoestadoéfeitaatravésdeumindicadorde

saúdeouhealthindex,apresentadonaFigura2.5.Umindicadordestetipopermitedeformailustrativaeatravés

deumagamadecores,representaracondiçãodeumactivofaceaodesempenhoetempodevidaesperado,

facilitando a tarefa do gestor de activos físicos, dada a simplicidade de interpretação dos resultados. É

importantedenotar que a apresentaçãoda condiçãodo activo atravésdeste indicador é algo adoptadopor

diversasutilities.[9]

12

Figura2.5–Healthindex(retiradode[9])

Segundo[2],podemserconsideradososseguintesfactoresparaaformulaçãodeumindicadordeestado

do activo (IE) que deve representar a condição técnica de um equipamento, e, indirectamente dá conta da

probabilidadedefalhadeste:

1. Idade

2. Estadodoactivo

3. Disponibilidadetecnológica

4. Know-howinternoeexterno

5. Disponibilidadedepeçasarmazenadas

6. Desempenho

Assim,épossívelidentificarosactivosdemaiorcriticidade,apresentandoestesoIEmaisreduzidonaescala

de“0”a“10”,sendoque“0”representaopiornívele“10”omelhor.[2]

2.2.2.3 ManutençãoPreventivabaseadanaFiabilidade

Amanutençãopreventivabaseadanafiabilidadeoureliabilitycenteredmaintenance(RCM)foicriadapor

NowlaneHeapem1978,tendosidodesenvolvidacomointuitodesuportaraindústriaaeronáuticacomercial

dosEstadosUnidosdaAmérica(EUA).

A RCM permite de forma sistemática determinar quais os requisitos de manutenção necessários que

permitemassegurarquequalqueractivoouequipamentomantémodesempenhoefiabilidadepretendidosno

contextooperacionalemqueseinsere.Entende-seporfiabilidadeaprobabilidadedeumdadoequipamento

funcionarsatisfatoriamente,cumprindoassuasfunçõesoperacionaisduranteumcertointervalodetemposob

condiçõesespecificadas[3].

13

ARCMprocuraencontrarrespostaparasetequestõesquedevemseraplicadasacadaórgão,activofísico,

equipamentoousistema:

1. Quaisasfunçõesdoequipamentoeosníveisdedesempenhorequeridos?

2. Dequeformapodemestasfunçõesfalhar?

3. Quaissãoascausasdecadafalha?

4. Quandoocorreumafalha,oqueacontece?

5. Paracadafalhaqualaimportânciadasconsequênciasdesta?

6. Dequemodoépossívelevitarcadafalha?

7. Nãosendopossíveloujustificávelaplicarumapolíticademanutençãopreventiva,oquesedeve

fazer?[3],[9]

Numcontextogeral,aplicam-seasseguintesferramentasetécnicasparaaprocurarrespostaàsquestões

acimaenunciadas:

§ Identificaçãodosmodosdefalha,efeitoseanálisecritica(FMECA-FailureModes,Effectsand

CriticalityAnalysis)pararesponderàsquestõescompreendidasnospontos1a5;

§ DiagramadedecisãocaracterísticodeRCMqueajudaaencontrarrespostaàsquestões6e7;

§ Conhecimentotécnicoeoperacionaldosistema;

§ Técnicasdemonitorizaçãodoestadodoequipamento.

É importante realçarqueométodoanteriormente referidoFMECA,exploraosmodosde falhaquesão

prováveisdecausarumafalhafuncionalepermitetambémdeterminarosefeitosdefalhaassociadosacada

mododefalha,permitindoassimresponderaquestõesessenciaisnoprocessodeaplicaçãodestametodologia.

OFMECApodeserrealizadosegundoduasabordagens:

• Análisedefalhasdeumdadoequipamentoedeterminaçãodosefeitosdafalhaparaosistema–

Bottom-UpFMECA.

• Análisedasfalhasfuncionaisdosistemaededeterminaçãodoscomponentesouequipamentos

responsáveispelaocorrênciadefalha–Top-DownFMECA.

NaBottom-UpFMECAtodososequipamentossãoanalisadosetodasasfalhasaoníveldoequipamento

sãoconsideradas,resultandocomoprodutofinaldestaanáliseumalistademodosdefalhadetalhadaparaos

equipamentos do sistema. Este processo é normalmente demorado e complexo. Por sua vez, noTop-Down

FMECAsãoconsideradasasfalhasfuncionaisdosistema,e,paraestassãoestudadossomenteoconjuntode

equipamentosresponsáveispelafalha.Destemodo,torna-sepossíveldiminuirtempodeanálise,emboraqueo

conhecimentoobtidosejainferiorfaceaoBottom-UpFMECA.

As duas abordagens relativas ao FMECA conduzem à análise dosmodos de falha de forma correcta e

detalhadaqueconsequentementepossibilitamaimplementaçãodoRCM.Noentanto,cadaumaapresentaos

14

seuspontosfracosefortes,devendoaescolhadeumaemdetrimentodeoutraserponderadatendoemconta

asnecessidadeserecursosdaempresa.[10]

Assim, amanutençãobaseadana fiabilidade consistenumametodologia quepermitedefinir tempos e

critérios de manutenção de forma optimizada através de factores como a função do equipamento, a sua

importâncianosistemaeoseuestado.Estetipodemanutençãoéabrangentefaceàsduasmetodologiasde

manutençãoexpostasanteriormente,umavezquepermiteincorporarambas(TBMeCBM),permitindotambém

identificaras falhasnoequipamentoe falhas funcionaisdosistemabemcomoosmecanismosderespostaà

iminênciadefalhaatravésdosmétodosetécnicasreferidos.[5]

ARCMfoca-senobinómiofunçõesdoequipamentoeprevençãodasconsequênciasdasfalhas,aspectos

quepodempermitirareduçãodoscustosdemanutençãodeformasubstancialfaceàmanutençãotradicional.

AsprincipaisdesvantagensdaRCMprendem-secomasuaimplementaçãoqueépornormacomplexaedifícil,

dadaanecessidadederecursoscomplexosparaotratamentodedados,ouaindapelatotalausênciadehistórico

consistente, visto que se trata de uma metodologia que começou a ser recentemente implementada nas

empresas.[3]

Particularmente,dadaadiversidadedeactivospresentesnumaRededeTransportedeEnergiaEléctricaa

implementaçãodestametodologiaédispendiosa,umavezqueanecessidadedecaracterizarosmodosdefalha

deformaexaustivaeosprocedimentosoperacionaisconstituemprocessoscomplexosepodendoexistiractivos

sobreosquaisainformaçãodemododefalhaépraticamenteinexistente.

2.2.2.4 ManutençãoPreventivabaseadanoRisco

Amanutenção baseada no risco ou risk-basedmaintenance (RBM) é uma política demanutenção que

favoreceacçõesdemanutençãosobreosactivosfísicosqueapresentammaiorriscoparaosistemaemcasode

falha. O principal objectivo desta metodologia é reduzir o risco geral resultante das falhas de operação

inesperadas,e,destemodo,asacçõesdeinspecçãoemanutençãosãopriorizadascombasenaquantificaçãodo

riscoassociadoàfalhadoscomponentes.

ARBMefectua-seemduasfasesprincipais:aavaliaçãodoriscoeasdecisõesdemanutençãobaseadasno

risco.Aavaliaçãodoriscoéafasemaiscríticadestametodologiasendocombasenestaquesãoefectuadasas

decisõesdemanutenção.

15

O risco pode ser definido como a perda esperada ou danos associados à ocorrência de um evento

indesejado (falha)ea suaavaliação integraa fiabilidadeeaanálisedasconsequênciasde falha,procurando

responderàsseguintesquestões:

1. Quefalhaspodemacontecer?

2. Comopodemocorrerasfalhas?

3. Qualaprobabilidadedeocorrência?

4. Quaisseriamasconsequênciasassociadasàfalha?

Aavaliaçãodoriscopodeserqualitativaouquantitativa,aplicando-sepornormaumaanálisequalitativa

emsituaçõesondeo riscoépequenoebemconhecido. Jánoquediz respeitoà análisequantitativaestaé

efectuadacomoobjectivodeestimarafrequênciaeconsequênciadefalhas,umavezqueograuderisconãoé

conhecido, sendo para tal necessária informação e dados suficientes que permitam a realização desta. Os

resultados desta análise podem eventualmente representar-se através de uma matriz de risco, conforme

apresentadonaFigura2.6.[1],[9]

Figura2.6–Matrizderisco(retiradode[9])

Asdecisõesdemanutençãobaseadasnoriscotêmcomoprincipalobjectivodiminuiroriscodeumdado

equipamentoporformaasatisfazerocritérioderiscoaceitáveleaprobabilidadedeocorrênciadefalha.Nesta

fasedaRBMrealiza-seaestimaçãodointervaloóptimodemanutençãoeaavaliaçãodorisconovamente,por

formaasatisfazerosobjectivospretendidos.

Estimarointervaloóptimodemanutençãoéumprocessoquepoderealizar-seatravésdoestudoindividual

dascausasdefalha.Aúltimaetapadizrespeitoàverificaçãodaeficáciadoplanodemanutençãonareduçãodo

riscototalaceitávelparaosistema.[11]

16

Por forma a facilitar a compreensão desta metodologia apresenta-se na Figura 2.7 um diagrama que

representa uma abordagem geral do RBM. Constata-se a possibilidade de existir seismódulos que definem

etapasimportantesnestametodologia:

1. Análisederisco-consistenaidentificaçãodoscenáriosdefalhapossíveis,sendoestaefectuada

combasenascaracterísticasoperacionaisdosistema(condiçõesdeoperaçãoeprocedimentosde

segurança).

2. Avaliação da probabilidade – actividade onde se calculada a ocorrência do evento indesejado

(frequênciadefalha).

3. Avaliação das consequências – actividade onde são quantificadas as potenciais consequências

associadasaocenáriodefalha,comoresultadopode-seobterperdasdedesempenho,benseaté

perdasambientaisedesegurança.

4. Estimativaderisco–combasenoresultadodasduasetapasanteriores,nestaetapaefectua-sea

estimaçãoderiscoparacadaunidade.

5. Aceitaçãodorisco–comparaçãodoriscocalculadocomoscritériosderiscoaceitáveis,e,casoo

riscoparaumadadaunidadeexcederos riscosaceitáveisprocede-seàmanutençãonecessária

parareduzirorisco.

6. Planodemanutenção–planoqueincluiosprocedimentosedecisõesdemanutençãoadoptados

parareduzirorisco.

Figura2.7–AbordagemgeraldoRBM(adaptadode[1])

17

Os valores emissão da empresa tendema desempenhar umpapel crítico na escolha do nível de risco

aceitável, uma vez que dada empresa pode aceitar certas consequências ambientais e operacionais em

detrimentodeoutraquedefinequeasconsequênciasambientaisinerentesaqualquermododefalhadevem

serevitadasaqualquercusto.[1]

2.3 PolíticasdeSubstituição

Aspolíticasde substituição sãoaplicadasquandoasacçõesdemanutençãoe reparaçãodeixamde ser

viáveisqueremtermoseconómicosoutécnicos,sendoimpossívelassegurarosrequisitosfuncionaisdosactivos

paraumdadoníveldefiabilidadeoperacionalpretendido.Reunidasascondiçõesanteriorestorna-senecessário

proceder à substituição dos activos ou equipamentos no sentido de restabelecer o nível de desempenho e

operaçãodosistema.Porvezes,asubstituiçãopodeocorrerdadaanecessidadedeassegurarnovosníveisde

desempenhopretendidosparaoactivofísicoouequipamentoemespecífico.[12]

Noquerespeitaasestratégiasdesubstituição, talcomonaspolíticasdemanutenção,épossíveldefinir

duasnaturezas:

• Substituiçãoreactiva

• Substituiçãopreventiva.

Asubstituiçãoreactivaconsistenasubstituiçãodeumdadoequipamentoapósumafalhaqueinviabilize

permanentemente a operação do equipamento. Esta natureza de substituição pode ser de dois tipos: o

equipamentoésubstituídosomenteapósaocorrênciadeumafalha(RTF–RuntoFailure);osegundotipodiz

respeitoaumaempresaqueaceitaqueumdadoactivofísico,apenasdeformainesperada,atinjaumestadode

falha(UFR–UnintendedFailureReplacement).

Asubstituiçãopreventivapodetambémserdedoistipos:sistemáticaoucondicionada.Particularmente,

nestanaturezadesubstituiçãopressupõe-seasubstituiçãodeoequipamentoantesdeafalhaocorrer,paraque

a empresa não seja afectada pelas consequências de uma falha que danifique o sistema. A substituição

sistemáticaconsistenasubstituiçãodeumdadoactivoouequipamentoterminadoumperíodopré-definido.

Esteperíodopodeserumnúmerodeanospara substituiçãoouumasériedeacontecimentosde falha. Jáa

substituiçãocondicionadatemcomoprincipioaanálisedoestadodoactivofísicoouequipamento,níveisde

fiabilidadeeidadedomesmo,entreoutrosparâmetrosquepermitaminferiracercadacondiçãorealdoactivo

porformaadecidirsobreasubstituiçãodomesmo.[2]

18

É importante introduzir o conceito de custo de ciclo de vida, que diz respeito à soma dos custos

compreendidosentreaaquisiçãodoequipamentoatéoseudescomissionamentoeabate,incluindotodosos

custosdeoperação.Aanálisedestecustoparaumdadoactivofísicoouequipamentoéimportanteumavezque

permiteretirarconclusõesimportantesacercadodesempenhoenecessidadesdemanutençãodoequipamento

ao longo seu tempo de vida, critérios que são imperativos quando é necessário encontrar uma solução de

substituição.[12]

Assim, a idade, condição do equipamento, disponibilidade tecnológica e de peças de reserva, grau de

obsolescência,desempenho,fiabilidade,custosdemanutenção,possívelincompatibilidadecomnovossistemas

eanecessidadedecumprirnovosrequisitosfuncionaisdosistemasãofactoresquedevemserconsiderados

aquandoaanálisedasubstituiçãodeumequipamento.[2]

Aentidadedetentoradoactivo temumpapelpreponderantenaspolíticasde substituição,dadoquea

acçãode substituiçãodeve teremcontao contextooperacional e financeiropor formaa garantiromelhor

investimentoparaaempresa.

Particularmente,aconcessionáriadaRNTplaneiaasubstituiçãodeactivostendoemconsideraçãodiversos

factores,deentreosquais anecessidadedeanteveros futuros investimentos, a informação transparentee

sustentadarelativaànecessidadedesubstituiçãoeoenvolvimentodosdiversosfornecedorestecnológicosno

planeamentodoinvestimento.[2]

19

2.4 Síntese

Oestudoefectuadonopresentecapítulopermitiuobterconhecimentorelativoàspolíticasdemanutenção

existentes, resultando na consciencialização das vantagens e desvantagens associadas a cada tipo de

manutenção.ATabela1apresenta-seumconjuntodevantagens,desvantagenseprincípiosassociadosacada

tipodemanutençãopreventivaexplorados.

Tabela1-Tabelacomparativaentreasdiferentespolíticasdemanutençãopreventiva

CRITÉRIODE

COMPARAÇÃO

TBM CBM RCM RBM

INFORMAÇÃO

RECOLHIDA

§ Recomendaçõesdofabricant

e

§ Históricodeoperação

§ Parecerestécnicos

§ Variáveisdeestadoque

permitaminferirsobreo

estadodoequipamento

§ Níveisdefiabilidade

pretendidos

§ Tememcontaa

informaçãorecolhidano

TBMeCBM

§ Riscoqueoactivorepresentaparao

sistema

§ Tememcontaainformação

recolhidanoTBMeCBM

ANÁLISE DA

INFORMAÇÃO

§ Curvaestimadaparaataxa

defalhasdoactivo

§ Evoluçãodoestadorealdo

activoeprevisãodeestado

futuro

§ FMECA

§ Análisederiscotendoemcontao

estadodoactivoebinómio

probabilidadeconsequênciade

falha

CRITÉRIO DE

DECISÃO

§ Periodicidade

§ Estadodoactivo

§ Graudefiabilidade

pretendido

§ Limitederiscoaceitável

VANTAGENS § Baixocustode

implementação

§ Baixacomplexidade

§ Verificaçãodoestado

actualdoactivo

§ Previsãodoestadodo

equipamento

§ Permitedetectarfalhas

numafaseinicial

§ Identificaçãoprecisados

modosdefalhae

consequências

§ Garanteafiabilidadee

disponibilidadepretendida

numactivo

§ Avaliaçãoprecisadobinómio

probabilidadeeconsequênciade

falha

§ Garantiadoriscoaceitávelna

operaçãodeumdadoactivo

DESVANTAGENS § Acçõesdemanutenção

desnecessárias

§ Manutençãotardia

§ Falhasinesperadas

§ Implementaçãode

processosde

monitorização

dispendiosos

§ Certasvariáveisdeestado

doactivosãodifíceisde

monitorizar

§ Elevadoscustosna

implementação

§ Abordagem

complexaeextensa

§ Ausênciadehistórico

consistente

§ Cálculodoriscopodeserdedifícil

implementação

§ Elevadoscustos

naimplementação

20

O estudo realizadopermitiu tambémverificar a tendência para a adopçãode políticas demanutenção

baseadasnoestadoerisconosdiversossectoresdeactividade,sendoestaspolíticasdemanutençãopreferíveis

pelos aspectos anteriormente explicados. Para além disso, permitiu definir e priorizar amanutenção sobre

equipamentosqueapresentamdegradaçãoacentuadaouriscoparaosistema.

Perante os factores mencionados no parágrafo anterior e na análise cuidada dos diferentes tipos de

manutenção,decidiudesenvolver-se,napresentedissertação,umametodologiademanutençãobaseadano

estado.

21

3. Metodologiasparaaavaliaçãoeprevisãodoestadodeumactivo

físico

3.1 Introdução

Estecapítuloapresentaumabreverevisãodealgumasmetodologiasutilizadasnaavaliaçãoeprevisãodo

estadodeumactivofísico.Nassecçõesqueseseguemserãoabordadosaspectosimportantesrelativosacada

metodologia,bemcomoalgunsexemplosdeaplicação.

3.2 RedesNeuronaisArtificiais(RNA)

AsRedesNeuronaisArtificiaisconstituemummodeloquepermitecaracterizarsistemascomplexoscom

poucoconhecimentoacercadosmesmos.Aaplicaçãodestemodeloocorreemdiversasáreasdeestudocomoa

saúde,controloeautomação,processamentodedados,entreoutros.

Omodeloderedesneuronaisartificiaisdediversascamadaséconstituídoportrêscamadasprincipais:a

entrada(inputlayer),saída(outputlayer)etodaaestruturaderedeneuronalqueénormalmentedesignadapor

camadaoculta(hiddenlayer).Cadacamadaéconstituídapornósouneurónios,comorepresentadonaFigura

3.1.[13]

Figura3.1–Estruturacaracterísticadeumaredeneuronaldediversascamadas(retiradode[13])

22

ConformerepresentadonaFigura3.1,cadaneurónioencontra-seligadoaumneuróniodacamadaseguinte

porumpeso(𝑤"#),e,paraosneuróniosnacamadaocultarealiza-seoseguintecálculo:

𝑠# = 𝑓 𝑥"𝑤"# + ∅#

*

"+,

(3.1)

onde𝑥"designaai-ésimaentradanarede,𝑤"# representaopesodarelaçãoentreosnósdeentrada𝑖eos

nós 𝑗 da camada oculta.∅# é o bias do j-ésimo neurónio da camada oculta e𝑓(. ) é a função de activação

associadaaoneurónio.[13]

Paracalcularoresultadonasaídacadaneurónionaoutputlayerérealizadooseguintecálculo:

𝑦3 = 𝑔 𝛽#3𝑠# + ∅3

6

#+,

(3.2)

onde𝑔(. ) tal comononeurónio da camadaoculta representa a funçãode activaçãodoneurónio,𝛽#3

representaopesodarelaçãoentreoneurónio𝑗dacamadaocultaeoneurónio𝑘dasaída,∅3éobiasdok-

ésimoneuróniodasaída.[13]

No caso particular do transformador de potência, enquanto activo físico da RNT, as relações entre os

diversosparâmetrosdeanálisedoTPeasfalhasresultantespodemsertreinadascomaaplicaçãodestemodelo.

Umexemplocaracterísticodizrespeitoàaprendizagemdarelaçãoentreasconcentraçõesdosgasesdissolvidos

noóleoisolanteeasfalhasinerentes.[14]

Por vezes, umadasprincipais desvantagensnousodasRNAé a ausênciadeexplicaçãonos resultados

obtidos,aindaqueestesestejamcorrectos.IstoocorreumavezqueasRNAapresentam-secomocaixasnegras

nahiddenlayer,logoasrelaçõesnacamadaocultanãosãocompreendidas,e,consequentementeaaplicação

destemodelodebilitaosresultadosobtidosporespecialistasnasdiferentesáreasemqueoconhecimentoé

imperativo.[13]

3.3 LógicaDifusa(FuzzyLogic)

A lógica difusa foi introduzida em 1965 por Lofti A. Zahed, à data um professor da Universidade de

Califórnia, tendo obtido uma vasta aceitação principalmente nas áreas do Controlo, Automação e Sistemas

Inteligentes.

A lógica difusa confere graus de verdade intermédios para todas as afirmações, i.e., as afirmações são

classificadasdeacordocomníveisdeverdadeintermédiosentreoverdadeiroeofalso.Tome-secomoexemplo

apergunta:“Atemperaturade28℃seráagradável?”.Asrespostasàperguntaanteriorpodemservariadasde

23

acordocomaopiniãodecadapessoa.Assim,paraalgumaspessoasatemperaturade28℃podeseragradável,

mas para outras pessoas quente. Esta lógica é bastante útil neste tipo de problemas uma vez que permite

representarconhecimentosimprecisosepossibilitaobterconclusõesbaseadasnestetipodeconhecimentovago

ouimpreciso.[15]

Na Figura 3.2 apresentam-se as regiões difusas que ilustram os níveis de verdade intermédios para a

variáveltemperaturaexpostanoproblemaanterior.

Figura3.2–Regiõesdifusasparaavariáveltemperatura(adaptadode[15])

Estametodologiaconstituiumaformasimplesdeobterconclusõestendodisponívelinformaçãoimprecisa,

distorcidaeambígua.Apresentaacapacidadedemodelarocomportamentodesistemasdeformacontínuaao

contráriodotradicionalusodevaloresdiscretos,i.e.,permitedefinirvaloresintermédiosparacertasvariáveis

queconvencionalmentetomamumdedoispossíveisvalores.[7]

Osconjuntosdifusosquesãoparteimportanteemtodaalógicadifusa,foramtambémpropostosporLofti

A.Zahed.Deseguidaapresenta-sedefiniçãoparaumdadoconjuntodifuso:

“Seja𝑋umconjuntodepontosnoqualumpontogenéricodesseconjuntoérepresentadopor𝑥.Temos

que𝑋 = 𝑥 .

Assim,umconjuntodifuso𝐴em𝑋écaracterizadopelafunçãodeassociação𝑓<(𝑥)queassociacadaponto

doconjunto𝑋aumnúmerorealnointervalo 0,1 ,emqueosvaloresdepossíveisde𝑓<(𝑥)paraumdado𝑥

representamograudeassociaçãode𝑥em𝐴.Portanto,quantomaispróximo𝑓<(𝑥)dovalor1,maiorograude

associaçãode𝑥em𝐴.”[16]

Umavezdefinidososdiversosconjuntosdifusos,podemrealizar-sediversasoperaçõessobreosmesmos,

i.e.,operaçõesdeuniãoeintersecção.Noentanto,existemoperaçõesespecíficasàteoriadeconjuntosdifusos

sendoestasaconcentração,dilataçãoeintensificaçãodeumdadoconjuntodifuso.NaFigura3.3apresenta-se

oresultadodasoperaçõesespecíficasàteoriadeconjuntosdifusos,paraumdadoconjuntoexemplo.[17]

24

Figura3.3–Resultadodasoperaçõesdeconcentração,dilataçãoeintensificaçãosobreumconjunto“A”

exemplificativo(retiradode[17])

Nalógicadifusaarelaçãoentreasvariáveisdeumdadosistemapoderealizar-secomrecursoàsregras

condicionais“SE-ENTÃO”daseguinteforma:

𝑅𝐸𝐺𝑅𝐴𝑅1: 𝑆𝐸𝑣,é𝑖𝑔𝑢𝑎𝑙𝑎𝐶,K, … 𝑒𝑣*é𝑖𝑔𝑢𝑎𝑙𝑎𝐶*K

𝐸𝑁𝑇Ã𝑂𝑦K = 𝑡 𝑣,, … , 𝑣*

onde𝑣designaumvectordeentradado sistema,𝐶"K representaumconjuntodifusoe𝑡 éa funçãode

entradaquepermiteobterasaída𝑦K.Éimportanterealçarquenossistemasdifusosépossívelqueváriasregras

seencontremsimultaneamenteactivas,i.e.,épossívelterváriasfunçõesdesaída,cadaumacomumgraude

incertezaassociado.[13],[17]

Aexperiênciaeconhecimentodosprofissionaisnasdiferentesáreasdeaplicaçãoédeterminantenacriação

dosconjuntosdifusosetodooprocessoinerenteàlogicadifusa.Aafirmaçãoanteriorésustentadanoprincípio

de que esta metodologia permite codificar as técnicas e mecanismos de diagnóstico que têm por base a

experiência dos especialistas na áreapossibilitandoo desenvolvimentode estratégias, no casoparticular da

gestãodeactivos,queconferemmaiorfiabilidadeedisponibilidade.Esteúltimoaspectorevelaumavantagem

importantefaceàteoriadeRNAnoqueconcernearepresentaçãodeconhecimentodeformaexplícita.[13],

[18]

Tomandoocasoparticulardotransformadordepotência,aaplicaçãodalógicadifusapoderevelar-seuma

ferramentaeficaznagestãodoactivofísicoatravésdaidentificaçãodataxadeenvelhecimento,criticidadee

previsãodotempodevidarestante.[18]

NaFigura3.4,apresenta-seumexemplodeummodelodeaplicaçãodalógicadifusaparaestimarotempo

de vida restante de um dado transformador de potência tendo como base dois parâmetros de entrada: a

25

concentraçãodecompostosfurânicosnoóleoisolanteeograudeisolamentodoTP.NaFigura3.5,apresenta-

seoprocessodecaracterizaçãodavariáveldeentrada,concentraçãodecompostosfurânicosnoóleoisolante,

segundoograudeassociaçãocorrespondente.

Figura3.4–ExemplodemodelobaseadonalógicadifusaparaestimarotempodevidarestantedeumTP(retirado

de[18])

Figura3.5–Regiõesdifusasparaavariávelcompostosfurânicosnoóleoisolante(retiradode[18])

3.4 AlgoritmosGenéticos(GA)

Osalgoritmosgenéticos,propostosporJohnHollandem1975,sãoummétodoheurísticoquepermitede

formagenéricaresolverproblemasdeoptimização,inspiradosnoprincípiodeselecçãonaturaldeDarwin.

AideiaprincipalnoprincípiodaselecçãonaturaldeDarwinéasobrevivênciadosorganismosmaisaptos,

i.e., os organismos que apresentam as melhores características hereditárias à sobrevivência têm

consequentementemelhoreshipótesesdereproduçãooquelevaaqueessasmesmascaracterísticaspassem

com maior frequência para as gerações seguintes. Eventualmente ocorrem mutações genéticas num dado

organismodapopulaçãoquepodempassarparaageraçãoseguinte,e,verificando-seestasvantajosasasua

presençanasgeraçõesseguintesaumenta.

Nosalgoritmosgenéticosoprincípiodaselecçãonaturalreflecte-senasoluçãodeumdadoproblema.Para

umdadoproblemaexisteumapopulaçãodepossíveissoluções.Destapopulaçãosãoescolhidosdoiselementos

edá-seacombinaçãodeaspectosdecadaelemento,talcomonoprocessodereprodução.Oresultadoconsiste

26

numnovoelemento com características quepodemounão representar uma soluçãomais favorável para o

problema.Esteprocessorepete-secontinuamenteatéqueseobtenhaumasoluçãoconsideradaóptimaparao

problemaemquestão.Achavedesteprocessoconsistenaescolhadoselementosparareproduçãocombasena

suaaptidãopararesolveroproblemaemquestão.Assim,oselementoscommaioraptidãosãoescolhidoscom

maiorfrequência.[19]

NaFigura3.6,apresenta-seaestruturacaracterísticadeumalgoritmogenético.Existemalgumaslimitações

com uso deste tipo de algoritmos na sua formamais simples que se prendem essencialmente com a baixa

velocidadedeconvergênciaparaasoluçãoóptimaeaescalabilidadeparaproblemasdeelevadacomplexidade.

[20]

Figura3.6–Estruturadeumalgoritmogenético(retiradode[21])

Nocasoparticulardotransformadordepotência,sãoporvezesutilizadosalgoritmosgenéticosemconjunto

comoutrasmetodologias,comoasredesneuronais,quepermitemdetectarfalhasassociadasaoreferidoactivo.

[20],[22],[23]

A aplicação dos algoritmos genéticos ocorre em diversas áreas que variam desde a saúde às áreas

financeiras. Tratando-se de um algoritmo bastante utilizado em optimização, vários processos de gestão,

planeamento,desenvolvimentodeestruturasecomponentesnasmaisdiversasáreasdaengenhariarecorrem

aousodosalgoritmosgenéticos.[19]

27

3.5 ModeloocultodeMarkov(HMM)

OmodelodeMarkovéummodeloestocásticoquepermitemodelarsistemasquesealteramdeforma

aleatóriaemqueseassumeapropriedadedeMarkov,i.e.,osestadosfuturosdosistemadependemapenasdo

estadoactualenãodeestadosanteriores.

OmodeloocultodeMarkovéummodeloestatísticoemqueosistemaamodelarassumeaspropriedades

de um processo de Markov com parâmetros desconhecidos, i.e., existem estados ocultos que não são

directamente observáveis ao contrário do que se sucede nummodelo regular deMarkov em que todos os

estadospossíveisdosistemasãovisíveis.[24]

UmexemploclássicoquepermiteintroduzirosmodelosocultosdeMarkovéocasinoporvezesdesonesto.

Considere-sequeexistemdoisdadosdisponíveisnumjogodecasino,umdosdadoséfraudulentoeooutroé

equilibrado.Podemosmodelarosresultadosobtidosnodadoequilibradoatravésdeumadistribuiçãouniforme,

contrariamenteaodadofraudulentoemqueumdosnúmerostemmaiorprobabilidadedeocorrer.Tendoem

contaquenãoépossívelsaberqualdosdadosfoilançadoasituaçãoexpostapodesermodeladaporummodelo

ocultodeMarkovconsiderandoquecadadadoéumestadoquetemcomoresultadoumnúmero.AFigura3.7

permitemodelarasituaçãoanteriormenteexposta.

Figura3.7–Representaçãodoexemplodedoisdados,umequilibradoeoutrofraudulentoeassuasdistribuições

probabilísticas(retiradode[24])

UmmodeloocultodeMarkovpermiterepresentardistribuiçõesprobabilísticascombasenumconjuntode

observaçõessequências.Considere-sequeocorreumadadaobservaçãonuminstantedesignado𝑡sendoesta

observaçãorepresentadapelavariável𝑌T.Avariável𝑌Tpodeserdotipointeiro,alfabético,simbólico,ououtro,

desdequesejapossíveldefinirumadistribuiçãoprobabilísticasobreovalordestavariável.Assume-sequeas

observaçõesocorrememperíodosdetempoigualmenteespaçados.[25]

28

OmodeloocultodeMarkov tomaduaspropriedades importantes.Emprimeiro lugar,assume-sequea

observaçãorealizadanoinstante𝑡foigeradaporumprocesso𝑆Tqueéocultoaoobservador,i.e.,oobservador

vê apenas 𝑌T , o resultado. Em segundo lugar, toma-se como verdade que este processo oculto satisfaz a

propriedadedeMarkovjáreferida.Assim,podemosenunciarqueaprobabilidadeconjuntadeumasequência

deestadoseobservaçõesdaseguinteforma:

𝑃 𝑆,:V, 𝑌,:V = 𝑃 𝑆, 𝑃 𝑌,|𝑆, 𝑃 𝑆T|𝑆TX, 𝑃 𝑌T|𝑌TX,

V

T+Y

, (3.3)

onde𝑋,:Vrepresenta𝑋,, 𝑋Y, … , 𝑋V.[25]

AsaplicaçõesdomodeloocultodeMarkovtêmespecialreconhecimentonasáreasdoreconhecimentoda

fala,biologia computacional,particularmente,naprevisãogenéticaemodelaçãodeerrosnas sequênciasde

ADN.Asaplicaçõesdestametodologiarevelam-setambémimportantesnadetecçãoeidentificaçãodefalhas.

[26],[27],[28]

3.6 RedesBayesianasDinâmicas

Asredesbayesianasdinâmicaspertencemàfamíliadasredesbayesianas.Estametodologiarepresentaum

modeloprobabilísticotemporal,naformadeprocessosestocásticosatravésdasequênciadedadosouséries

temporais.[29]

Estemodeloprobabilísticopermitedescreverumsistemadinâmico,i.e.,umsistemaqueevoluiaolongo

dotempo,namedidaemquepermitedescrevereactualizarumdadosistemaàmedidaqueotempopassa,e

ainda,possibilitaaprevisãodaevoluçãodessemesmosistema.[30]

Antesdecompreenderasredesbayesianasdinâmicas,énecessáriointroduziralgunsaspectosimportantes

relativosàsredesbayesianas.Asredesbayesianassãorepresentaçõesdesistemasqueenvolvemrelaçõesde

incertezaentreumgrupodevariáveisaleatórias.[30]

Arepresentaçãodasredesbayesianasérealizadacomrecursoaumgrafodireccionadoacíclico(DAG).Os

nósdaDAGsãovariáveisdo sistemaouestadoseas ligaçõesentrenós (arcos) representamadependência

condicionalentrediferentesvariáveis.Aintensidadedasrelaçõesestabelecidasnarede,i.e.,aintensidadedos

arcosqueligamdoisnósécalculadacomrecursoaousodeprobabilidades,sendoarepresentaçãodeincerteza

de forma gráfica uma das vantagens desta metodologia. A Figura 3.8 representa uma rede que ilustra a

independênciacondicionalentrevariáveis.[29]

29

Figura3.8–ModelográficodaindependênciacondicionaldasvariáveisXeYfaceaZ(retiradode[30])

Asrelaçõescausaisnumaredesãorepresentadasatravésdeumarcodireccionalcominícionavariávelque

causaumdadoefeitoefimnavariávelafectada.AFigura3.9mostraadependênciacausalentreasvariáveisZe

XeZeY,exemploderedebayesianasimples.[30]

Figura3.9–RedeBayesianasimples(retiradode[30])

Ateoriadaprobabilidadebaseia-seemtrêsaxiomasprincipais:

1. 0 ≤ 𝑃 𝑋 ≤ 1

2. 𝑃 𝛺 = 1, 𝑒𝑚𝑞𝑢𝑒𝛺𝑑𝑒𝑠𝑖𝑔𝑛𝑎𝑜𝑒𝑠𝑝𝑎ç𝑜𝑑𝑒𝑎𝑐𝑜𝑛𝑡𝑒𝑐𝑖𝑚𝑒𝑛𝑡𝑜𝑠

3. SeosacontecimentosXeYsãomutuamenteexclusivos,então𝑃 𝑋 ∨ 𝑌 = 𝑃 𝑋 + 𝑃 𝑌

Aregrafundamentaldocálculoprobabilísticoédadapeloseguinte:

𝑃 𝑋 ∧ 𝑌 = 𝑃 𝑋|𝑌 𝑃 𝑌 (3.4)

𝑃 𝑋|𝑌 =

𝑃 𝑌|𝑋 𝑃 𝑋𝑃 𝑌

(3.5)

Naexpressão(3.5),𝑋representaahipótese,𝑌aevidênciae𝑃 𝑌 éofactordenormalizaçãoquepodeser

determinadopeloseguinte:

𝑃 𝑌 = 𝑃 𝑌|𝑋 𝑃 𝑌 + 𝑃 𝑌|𝑋 𝑃 𝑋 . (3.6)

30

AsRedesBayesianastêmapropriedadedequeografo(DAG)podeserconsideradocomoarepresentação

daprobabilidadeconjuntaparatodasasvariáveis,denominadaporchainrule:

𝑃 𝑋,, … , 𝑋* = 𝑃 𝑋"|𝑃𝑎 𝑋"

*

"+,

, (3.7)

onde𝑃𝑎 𝑋" representaoconjuntodepaisdonó𝑋".[29],[30]

Assim,atopologiadeumaredebayesianapermiterepresentarumconjuntodevariáveissobaformade

nóseatravésdeumaDAGpossibilitaarepresentaçãodasrelaçõesentreasvariáveis.Estatopologiapermite

descrever de forma qualitativa e quantitativa um domínio estabelecendo uma estrutura de controlo para a

inferênciaeaprendizagem,característicasimportantesdestametodologia.[29],[31]

As redes bayesianas dinâmicas podem ser definidas como uma repetição das redes bayesianas

convencionaisondeseadicionaadimensãotemporalentreasredes.Destemodo,umaredebayesianadinâmica

define-secomoumaredecompostaporumasequênciade𝑇variáveisdeestadoocultaseobserváveisemque

𝑇representaolimitedetempodoprocessoestudado.[31]

AFigura3.10apresentaoprocessodeevoluçãotemporaldasredesbayesianas.NaFigura3.10,verifica-se

apresençadasdenominadastime-slice,queidentificamdiferentesinstantesdetempoparaaredebayesiana.

Tambémépossívelverificarrelaçõesintra-temporais,relaçõesentrevariáveisdeestadoconformeabordadonas

redesbayesinaserelaçõesinter-temporaisquedescrevemrelaçõestemporaisentrenós.[30],[31]

Oparágrafoanteriorpodesertraduzidodeformamatemáticaatravésdoseguinte:

𝑃 𝑋, 𝑌 = 𝑃 𝑋"|𝑋"X,

VX,

"+,

𝑃 𝑌"|𝑋"

VX,

"+f

𝑃 𝑋f (3.8)

onde T representa o instante que pretendemos estudar. Na Figura 3.10 apresenta-se um diagrama que

representa de forma ilustrativa um processo de evolução temporal característico das redes bayesianas

dinâmicas.[30]

Figura3.10–Diagramailustrativodoprocessodeevoluçãotemporalassociadoaredesbayesianasdinâmicas

(retiradode[30])

31

Trêsconjuntosdeparâmetrospermitemespecificarumaredebayesianadinâmica:

1. Distribuiçõesprobabilísticasdetransiçãoentreestados,𝑃 𝑋"|𝑋"X, ,queespecificamrelações

entreinstantestemporais;

2. Distribuições probabilísticas de observação ,𝑃 𝑌"|𝑋" , que especificam as relações entre nós

observáveiseoutrosnósnumdadoinstantedetempo𝑡;

3. Distribuiçãoinicial,𝑃(𝑋f),queapresentaadistribuiçãoprobabilísticanoiníciodoprocesso.

Osprimeirosdoisparâmetrosdevemserdeterminadosparatodasastime-slices,existindoapossibilidade

deobterdistribuiçõesinvariantesnotempooudistribuiçõesvariantesnotempo.Osseguintesprocessos

representam tarefas importantes, regularmente utilizadas na procura e criação de uma rede dinâmica

bayesiana:

§ Inferência: permite estimar as funções de probabilidadedos estados desconhecidos dadoum

conjuntodeobservaçõesedeterminarumapossíveldistribuiçãoinicial;

§ Descodificação:permiteencontrarosvaloresdeprobabilidadequemelhorseadequamauma

sequenciadeestadosnão-observáveisquegeraramumasequênciadeobservações;

§ Aprendizagem: permite estimar os parâmetros de uma rede bayesiana dinâmica quemelhor

representamumasequênciadeobservações,eassimpermitemmodelaro sistemademelhor

forma;

• Supressão:esteprocessopermitedistinguirosnósquetêmmaiorimportânciaparaainferência

naredebayesianadinâmica,eliminandoosquenãoseadequamàrede.[30],[31]

3.7 MétododosPesos(WeightedSumModel)

Ométodo dos pesos também conhecido comoweighting and scoring constitui ummétodo de análise

multicritériooudeváriosatributos.Estemétodoenvolveaidentificaçãodeatributosrelevantesparaumdado

projectoeconsequentealocaçãodepesosacadaatributodeacordocomoseugraudeimportânciarelativa.No

casoparticulardagestãodeactivosfísicos,umdadoactivofísicoquecontém𝑁atributosrelevantesparaasua

correcta gestão. Os atributos relevantes são avaliados segundo uma escala de pontuações que reflectem o

desempenhodoatributoemquestão.[32]

Ométodo dos pesos é ummétodo de análise simples emproblemas unidimensionais. Na hipótese de

existirem𝑎alternativase𝑛 critériosdeavaliação,asalternativassãoclassificadasdeacordocomaseguinte

expressão:

𝜙 = 𝑎"#𝑤#

#

"

(3.9)

32

Naexpressãoacimaenunciada,𝜙representaapontuaçãoobtidasegundoaexpressão.Umdadovalorda

i-ésimaalternativaérepresentadopor𝑎"# eorespectivopesopor𝑤#.Apontuaçãototaldecadaalternativa

correspondeàsomadosprodutosconformeindicaaexpressãoacima.Umdosaspectosnegativosdestemétodo

prende-secomasuaaplicaçãoaproblemasdedecisãomultidimensionalquesetornadifícil,umavezqueao

combinardiferentesdimensõeseunidadesopressupostodapropriedadeaditivaéviolado.[33]

O resultadodestemétodo consiste assimnumaúnica pontuaçãoponderadaquepermite comparar de

formageralodesempenhodediversasopções.Naperspectivadegestãodeactivosfísicos,estemétodopermite

avaliardeformageraleunívocaodesempenhodeumdadoactivofísico.[32]

A classificação de um dado atributo é um processo que atribui um dado valor numérico ou de outra

naturezaaumdadojulgamento.Nosentidodesustentarafiabilidadedestemétodo,osjulgamentosnãodevem

de qualquer forma ser aleatórios ou subjectivos, devendo reflectir opiniões de especialistas e informação

objectivarelevantenaáreadoproblema.[32]

Dadaanatureza intuitivaesimplistadestemétodoasaplicaçõesdomesmosãovariadasemdiferentes

áreas,desdeasáreasfinanceirasaossistemasdeenergia.Nocasodesistemasdeenergiarenovávelpodemos

encontrardiversasaplicaçõesem[34],[35],[36]e[37].

33

4. Caracterizaçãodarede

4.1 Introdução

NestecapítuloérealizadaumabreveapresentaçãodaconstituiçãodaRedeNacionaldeTransporte,alguns

dosseusactivosfísicosconstituintes,comespecialdestaquenaanálisedostransformadoresdepotência,que

sãooprincipalobjectodeestudonapresentedissertação.

ARNTasseguraemPortugalotransportedeenergiaeléctricaemmuitoaltatensão.Aredeéconstituída

por um conjunto de infra-estruturas que incluem subestações, linhas aéreas de muito alta tensão,

transformadoresdepotência,disjuntoresdepotência,entreoutrosactivosfísicos.ARNTapresentaumarede

malhadacomsubestaçõesmaioritariamentededuplobarramentoedisjuntoremeio[38].

NaFigura4.1,apresenta-seummapadaconstituiçãodaRNTondeseverificaapresençadosdiversosníveis

detensãonarede,bemcomoaexistênciademaisdemeiacentenadesubestaçõesquepermitemdireccionare

controlarofluxoenergético.[39]

Figura4.1–MapadaRedeNacionaldeTransporte(retiradode[40])

34

4.2 LinhasAéreasdeMuitoAltaTensão(MAT)

AslinhasaéreasdeMATpermitemestabelecerinterligaçõesentrediversospontosdaredee,destemodo,

assegurarotransportedeenergiaentreestesparatrêsníveisdetensão(150,220e400kV).

AslinhasaéreasdeMATsãoconstituídasporquatroelementosprincipais:

§ Caboscondutores

§ Cabosdeguarda

§ Apoios

§ Isoladores

Oscaboscondutoresconstituemomeiodeconduçãodaenergiaeléctricaatéaoslocaispretendidos.Dadas

as características das redes de transporte, em particular, os elevados níveis de tensão, estes cabos são

criteriosamenteescolhidos.Estaescolhatemcomoprincipalobjectivoassegurarascaracterísticasmecânicase

eléctricasnecessáriasparasuportarcorrentesdedefeitoeacapacidadedetransportedeenergiaespecíficadas

linhasdeMAT.[41]

Oscabosdeguardadesempenhamfunçõesdeprotecçãodoscaboscondutoresepermiteminterligaras

terras dos diversos apoios da linha e das respectivas subestações terminais. Dado que se encontram

directamente ligados à terra através da estrutura metálica dos apoios, esta ligação permite normalmente

eliminarascorrentesdedefeito.[41]

AFigura4.2apresentaumexemploondeoscaboscondutoresecabosdeguardaencontram-sepresentes

numapoiopertencenteaumalinhadeMAT.

Figura4.2–Caboscondutoresecabosdeguarda(retiradode[41])

35

Osisoladorespermitemasseguraroisolamentoeléctricoentreoscaboscondutoreseaestruturametálica

dos apoios. Para além de isolamento, também conferem suporte mecânico para os cabos condutores. Os

isoladores presentes em linhas deMAT podem ser essencialmente de três tipos: campânula, espigão e de

materiaiscompósitos.

Isoladoresdotipocampânulaeespigãopodemserconstituídosporvidrotemperadooucerâmica,talcomo

representadonaFigura4.3.AFigura4.4apresentaumconjuntodeisoladoresdemateriaiscompósitos.

Figura4.3–Isoladoresdotipocampânulaeespigão(retiradode[41])

Figura4.4–Isoladoresdemateriaiscompósitos(retiradode[41])

Porfim,noquedizrespeitoaelementosconstituintesdaslinhasdeMAT,osapoiostêmcomoprincipal

objectivo suportar emanteros restanteselementosdas linhas. Estespodemser constituídosporestruturas

reticuladasoutubularesemaço.Osapoiospermitemgarantirocumprimentodasdistânciasmínimasentreas

linhasdeMATeosobjectosmateriaisqueasrodeiam:estradas,edifícios,árvores,entreoutros.[41]

Relativamente ao tipo de configurações de apoios presentes em redes de transporte, na Figura 4.5 é

apresentadoumapoiodelinhasimplesedelinhadupla.Paraalémdelinhasaéreas,aRNTcontaaindacomuma

pequenaporçãodelinhassubterrâneasquenãoexcede100km.[42]

36

Figura4.5–Apoiosdelinhaduplaesimples(adaptadode[43])

4.3 Disjuntores

OsdisjuntoressãoelementosfundamentaisparaocorrectofuncionamentodaRNT.Sãoactivosfísicosque

permitem o controlo manual ou automático do fluxo de corrente. Podem estar fechados (à condução)

permitindoassimapassagemdecorrenteouabertos(aocorte)inibindoassimofluxodeenergia.

Osdisjuntores encontram-senormalmente fechados, alterandoo seuestado somenteem situaçõesde

defeito na rede, com o objectivo de proteger os restantes componentes da rede. Estes são normalmente

chamadosaactuarcombaixafrequência,masquenecessariamentetêmdeapresentarrapidezeprecisãonasua

actuação,umavezquetêmcomoprincipal funçãoprotegerosrestanteselementosconstituintesdaRNTem

situaçõesanómalas.[44]

Paraalémdasfunçõesdesegurançanocontextodesituaçõesanómalasosdisjuntoresprestamauxílioem

eventos de manutenção da RNT, por exemplo a manutenção de linhas deMAT e criação de condições de

segurançaparaarealizaçãodetrabalhos.[44]

Osprimeirosdisjuntoresquesurgiramoperavamcomrecursoaágua.Posteriormente,surgiramdisjuntores

aóleoearcomprimido,e,sómaistardeapareceramosdisjuntoresavácuoehexafluoretodeenxofre(SF6).Na

Figura4.6encontram-serepresentadosalgunsdostiposdedisjuntoresacimareferidos.[2],[44],[45]

37

Figura4.6–Disjuntoresdediferentestecnologias(óleo,arcomprimidoeSF6)(retiradode[44])

4.4 Descarregadoresdesobretensão

Uma Rede de Transporte de Energia Eléctrica é normalmente constituída por descarregadores de

sobretensãodelinha,sendoestesactivosfísicosutilizadoscomointuitodeaumentarafiabilidadenaprotecção

daslinhasdetransmissãodeenergiaeléctricaquandoocorremdedescargasatmosféricasecurto-circuitos.[46],

[47],[48]

Osdescarregadoresdesobretensãodelinhapodemapresentardoistiposdeestruturas.Aprimeirarefere-

se a descarregadores sem explosores, que, são directamente ligados ao cabo condutor e apresentam como

principalvantagemaausênciadeatrasosnaabsorçãodaenergiadasobretensão.Asegundadizrespeitoaos

descarregadorescomexplosores,emqueosexplosoressãoinseridosentreodescarregadoreocabocondutor.

[49]

Osdescarregadores semexplosoresgeralmenteoperamde formacontínuaeapresentamumaelevada

resistêncianaausênciadedescargas.Porsuavez,osdescarregadorescomexplosoresoperamapenasperante

umadescargaatmosféricaqueafectealinha.Esteúltimoaspectodosdescarregadorescomexplosoresreflecte-

se normalmente num aumento do tempo de vida de forma significativa deste activo físico. Na Figura 4.7,

apresenta-seumdescarregadordesobretensãodelinha.[49]

38

Figura4.7–Descarregadordesobretensãodelinha(retiradode[50])

Historicamente,osprimeirosdescarregadoresdesobretensãoeramconstituídosporexplosoresligadosem

série e discos de carboneto de silício (SiC). Posteriormente surgiram os descarregadores de sobretensão

constituídosporvaristoresdeóxidodezinco(ZnO),queactualmenteconstituemamaioriadosdescarregadores

existentesnaRNT.[49]

4.5 Seccionadores

Segundo[51],umseccionadorétodootipodedispositivomecânicoutilizadoparaalterarasligaçõesou

isolamentodeumdado circuitoouequipamentoda fontedeenergia.Os seccionadoresdevempermitir, de

forma fiável, a abertura e fecho do circuito e a passagem de corrente ininterruptamente sem que ocorra

sobreaquecimento.

Aalteraçãodoestadodoseccionadorparaaposiçãoondenãoocorrepassagemdecorrente(estadoaberto)

dásegeralmenteperanteduassituações.Aprimeiradizrespeitoàsoperaçõesdiáriasrealizadasnosistemaem

queesteactivose insere,quereflectemtodootipodeacçõescomunsnodespacho.Asegundasituaçãodiz

respeitoaacçõesdemanutençãonaslinhasdeMATouemequipamentosdasubestação.[52]

Osseccionadoresnãosãoutilizadosnormalmenteutilizadospararealizaroperaçõesdecontrolo,massim

para assegurar a segurança operacional. Deste modo, devem operar somente quando a corrente já foi

interrompida por um dispositivo de controlo, por exemplo um disjuntor. Destacam-se alguns tipos de

seccionadoresdealta-tensão:seccionadordecortevertical,corteaocentro,pantógrafoeseccionadordeduplo

corte. Sujeitos ao espaço em cada subestação, o seccionador pode ainda ser montado segundo diversas

orientações.[52]

39

NaFigura4.8,apresentam-sealgunsexemplosdeseccionadores.Daesquerdaparaadireitapodemosver

respectivamenteumseccionadordotipoduplocorte,verticaleumseccionadordotipopantógrafo.[53]

Figura4.8-Exemplodeseccionadores(adaptadode[53])

Algunsaspectoscaracterísticosdecadatipodeseccionadorreferidosãoenumeradosdeseguida.Segundo

[52],osseccionadoresdecorteverticalsãonormalmenteutilizadosemclimasmaisfriosepropíciosàformação

degelodadoquesãoconstituídosporlâminasrotativas.Porsuavez,osseccionadoresdotipocorteaocentro

são frequentemente inseridos perante a falta de espaço imediatamente acima destes, embora que em

comparaçãoaosseccionadoresdecorteverticalnecessitamdeumespaçamentoporfasesuperior.

Osseccionadoresdeduplocorteproporcionamduasáreasseparadasdeinterrupçãoporfase,e,talcomo

oseccionadorvertical,assuaslaminasrotativasadequam-seaambientesfrios.Porfimosseccionadoresdotipo

pantógrafoencontram-seentreosmaisutilizadosdadoquerequeremousodemenosespaçofísico,e,asua

aplicaçãoestende-seaníveisdetensãomaiselevados.[52]

4.6 Sistemasdeprotecção

Umsistemadeprotecçãoénormalmenteconstituídoportransformadoresdemedida,relésdeprotecção,

cabosde ligação, disjuntor ebaterias.Aprincipal funçãodeste sistema consistenadetecçãodedefeitosou

anomaliasearespectivacorrecçãocomsegurança,semprequepossível.

Ascaracterísticasessenciaisnumsistemadeprotecçãopassampelaselectividade, fiabilidade, rapideze

disponibilidade. Para alémdestas, a disponibilidade do sistema, flexibilidade e compatibilidade são também

aspectosquedevem fazerpartedos sistemasdeprotecçãopresentesnaRNT,dadaaelevadaquantidadee

variedadedeactivospresentesnarede.[38]

Umsistemadeprotecçãopodeserconstituídoporsubsistemasindependentes.Doissubsistemasintegram

funçõesexclusivasdeprotecção, controloemonitorizaçãodoselementosda rede,denominadosporSPT1e

SPT2. Existe ainda um sistema de protecção, SPT3, que assegura funções de protecção ao nível global da

subestação.NaFigura4.9,apresenta-seumbrevediagramadaarquitecturadesteúltimo.[38]

40

Figura4.9–ArquitecturacaracterísticadosistemadeprotecçãoSPT3(retiradode[38])

Verifica-senaFigura4.9queossistemasdeprotecçãosãoconstituídosporpainéis(UP).Cadapainel(UP)

adquire informações relativasaumactivo, comunicandoessa informaçãoaumaunidade central (UC).AUC

efectuaagestãodessainformação,e,casonecessárioprocedeaacçõesderesposta.

Paraalémdostrêssistemasdeprotecçãoanteriormentereferidos,nossistemasdeprotecçãoqueintegram

aRNT,podeexistirumsistemadeprotecçãodebarramentocentralizado(SPB).OSPBassumeumfuncionamento

semelhante ao apresentado para o SPT3, com a particularidade de apresentar uma tipologia de sistema

centralizado,i.e.,recebedirectamenteinformaçõesdosdiversosactivosmonitorizadoseefectuaagestãodessa

informação.[38]

O SPB realiza funções de protecção do barramento que monitoriza. Na Figura 4.10, apresenta-se a

arquitecturacaracterísticadeumSPB.Verifica-senaFigura4.10apresençadeArmáriosHqueexecutamas

decisõestomadaspeloSPB.

Figura4.10–Arquitecturacaracterísticadeumsistemadeprotecçãodebarramento(retiradode[38])

Ossistemasapresentadosexecutamdiversasfunçõesdeprotecção.Noentanto,umavezqueestasnão

pertencemaoâmbitodeestudodestadissertação,apenasserãoreferidasalgumasfunçõesdeprotecção.

Emprimeiro lugar, uma funçãodeprotecção é caracterizadapela capacidadedeprocessar informação

relativaatensões,correnteseestadodosequipamentoscomoprincipalobjectivodedetectaranomaliasnarede

41

edesencadearasrespectivasacçõesderesposta.Asfunçõesdeprotecçãoexistentessãodiversaseparatalvaria

tambémainformaçãonecessária,aalgoritmiaimplementada,entreoutrosaspectos.[38]

NoâmbitodaunidadecurriculardeProtecçõeseAutomaçãoemSistemasdeEnergia foramestudadas

algumas destas funções de protecção como a protecção diferencial, protecção de distância com recurso a

diferentes escalões de protecção, máxima intensidade homopolar, entre outras. As funções anteriormente

referidaspodempertenceraoconjuntodefunçõesqueintegramossistemasdeprotecçãodeumORT.

4.7 TransformadoresdePotência

Ostransformadoresdepotência(TP)sãoactivosfísicosmuitoimportantesemtodaaRNT.Sãonecessários

aolongodetodaainfra-estruturaepermitemmodificarosníveisdetensãoaolongodetodaarede.Paraalém

daelevadaimportânciadasfunçõesdesempenhadas,esteactivoétambémomaisdispendioso(naordemdos

milhõesdedólares).[54],[55]

Os transformadoresdepotênciavariamemníveisde tensãodeentradae saída.Estesníveisde tensão

podemvariardesdedezenasdekVnamédia tensãoatéàscentenasdekVnamuitoalta tensão.Tambéma

potênciadesaídapodevariardesdecentenasdekVAatéàscentenasMVA.NocasoparticulardaRNT,onível

de tensãonoprimáriodesteactivovariaentreos400,220ou150kVeapotênciaaparente trifásicaatéaos

450MVA.[2]

NaRNT,paraalémdostransformadorestrifásicosqueconstituemamaiorpartedosTPdaRNT,existem

tambémautotransformadoresquepermitemrealizarainterligaçãodosdiferentesníveisdetensãonaRNT.Na

família de transformadores depotência existemaindabancosde transformadoresmonofásicos, tambémde

enrolamentosseparados,talcomoostransformadorestrifásicosquefazemaligaçãoàredededistribuiçãode

altatensão.[54]

EmtermosconstrutivosoTPénecessariamenteconstituídoporumnúcleoeenrolamentos,queconstituem

aparteactivadoTP.Onúcleoégeralmenteconstituídopormaterialferromagnéticoquepermiteatransferência

de corrente induzida do enrolamento primário para o secundário. Os enrolamentos formam normalmente

bobinasdematerialdecobre.

Os transformadores de potência que integram a RNT são complexos e constituídos por diversos

componentes.EsteestudoserádetalhadoparaacategoriadetransformadorestrifásicosUmavezqueamaior

partedafamíliadeTPéconstituídaportransformadorestrifásicos,oestudoserádetalhadonestacategoriade

TP.[2]

42

Ostransformadorestrifásicos(TT)sãogeralmenteclassificadosdeacordocomaconfiguraçãodocircuito

magnéticoedisposiçãodosenrolamentos.Destacam-seduassoluções,ostransformadoresdotipoShelledo

tipoCore.NaFigura4.11,apresenta-seaconstituiçãodeumtransformadordotipoShell.

Figura4.11–TransformadordotipoShell(retiradode[54])

OTPapresentadonaFigura4.11éconstituídoportravessias,cuba,enrolamentos,núcleo,entreoutros

componentes.Astravessiasasseguramoisolamentoentreoscondutoresexterioreseoscondutoresinteriores

queseencontramligadosaosenrolamentosnointeriordoTP.Paraalémdasuafunçãoisolante,permitemo

controlodocampoeléctriconoexterioreinteriordatravessia.

As travessias distinguem-se pela sua construção, podendo esta ser capacitiva ou não-capacitiva. As

travessiasdotiponão-capacitivo integramapenasalgumas ligaçõesdeenrolamentosterciários,dadaabaixa

criticidadedestasligações.Asrestantesligações,níveisdeMAT(400,220e150kV),sãosempreefectuadascom

recursoatravessiasdotipocapacitivoqueapresentamníveisdeisolamentosuperior.

Acubaéodepósitoondecirculaoóleoisolanteelocalondeencontra-sesubmersaaparteactivadoTP.

Enquanto componente dos TP que integram a RNT, a cuba assegura a protecção mecânica e suporte dos

restantescomponentes.Emtermosconstrutivos,acubadeveapresentarestanquicidade,resistênciaestrutural

eaovácuobemcomoa corrosão,por formaagarantirumcorrectodesempenhooperacionaldos restantes

componentes.[54]

Aestanquicidadeéumaspectoimportantequedeveseracondicionado,dadaaimportânciaemminimizar

as fugas de óleo isolante bem como a presença de humidade proveniente do ambiente exterior ao TP. A

resistênciaaovácuorepresentatambémumfactorimportanteumavezqueénecessáriocolocaroTPsobvácuo

apósamontagemouoperaçõesdemanutenção.Para alémdas funçõesda cubaanteriormente referidas, é

atravésdacubaqueseefectuaaligaçãoàterradediversoscomponentespresentesnoTP.

43

Existem também alguns elementos associados à cuba que são de particular importância como os

radiadores,válvulas,juntas,conservador,entreoutros.NaFigura4.12,apresentam-seesteselementosnumTP.

AsválvulaspermitemoacessoaoTPdeformanão-intrusiva,essencialemacçõesdemanutençãoerecolhade

amostrasdeóleoisolanteeasseguramtambémoisolamentodoconservador,radiadoreseoutroselementos.

Figura4.12–ElementosassociadosàcubadoTP(retiradode[54])

Os radiadores desempenham essencialmente a função de circulação do óleo isolante, garantindo as

condiçõesderefrigeraçãoprojectadas.Asjuntassãoelementosessenciaisparapreservardaestanquicidadedo

TP,podendoapresentar formatoplanoou toroidalenormalmenteconstituídasporelastómeroquepermite

suportartemperaturasaté120°C.

Porfim,noquedizrespeitoaelementosassociadosàcuba,oconservadoréumdepósitodeóleo,quese

encontranapartesuperiordoTP.Oconservadoréumelementoreactivoquefaceàvariaçãodatemperatura

operacionaldoTPepermitecompensarasdilataçõesecontracçõesnovolumedeóleo.[54]

OsenrolamentosenquantocomponenteondesedáapassagemdecorrentepeloTPdevemapresentar

impreterivelmente elevados níveis de condutividade eléctrica, para que a sua resistência seja mínima, e,

consequentementeasperdasnoTPsejamminimizadas.Osenrolamentossãogeralmenteconstituídosporcobre

dealtacondutividadeisoladoscompapelkraft,comoapresentadonaFigura4.13.

44

Figura4.13–Enrolamentoconstituídoporcobre(retiradode[54])

Oóleo isolanteé fundamentalna refrigeraçãode todooTP.As suas capacidades térmicaspermitema

absorçãodecalorprovenientedaparteactivadoTPtransmitindo-oparasuperfíciesexternas,podendoestasser

arrefecidasporcirculaçãoforçadaounatural.Paraalémdisso,oóleoéessencialnoisolamentodoTP,umavez

quepreenchealgunsespaçosvaziosnointeriordomesmo.

As competências do óleo são também evidentes no seu uso para a detecção de defeitos no TP. São

realizadosdiversostestesaestecomponente,nomeadamenteaanáliseaosgasesdissolvidosnoóleoeanálise

decompostosfurânicospresentesnoóleoqueserãoabordadosemdetalhenasecção5.2.[54]

Oreguladordastomadasdecargadeumtransformadordepotência(OLTC)éumelementofundamental,

umavezquepermitealterararelaçãodetransformaçãodoTP,motivadapelavariaçãodacarga,semqueocorra

interrupçãonacorrentedesaída.

AalteraçãodarelaçãodetransformaçãodoTPdá-secomrecursoàvariaçãodonúmerodeespirasnos

enrolamentosqueconstituemoTP.NãopodendohaverinterrupçãonacorrentedesaídadoTPemcontexto

operacional,aalteraçãodarelaçãodetransformaçãodoTPrealiza-seatravésdeimpedânciasdetransiçãoque

permitem suavizar a operação demudança bem como assegurar a continuidade na corrente de saída. Esta

operaçãodealteraçãodatomadaseleccionadapodeserentendidadeformavisualatravésdaFigura4.14.[56]

45

Figura4.14–Operaçãodecomutaçãodatomadadecarga(retiradode[57])

Assim,umreguladordetomadasdecargaégeralmenteconstituídoporumruptorqueactuaenquanto

comutadorentrediferentestomadaseumselectordetomadasquedácontadaselecçãodatomadaparaum

dadoperíododetempo.NaFigura4.15apresenta-seoesquematípicodestecomponentecomidentificaçãodos

elementosreferidos.

Figura4.15–Estruturatípicadeumreguladordetomadasdecarga(retiradode[54])

TalcomooTPéconstituídoporumacubaqueacondicionaoóleoisolante,oreguladordetomadasdecarga

temgeralmenteasuaprópriacubanaqualcirculaóleoisolante.EstaseparaçãodeóleosentreoTPeoregulador

dá-se com objectivo de evitar a contaminação dos óleos e propiciar resultados mais esclarecedores nas

diferentes análises realizadas ao óleo. Actualmente, os transformadores de potência que constituem a RNT

apresentamoperfildeidadesexpostonaFigura4.16.[54],[56]

46

4.8 CaracterizaçãodaRNT

Segundo[2],a31deDezembrode2014existiamcercade67subestaçõesemserviço,8630kmdelinhas

detransportedeenergiaemconjuntocom11postosdecorte,2deseccionamentoeumdetransição.Apotência

de transformação em serviço à data era de 35 574 MVA, valor de potência que inclui a presença de

autotransformadoresetransformadoresdeduascategorias.

Relativamenteàslinhasdetransportedeenergiaestasdistinguem-sesegundodiferentesníveisdetensão

conformefoidetalhadonasecção4.2.NaTabela2apresentam-seosdiferentesníveisdetensãoexistentesna

RNTorespectivocomprimentodelinhasdeMAT.ParaalémdaslinhasaRNTcontacomapresençadecercade

18000apoiosemtodooterritórionacionalquesustentamaslinhasaéreasdetransporte.[42]

Tabela2-Comprimentodaslinhasdetransportedeenergiaporníveldetensão(retiradode[42])

Níveldetensãodalinha(kV) Comprimento(km)

400 2467

220 3601

150 2561

ComobjectivodecompensarofactordepotênciaaRNTdispõedebateriasdecondensadoresereactâncias

shunt instaladas que, no final de 2014 totalizavam cerca de 2 370 Mvar e 515 Mvar de potência reactiva

respectivamente. Na Figura 4.16, apresenta-se a distribuição de idades dos activos físicos que integram as

subestaçõesnaRNT.[42]

47

Figura4.16–DistribuiçãodosactivosfísicosqueintegramassubestaçõesdaRNTporidade(retiradode[2])

48

49

5. IndicadordoEstadodoActivo:ocasodoTransformadordePotência

5.1 Introdução

Oprincipalobjectivodapresentedissertação,consisteemelaborarumametodologiadegestãodeactivos

físicosbaseadanoestadoqueterácomoprincipalfocooestudodostransformadordepotência,sendoesteum

elemento-chavenasredesdetransporte.Estaescolhaémotivadapordoisaspectosessenciais:oTPéumactivo

físicoqueapresentaumelevadocustodeaquisiçãoemanutenção;autilidadedoTPemtodaarederevela-se

muitosignificativaconformedescritonasecção4.7.[58],[59]

“Theconditionofpowertransformershasasignificantimpactonthereliableoperationoftheelectric

powergrid.”[60]

Para realizar a análise do estado de um dado TP é, em primeiro lugar, necessário ter em conta a sua

condição enquanto activo, i.e., obter um indicador ou conjunto de indicadores que reflictam, de forma

aproximada,oestadoactualdoTP.Destemodo,torna-senecessárioprocederàimplementaçãodeumIndicador

doEstadodoactivo,propondo-sequeestesejacompostoporquatroatributosprincipais:

§ Indicadordesaúdedoactivo(as);

§ Indicadordeidade(ai);

§ Indicadordedesempenho(ad);

§ Indicadoroperacional(ao).

OIndicadordoEstadodoactivoinoanot,éentãoformuladodaseguinteforma.

𝐼𝐸"T = 𝑎#×𝑝#

j

#

(5.1)

Emque,

§ ajrefere-seàavaliaçãodoatributoj(indicadordiscretoquepodevariarentre1e5);

§ pjrefere-seaopesodoatributoj(em%);

5.2 IndicadordeSaúdedoActivo

Asaúdedeumactivo representaumamedidaaproximadadasuacondição internae individual,obtida

atravésdaanálisedeumconjuntodeinspecçõeseensaiosaoequipamento.

Paraconhecerasaúdedoactivo físico,procede-seàrealizaçãoeanálisedeumconjuntodetestesque

permitemverificaralteraçõescomportamentais.Nestaenassecçõesseguintesserãoestudadasumconjuntode

50

técnicasetestesquepodemserrealizadosnocontextooperacionaldotransformadordepotência,nosentido

detornarpossívelecompreensívelaformulaçãodoindicadordesaúdedotransformadordepotência.

Esteatributo,as,éformuladodaseguinteforma:

𝑎k = 𝑠K×𝑤K

j

K

(5.2)

Emque,

§ slrefere-seàavaliaçãodoatributol(indicadordiscretoquepodevariarentre1e5);

§ wlrefere-seaopesodoatributoj(em%);

Propõe-sequeslsejacompostopelaanáliseresultantedeoitotestesquepodemserrealizadosaoTP:

§ Análiserealizadaaoscompostosfurânicospresentesnoóleo(sDP)

§ Análiserealizadaaosgasesdissolvidosnoóleoisolante(sDGA)

§ Análiseaoestadodastravessias(sB)

§ Análiserealizadaàdiferençadetemperaturasnoóleodoreguladordetomadasdecargaetanque

principal(sRT)

§ Análiseaoestadodoscontactosdoreguladordetomadasdecarga(sRC)

§ Análiserealizadaaosgasesdissolvidosnoóleoisolantedoreguladordetomadasdecarga(sRDGA)

§ Índicedepolarizaçãodaresistêncianosenrolamentos(sPI)

§ Análiseàqualidadedoóleoisolante(sOleo)

5.2.1 Avaliaçãodoestadodopapelisolante

Aolongodosanossurgiramdiversastécnicasdemonitorizaçãodoestadodopapelisolantecomoprincipal

objectivo de prolongar a vida útil do transformador, através da implementação de técnicas demanutenção

condicionada.Noentanto,oprocessodeenvelhecimentodotransformadorrevelou-sebastantecomplexooque

permitiuconcluirquenenhumatécnicadeformaisoladapermiteaprevençãodetodootipodefalhas.[61]

Acondiçãodotransformadordepotênciaéfortementeinfluenciadapeloestadodaresistênciamecânica

dopapelisolante,encontrando-seesteelementoisolantepresentenosenrolamentosdotransformador.Esta

resistênciapodeserestimadaatravésdaanálisedograudepolimerizaçãodopapel(DP).

OpapelisolanteutilizadonosTPéconstituídoporcercade90%decelulosee,normalmenteparaaplicações

demuitoaltatensãoopapelépraticamentesecoporformaagarantirasnecessidadesdeisolamento.Ograude

polimerizaçãodopapeldizrespeitoàquantidadedemonómerospresentesnumacadeiapolimérica.Emtermos

51

conceptuais,adegradaçãodopapelisolantepodeocorreratravésdetrêsfenómenosprincipais:adegradação

térmica,aoxidaçãoereacçõesdehidrólise.[61]

PararealizarumaanálisedirectaaoDP,énecessáriorecolheramostrasdopapelisolante.Noentanto,esta

éumapráticaintrusivaqueimpossibilitaasuaaplicaçãoparaasempresasquedetêmestesactivos.Assim,surgiu

anecessidadedeprocurartécnicasquepermitissemestimarograudepolimerizaçãodopapelisolante.Após

diversos testes, verificou-se que a degradação do papel tem como consequência a formação de compostos

furânicos. Destemodo, começaram a ser realizados os primeiros estudos à correlação entre os compostos

furânicosdissolvidosnoóleoeorespectivograudepolimerizaçãodopapel,sendofrequenteousodestemétodo

paraestimaroDPnosdiasdehoje.[62]

A análise de compostos furânicos dissolvidos noóleo consiste na determinaçãodas concentrações dos

mesmos compostos (furfuraldeído, álcool furfurólico, 5-hidroximetilfur-furaldeído, 5-metil-2-furfuraldeído,

2acetilfurano) e a sua respectiva correlação como grau de polimerização.De entre os compostos furânicos

mencionadosofurfuraldeído(2-FAL)revelouamaiorestabilidadeetaxadeproduçãonoóleopassandoasero

maispopularparaestimaraoDP.[63]

Asconclusõesreferidasnoparágrafoanterior levaramaquediversos investigadoresformulassemasua

correlaçãoentreaconcentraçãode2-FALeoDP,destacando-sealgunscomoChendong,Vuarchex,BurtoneDe

Pablo. Na Tabela 3 apresentam-se as correlações formuladas por cada investigador, e, na Figura 5.1 está

representada a variação dessa mesma correlação de forma visual, de acordo com o proposto por cada

investigador.[62]

Tabela 3 – Correlação de diversos investigadores entre o grau de polimerização do papel e a concentração de

furfuraldeído(ppm)(adaptadode[62])

Investigador CorrelaçãoentreDPe2-FAL

Chendong𝐷𝑃mno*pq*r =

1.51 − log,f 2𝐹𝐴𝐿0.0035

Vuarchex𝐷𝑃|}~��no� =

2.6 − log,f 2𝐹𝐴𝐿0.0049

Burton𝐷𝑃�}�Tq* =

2.5 − log,f 2𝐹𝐴𝐿0.005

DePablo 𝐷𝑃�o�~�Kq =7100

2𝐹𝐴𝐿 + 8.88

2FAL–concentraçãodofurfuraldeídonoóleoexpressaem(ppm)

52

Figura 5.1 - Correlação entre o graude polimerizaçãodopapel e a concentraçãode furfuraldeído (ppm) segundo

Chendong,Vuarchex,Burton,DePablo

Para estimar o DP de um determinado transformador de potência decidiu usar-se a correlação de

Chendong,umavezquesegundoesta,épossívelatingirvaloresdeDPinferioresàmedidaqueaumentamas

concentraçõesde2-FAL,deformamaisimediatafaceàsrestantescorrelações.Estacorrelaçãorevela-semais

conservadoranoquedizrespeitoàavaliaçãodoanteriormenteexpostoe,segundo[61]conclui-sequeexiste

umaelevadaaceitaçãonousodafórmuladeChendongparaestimaroDPdeumtransformadordepotência.

Porformaaclassificaroestadodopapelisolantecombasenaconcentraçãode2-FALpresentenoóleoé

necessário,emprimeirolugar,escolherumlimiarinferiordeclassificação,i.e.,umvalorconsideradoinaceitável

oudeelevadaprecauçãooperacional.Segundo[64],estima-sequeparaumDPdevalor200otempodevida

restantedeumTPénulo.Paraalémdoanteriormenteexpostoverifica-seumaconcordâncianoquedizrespeito

àescolhadeumDPdevalor200.[65],[66]

Segundo[64]estima-sequeotempodevidarestantedeumdadoTPéde100%,ouseja,esteencontra-se

emcondiçõesoperacionaisóptimas,paraumvalordeDPde800.Assim,propõe-sequeparaqualquervalorde

DPestimadodevalorigualousuperiora800aclassificaçãodoestadodopapelisolantesejaconsideradaóptima.

Tendoemcontaoexpostoem[61],[62]e[64]foipossívelobteralgumasensibilizaçãotendoemcontaas

propostas e resultados apresentados nas citações referidas, permitindo propor e formular em detalhe a

constituiçãodoparâmetroconstituintedoindicadordesaúdedoactivo,𝑠��.

𝑠�� ∈ 1,2,3,4,5 (5.3)

Antesdeseprocederàformulaçãode𝑠��énecessáriointroduzirumavariávelqueindicaaconcentração

defurfuraldeído(2-FAL),resultantedaanálisedaconcentraçãodestemesmocompostonoóleoisolantedoTP.

0

200

400

600

800

1000

1200

0,01 0,10 1,00 10,00

DP

2-FAL(ppm)

DP(2FAL)

ChendongVuarchexBurtonDePablo

53

Considere-seaseguintevariável,𝑐Y�<�,quedenotaaconcentraçãode2-FALnumaamostradeóleoisolantede

umdadoTP.

𝑐�� ∈ ℚ (5.4)

Propõe-seque,𝑠��sejaformuladosegundo:

𝑠�� =

5,𝑐Y�<� < 0,054,0,05 ≤ 𝑐Y�<� < 0,173,0,17 ≤ 𝑐Y�<� < 0,862,0,86 ≤ 𝑐Y�<� < 2,881,2,88 ≤ 𝑐Y�<� < 6,45

(5.5)

Éimportantereferirqueemsituaçõesondeoóleodotransformadortenhasidorecentementesubstituído

ou recondicionado, os resultadosprovenientes desta análise nãopermitem fazer uma correcta avaliaçãodo

estadodopapel,umavezquepresençado2-FALnoóleoéadulterada.[67]

5.2.2 Análiseaosgasesdissolvidosnoóleoisolante(DGA)

A análise aos gases dissolvidos no óleo isolante surgiu pela primeira vez em 1928. É considerado um

importanteindicadorquereflectedeformageralasaúdedotransformador.Asuaimportânciaeabrangênciana

detecçãodefalhasnotransformadorrevelou-sefundamental.Porisso,tornou-seumprocedimentoadoptado

pordiversasutilitiesemtodoomundo.[68]

AtravésdoDGAépossível identificaredistinguir falhas internasdoTP tais comoa formaçãodearcos,

descargasparciais,sobrecargasesobreaquecimentodosistemadeisolamento.Comoobjectivodeinterpretar

osresultadosdaanálisedosgasesdissolvidosnoóleosurgiramdiversosmétodos:otriângulodeDuval,método

Rogers,Dornenburg,entreoutros.[68]

O DGA consiste na identificação das concentrações de cada um dos seguintes gases, apresentando-se

tambémdemodogeralasfalhasquepermitemidentificar:

§ 𝐻Y(Hidrogénio)-Formaçãodearcos,sobreaquecimentodoóleo;

§ 𝐶𝐻�(Metano)–Formaçãodearcos;

§ 𝐶Y𝐻Y(Acetileno)–Falhatérmicaacimade700°Cedescargasdeenergia;

§ 𝐶Y𝐻�(Etileno)-Falhatérmicaacimade300°C;

§ 𝐶Y𝐻�(Etano)–Falhatérmicaabaixode300°C;

§ 𝐶𝑂(MonóxidodeCarbono)–Diminuiçãodograudeisolamentodopapel;

§ 𝐶𝑂Y(DióxidodeCarbono)–Diminuiçãodograudeisolamentodopapel.[55]

54

Amaioriadastécnicasdeanáliseanteriormentereferidasprocedemàanálisederáciosdeconcentrações

de gases por forma a inferir resultados concretos acerca de possíveis falhas no transformador. Verificam-se

alguns rácios mais importantes e assim mais utilizados como aqueles que se apresentam de seguida:��������

, �����

, ��������

.[69]

OtriângulodeDuvalfoipelaprimeiravezapresentadoem1974,destacando-sedosrestantesmétodosna

altura. Uma das suas particularidades diz respeito ao facto de apresentar um sistema fechado (proporções

relativas)emdetrimentodesistemasabertos(ráciosabsolutos)propostosporRogerseDornenburg.

OsmétodosdeRogerseDornenburg,baseiam-seemráciosabsolutostêmcomoprincipaldesvantagema

apresentaçãodediagnósticosimprecisosemsituaçõesqueaspropriedadesdesistemasabertosnãoseaplicam.

ATabela4,adaptadade[69],apresentaacomparaçãoentrediferentesmétodostendoemcontaaanálise

dediagnósticosimprecisoseerradosparaumdadoconjuntodeamostras.Verifica-seaeficáciaeprecisãona

correctadetecçãodefalhasdométododeDuvalfaceaosrestantesmétodosapresentadosnaTabela4.[69]

Tabela4–ComparaçãodosdiferentesmétodosdediagnósticoparaoDGA(adaptadode[69])

Métodosdediagnóstico Diagnósticosimprecisos(%) Diagnósticoserrados(%) Total(%)

KeyGases 0 58 58

Rogers 33 5 38

Dornenburg 26 3 29

IEC 15 8 23

TriângulodeDuval 0 4 4

OtriângulodeDuvalpermiteanalisarasproporçõesrelativasentretrêsgasesdiferentes(CH4,C2H2eC2H4).

Esta análise possibilita a correlação entre diferentes níveis de energia necessários para gerar os gases no

transformadoremserviço.Apresenta-senaFigura5.2,otriângulodeDuvalpropostoporMichelDuval.

55

Figura5.2–TriângulodeDuval(retiradode[69])

OmétodopropostoporDuval,representadonaFigura5.2,consisteemsetezonas,sendoqueseisdestas

zonaspermitemidentificardeformaprecisaotipodefalhaapresentadoconformeconstanaTabela5.Azona

(DT)dizrespeitoafalhasdenaturezaquereléctricacomotérmicanoTP.

AaplicaçãodométododeDuvalpermiteidentificardeformaprecisaotipodefalhadeumdadoTPeograu

deseveridadedamesma,sejaestadotipotérmico,eléctricoouambas.NaTabela5encontra-seumabreve

caracterizaçãodecadazonapropostaporDuvaleaindaumexemplocaracterísticodefalhanarespectivazona.

56

Tabela5–FalhasidentificadasatravésdométododotriângulodeDuval(adaptadode[69])

Códigodefalha Designaçãodafalha Exemplo

PD Descargaparcial Descargasdeplasmafrio(corona)sobaformadebolhasdegás,com

a possível formação de cera, proveniente da polimerização de

partículasdoóleo,nopapel.

D1 Baixadescarga

energética

Descargasparciaissobaformadefaíscaseburacoscarbonizadosno

papel.Formaçãodepartículasdecarbononoóleo.

D2 Elevadadescarga

energética

Descargas no papel ou no óleo com consequências severas na

degradaçãodopapeleóleo.

T1 Falhatérmica

(T<300°C)

Estetipodefalhaéevidenciadopelopapelquesetornaacastanhado

(>200°C)oucarbonizado(>300°C).

T2 Falhatérmica

(300°C<T<700°C)

Carbonizaçãodopapel.Formaçãodepartículasdecarbononoóleo.

T3 Falhatérmica

(T>700°C)

Taxaelevadadeformaçãodepartículasdecarbononoóleo,coloração

metálica(800°C)efusãometálica(1000°C).[69]

Verifica-seaimportânciaeabrangênciadométodopropostoporM.DuvalnaidentificaçãodefalhasnoTP

atravésdoDGA.Noentanto,porformaaclassificarasaúdedoTPsegundoestatécnica,objectivoprincipaldo

IEproposto,énecessárioprocederàanálisedevalorestípicosdeconcentraçãoparaosdiferentesgasesnoDGA.

Procede-seàanalisecomparativadasclassificaçõespropostasparaosdiversosgasespresentesnoDGA,em

[54],[68]e[70].Comoresultadodaanálisecomparativarealizadafoipossívelobtersensibilidadenaclassificação

dediferentesvaloresdeconcentraçãoparacadagáspresentenoDGA.Aanálisecomparativarealizadapermitiu

assimformularsDGA.

AntesdeprocederàformulaçãodesDGA,énecessáriointroduzirumparâmetrodenominadoportotalde

gases combustíveisdissolvidos (TDCG).Esteparâmetrodiz respeitoà somadas concentraçõespresentesem

todososgasespresentesnaanálisedeDGA,comexcepçãododióxidodecarbono(CO2),umavezqueestenão

éumgáscombustível.[70]

57

Considerando a concentração em ppm dos gases presentes no DGA denominados por 𝛽", em que 𝑖

representaogásaconsiderarnoDGA,procede-seàclassificaçãodaconcentraçãodecadagáscombaseno

resultadodaanálisecomparativaanteriormentereferida.

Sejam𝛽��,𝛽m��,𝛽m���,𝛽m���,𝛽m���,𝛽m�,𝛽m�Yrespectivamenteasconcentraçõesemppmdohidrogénio,

metano,acetileno,etileno,etano,monóxidodecarbonoedióxidodecarbono.Considere-se𝛾"querepresenta

aclassificaçãoparacadaumdosgasesnoDGA.

𝛽��, 𝛽m��, 𝛽m���, 𝛽m���, 𝛽m���, 𝛽m�, 𝛽m�Y ∈ ℚ (5.6)

𝛾��, 𝛾m��, 𝛾m���, 𝛾m���, 𝛾m���, 𝛾m�, 𝛾m�Y ∈ 1,2,3,4,5 (5.7)

SejaasomadasconcentraçõesemppmdosgasesnãocombustíveispresentesnoDGAeasuaclassificação

respectivamenterepresentadaspor𝛽V�m�e𝛾V�m�.

𝛽V�m� ∈ ℚ (5.8)

𝛾V�m� ∈ 1,2,3,4,5 (5.9)

𝛽V�m� = 𝛽"

j\{� ¡�}

"

(5.10)

Propõe-sedeseguidaaclassificaçãoparaosgasesnoDGAeoparaoparâmetroTDCG:

𝛾�� =

5,𝛽�� ≤ 1004,100 < 𝛽�� ≤ 4003,400 < 𝛽�� ≤ 7002,700 < 𝛽�� ≤ 18001,𝛽�� > 1800

(5.11)

𝛾m�� =

5,𝛽m�� ≤ 1254,125 < 𝛽m�� ≤ 2753,275 < 𝛽m�� ≤ 4002,400 < 𝛽m�� ≤ 10001,𝛽m�� > 1000

(5.12)

𝛾m��� =

5,𝛽m��� ≤ 24,2 < 𝛽m��� ≤ 93,9 < 𝛽m��� ≤ 352,35 < 𝛽m��� ≤ 801,𝛽m��� > 80

(5.13)

58

𝛾m��� =

5,𝛽m��� ≤ 504,50 < 𝛽m��� ≤ 1003,100 < 𝛽m��� ≤ 1502,150 < 𝛽m��� ≤ 2001,𝛽m��� > 200

(5.14)

𝛾m��� =

5,𝛽m��� ≤ 654,65 < 𝛽m��� ≤ 1003,100 < 𝛽m��� ≤ 1502,150 < 𝛽m��� ≤ 4001,𝛽m��� > 400

(5.15)

𝛾m� =

5,𝛽m� ≤ 3504,350 < 𝛽m� ≤ 7003,700 < 𝛽m� ≤ 9002,900 < 𝛽m� ≤ 14001,𝛽m� > 1400

(5.16)

𝛾m�Y =

5,𝛽m�Y ≤ 25004,2500 < 𝛽m�Y ≤ 40003,4000 < 𝛽m�Y ≤ 100002,10000 < 𝛽m�Y ≤ 300001,𝛽m�Y > 30000

(5.17)

𝛾V�m� =

5,𝛽V�m� ≤ 25004,2500 < 𝛽V�m� ≤ 40003,4000 < 𝛽V�m� ≤ 100002,10000 < 𝛽V�m� ≤ 300001,𝛽V�m� > 30000

(5.18)

Uma vez formulada a classificação segundo a concentração de cada um dos gases no DGA, é possível

formular o parâmetro 𝑠��<. Considere-se os pesos relativos de cada𝛾" respectivamente representados por

𝑞"(%).

𝑠��< ∈ 1,2,3,4,5 (5.19)

𝑠��< = 𝑖𝑛𝑡 𝛾"×𝑞"

"

(5.20)

5.2.3 AnálisedeTravessias

Astravessiassãocomponentesdotransformadordepotênciaresponsáveispeloisolamentonapassagem

de condutores entre o interior e exterior do TP.A fiabilidadedos TPdependeemgrandeparte donível de

desempenhodassuastravessias.Otempodevidamédiodeumatravessiaéinfluenciadopelatemperaturado

pontomaisquentenoTP.Esteaumentolevaaoconsequenteaumentodofactordedissipaçãonocondutorda

travessia.[54],[71]

59

Oprocessodedegradaçãodoestadodatravessiareflecte-senormalmentenaalteraçãodosparâmetros

dieléctricosenoaparecimentodedescargasparciais,sendoestespossíveisdeidentificaratravésdealterações

verificadasno factordedissipaçãodo condutorda travessia (𝑝¤).Amonitorizaçãodo valordas capacidades

revela-setambémumatécnicaimportantequepermiteidentificaralteraçõesaoestadodastravessias.[54]

Tendoemcontaoexpostonoparágrafoanterior,verifica-seaimportânciaenecessidadedeefectuaruma

análisecuidadaparaestecomponentedotransformador.Destemodo,paraavaliaroestadodastravessiasde

umdadoTP,propõe-seaanálisedofactordepotênciarelacionadocomfactordedissipaçãonocondutorda

travessiapreviamentereferido.

Atravésdaanálisede[55],[68]foipossíveladquiriralgumasensibilidadeaoníveldosvaloresdefactorde

potênciaaceitáveiseacercarelevânciadosmesmosnaanáliseàdegradaçãodasaúdedastravessias.Tendoem

contatodaaabordagemanteriormenterealizadaacercadoestadoedegradaçãodastravessias,propõesea

avaliação deste activo segundo o parâmetro 𝑠�, com recurso à análise do factor de potência 𝑝¤, ambos

formuladosdeseguida:

𝑠� ∈ 1,2,3,4,5 (5.21)

𝑝¤ ∈ ℚ ∶ 𝑝¤ ∈ 0; 100,0 (5.22)

Considere-seadiferençaentreoângulodatensãocomplexaecorrentecomplexarepresentadopor𝜃.

𝜃 ∈ ℚ ∶ 𝜃 ∈ 0; 360,0 (5.23)

𝜃 = 𝐴𝑟𝑔 𝑈 − 𝐴𝑟𝑔 𝐼 (5.24)

𝑝¤ = 1 − 𝑐𝑜𝑠 𝜃 ×100 (5.25)

Emque𝑈representaatensãoe𝐼acorrenteemvalorcomplexo.[68]

𝑠� =

5,𝑝¤ < 0,54,0,5 ≤ 𝑝¤ < 0,73,0,7 ≤ 𝑝¤ < 1,02,1,0 ≤ 𝑝¤ < 2,01,𝑝¤ ≥ 2,0

(5.26)

5.2.4 OLTC–diferençadetemperaturas

Oreguladordastomadasdecargadeumtransformadordepotênciaéumelementofundamental,umavez

que permite alterar a relação de transformação do TP, motivada pela variação da carga, sem que ocorra

interrupçãonacorrentedesaída[56].

60

Tal comooTPnumtodo,o reguladorde tomadasdecargaapresentageralmenteumelevadonívelde

fiabilidade.Estedesempenhafunçõesdeelevadaimportânciaconformereferidoem4.7,edestemodo,torna-

senecessáriorealizarumaanálisecuidadaaoestadodoreguladordetomadasdecargadoTP.

Dadosestatísticosrevelamqueamaiorpartedasfalhasocorridasnostransformadoresdepotênciatêm

origemnafalhaaoníveldestecomponente.Ofactoanteriorencontra-sedevidamenteilustradonaFigura5.3.

[56]

Figura5.3–DistribuiçãodefalhasporcomponentenoTP(retiradode[72])

Ocontextooperacionalaquesesubmeteoreguladordetomadasdecargavariaconsoanteamaiorou

menornecessidadedeefectuaralteraçõesnapotênciadesaídadoTP.Nestesentido,onúmerodeoperações

realizadas no OLTC leva ao consequente desgaste dos contactos que realizam as diferentes ligações. Tal

acontecimentolevaaogradualaumentodaresistênciadoscontactos,quenormalmenteresultanoaumentodas

perdasdepotênciaqueocorremnoTP.

OstransformadoresdepotênciaqueintegramaRNTapresentamelevadosníveisdepotência,sendoque

algunspodematingiraté450MVA.Oelevadoníveldepotênciaaqueesteactivotrabalhamotivaoaparecimento

de elevados níveis térmicos que são acondicionados pêlos sistemas de refrigeração de que o TP dispõe.No

entanto, os materiais e o óleo que compõem o TP acabam por absorver parte desse calor, resultando no

aparecimentodepontosquentes (hotspots).Paraalémda formaçãodehotspots,verifica-seumaumentoda

temperaturadoóleoisolante,emparticularnoOLTCfaceaoóleonotanqueprincipal.[42],[56]

A diferença de temperaturas referida no parágrafo anterior permite propor ummétodo de análise do

estado do OLTC. Recorde-se que conforme foi mencionado na secção 5.2 a avaliação da diferença de

temperaturas no regulador de tomadas de carga, designada por, 𝑠«V é um parâmetro que pertence a 𝑎k,

indicadordesaúdedoactivo.Emseguidaapresenta-seaformulaçãode𝑠«V.

𝑠«V ∈ 1, 2, 3, 4, 5 (5.27)

61

SejamatemperaturadoóleoisolantepresentenotanqueprincipaldoTPeatemperaturadoóleoisolante

presentenoOLTCrespectivamentedesignadaspor𝑇V�e𝑇��Vm ,medidasem℃.Considere-seadiferençaentre

astemperaturasanteriormentereferidasàqualdenominamospor𝑇p"¤.Tem-seoseguinte:

𝑇V� ∈ ℚ (5.28)

𝑇��Vm ∈ ℚ (5.29)

𝑇p"¤ ∈ ℚ (5.30)

𝑇p"¤ = 𝑇��Vm − 𝑇V� (5.31)

𝑠«V =

5,𝑇p"¤ < 104,10 ≤ 𝑇p"¤ < 203,20 ≤ 𝑇p"¤ < 402,40 ≤ 𝑇p"¤ < 501,𝑇p"¤ < 50

(5.32)

Apropostarealizadapara𝑠«V , tevecomoprincipiooestudodediferentesmétodosquecontemplama

análisedadiferençadetemperaturas,emparticular[56].

5.2.5 OLTC–mediçãodaresistênciaestática

Nassecções4.7e5.2.4,foramreferidasasprincipaiscaracterísticasdoOLTCefunçõesdesempenhadas.

Destacou-setambémarelevânciadestecomponentedoTPnoquedizrespeitoaonúmerodefalhasocorridas

porcomponente.

Amedição da resistência estática é uma técnica permite avaliar o estado dos contactos doOLTC. Este

método revela-se importante uma vez permite classificar o estado de todos os contactos do OLTC. Em

comparação com a técnica proposta em 5.2.4, que tem como principal objectivo analisar a diferença de

temperaturas,amediçãodaresistênciaestáticaéumatécnicaquepermiteretirarconclusõesdirectasacercado

estadodedegradaçãodecadacontactopresentenoOLTC.

UmdosinconvenientesnamediçãodaresistênciaestáticaésemdúvidaanecessidadedecolocaroTPfora-

de-serviço,paraquesejapossívelobterasmediçõesemquestão.Dadaavariedadedereguladoresdetomadas

decargaexistentes,esuasdiferençasdeanálise,verificou-seque,paraprocederàavaliaçãosegundoatécnica

referida seria necessário ter presente todos os valores de resistência definidos pelo fabricante, assim, este

aspectorepresentaumobstáculonaimplementaçãodestemétododeformageneralizada.[56]

62

ComoprincipalobjectivoderealizarumaavaliaçãocuidadadoscontactospresentesnoOLTCpropõe-se

𝑠«m . Para formular 𝑠«m é, em primeiro lugar, necessário ter em conta as resistências dos contactos, i.e., a

resistênciamedidaatravésdoensaio,aresistênciacalculadaàtemperaturadereferênciaearesistênciainicial

aquandoainstalaçãodoTPsendoestasrespectivamentedesignadaspor𝑅¬,𝑅­e𝑅®,emohm.

Considere-sedeseguidaadiferençaentreasresistênciasàtemperaturadereferência,𝑅­e𝑅",designada

por∆𝑅".Paracalcular𝑅­emfunçãode𝑅¬éimperativoconsideraratemperaturadereferência,atemperatura

a que a medição𝑅¬ é realizada e ainda o coeficiente de temperatura que depende do tipo de material,

respectivamentedesignadospor𝑇­,𝑇¬,𝑇°:

𝑅¬, 𝑅­, 𝑅® ∈ ℚ (5.33)

∆𝑅" ∈ ℚ (5.34)

∆𝑅" = 𝑅­ − 𝑅® (5.35)

𝑇­, 𝑇¬, 𝑇° ∈ ℚ (5.36)

Apresenta-sedeseguidaocálculode𝑅­emfunçãodaresistênciamedidaàtemperaturademedição,𝑇¬.

𝑅­ = 𝑅¬

𝑇­ + 𝑇°𝑇¬ + 𝑇°

(5.37)

Umavezobtidoumconjuntodevaloresde∆𝑅"oparaosdiferentescontactosdoOLTC,deveráconsiderar-

seopior,i.e.,aquelequeapresentamaiorvalornumérico.Considere-seomaiordoconjuntodevaloresde∆𝑅"

anteriormentecalculadosdesignadopor∆𝑅6.

∆𝑅6 = max ∆𝑅" (5.38)

Perante o trabalho de pesquisa realizado, não foi possível obter um conjunto de valores (∆𝑅6) que

permitisseavaliaroTPparaoparâmetroproposto.Destemodo,porformaaclassificaroTPquantoàmedição

daresistênciaestáticaserianecessáriorealizarestudosquepermitissemaferirumaescaladeavaliação.[56]

5.2.6 Índicedepolarização:ResistênciadosenrolamentosdoTP

AmediçãodaresistênciadosenrolamentosdoTPéconsideradaumadastécnicasmaissimplesdeaplicação

nafamíliadostesteseléctricosaoTP.Emboraqueconsideradaumatécnicasimples,revela-sebastanteútilpara

identificarapresençadehumidadeedegradaçãodoobjectodeestudo[73]

63

Aresistênciapodesermedidadeacordocomtrêstiposdetestesrealizados:

1. Resistênciaentreosenrolamentosdealtatensãoebaixatensão(H/L)

2. Resistênciaentreoenrolamentodealtatensãoeterra(H/G)

3. Resistênciaentreoenrolamentodebaixatensãoeterra(L/G)

Amediçãodaresistênciapodeserefectuadaparaostrêstestesacimareferidoseobtendo-seosvaloresde

resistênciaaofimdedezminutosdetesteeaofimdeumminutodotesteatensãoconstante.[74],[75]

Arazãoentreosvaloresmedidosaofimdedezminutosdetesteeumminutodetesteédesignadapor

índicedepolarização.Atravésdaanálisede[74]e [75],épossível formular𝑠�®queconsideraaavaliaçãodo

estadodedegradaçãodos enrolamentos do TP. Para efeitos de avaliação considera-se apenasomenor dos

índicesdepolarizaçãoobtidodostrêstestesacimareferidos.

Sejam 𝑅, e 𝑅,f as resistências medidas nos testes acima referidos que designam respectivamente a

resistênciaobtidaaofimdeumminutoatensãoconstanteearesistênciaobtidaaofimdedezminutosdeteste.

Considere-seainda𝑃𝐼arazãoentreasduasresistênciasmedidas.Procede-seàformulaçãode𝑠�®:

𝑠�® ∈ 1,2,3,4,5 (5.39)

𝑅,, 𝑅,f, 𝑃𝐼 ∈ ℚ (5.40)

𝑃𝐼 = 𝑅,f𝑅,

(5.41)

𝑠�® =

5,𝑃𝐼 ≥ 2,04,2,0 < 𝑃𝐼 ≤ 1,253,1,25 < 𝑃𝐼 ≤ 1,102,1,10 < 𝑃𝐼 ≤ 1,01,𝑃𝐼 < 1,0

(5.42)

5.2.7 AvaliaçãodaqualidadedoóleoisolantedoTP

AqualidadedoóleoisolantedotransformadordepotênciaétambémumbomindicadordasaúdedoTP.

AspropriedadeseléctricasequímicasdoóleopermitemidentificaradegradaçãointernadoTPeoseuestadoé

umfactorimportantequeinfluênciaodesempenhoetempodevidadoTP.[55],[76]

ComoobjectivodeavaliaraqualidadedoóleoisolantedoTP,realiza-seumconjuntodetestesdenatureza

eléctrica,químicaefísicaparadeterminaralteraçõesnaspropriedadeseléctricaseevoluçãodacontaminaçãoe

degradaçãodoóleoisolante.[55]

A realização dos ensaios para avaliar a qualidade do óleo deve ser realizada de forma periódica. Os

resultadosobtidossãoregularmenteutilizadosparadefinirprocedimentosdemanutençãopreventivacomo

64

objectivo de prevenir falhas prematuras que consequentemente podem levar à indisponibilidade ainda que

temporáriadoTP.[54],[55]

Tendo em conta o presente na norma CEI 60422 distinguem-se três tipos de ensaios quanto à sua

necessidadederealização:ensaiosderotina,ensaioscomplementareseensaiosespeciais.Osensaiosderotina

devemserrealizadoscomaperiodicidadedeumaquatroanos.Osensaioscomplementaressãorealizadoscom

o principal objectivo de complementar o diagnóstico do estado do óleo. Por fim, os ensaios especiais são

reservadosasituaçõesdeinvestigaçãoouparadefinirpatamaresdereferênciaparaaavaliação.[54]

Osensaiosderotinaincluemaavaliaçãodacoreaspectodoóleo,tensãodisruptiva,teordeáguanoóleo,

acidezdoóleo,entreoutrosparâmetros.Osensaioscomplementaresincluemaavaliaçãodealgunsaspectos

importantes como a tensão interfacial, quantificação de sedimentos e lamas e presença de partículas em

suspensãonoóleo.[54]

Tendoemcontaaimportânciadaavaliaçãodaqualidadedoóleo,procede-seàanalisecomparativadas

classificações e testes propostos em [54], [59], [77], [78] para avaliar o óleo isolante. Resultado da análise

comparativa realizada foi possível obter sensibilidade na classificação de diferentes valores para os testes

considerados.AanálisecomparativarealizadapermitiuassimformularsOleo.

AindaantesdeprocederàformulaçãodesOleoénecessáriointroduzirostestesaconsiderarnaavaliaçãoda

qualidadedoóleoisolantedoTP.Foramconsideradoscincotestesefectuadosaoóleonosentidodeavaliara

qualidadedomesmo:

1. Tensãodisruptivadoóleo–Permiteavaliaracapacidadedieléctricadoóleo;

2. Teordeáguanoóleo–Determinaaquantidadedehumidadepresentenoóleo;

3. Índicedeacidezdoóleo–Apresençadeácidosnoóleoindicaoenvelhecimentodoóleo;

4. Factor de dissipação (90°C) – Avalia a capacidade dieléctrica do óleo e a presença de

contaminantes;

5. Tensãointerfacial–Permitedetectarapresençadecontaminantespolareseprodutosresultantes

dadegradaçãodosisolantes.[54]

Osresultadosdecadaumdoscincotestesenumeradosanteriormenterespectivamentedesignadospor

𝛽V, 𝛽<, 𝛽<m, 𝛽�e𝛽®�V.Note-sequeatensãodisruptivadoóleoémedidaemkV,oteordeáguaéporsuavez

medidoemmgH2O/kg.Aacidez,ofactordedissipaçãoeatensãointerfacialsãorespectivamentemedidosem

mgKOH/g,percentagem(%)emN/m.Sejamasclassificaçõesatribuídasparacadatesterepresentadas𝛾",em

que𝑖indicaotesteemquestãoconformeenunciadopara𝛽.Segue-seaformulaçãoparaaavaliaçãodoestado

doóleo.

65

𝛽V, 𝛽<, 𝛽<m, 𝛽� ∈ ℚ (5.43)

𝛾V, 𝛾<, 𝛾<m, 𝛾� ∈ 1,2,3,4,5 (5.44)

𝛾V =

5,𝛽V > 704,60 < 𝛽V ≤ 703,50 < 𝛽V ≤ 602,40 < 𝛽V ≤ 501,𝛽V < 40

(5.45)

𝛾< =

5,𝛽< ≤ 104,10 < 𝛽< ≤ 153,15 < 𝛽< ≤ 202,20 < 𝛽< ≤ 251,𝛽< > 25

(5.46)

𝛾<m =

5,𝛽<m ≤ 0,034,0,03 < 𝛽<m ≤ 0,073,0,07 < 𝛽<m ≤ 0,12,0,1 < 𝛽<m ≤ 0,21,𝛽<m > 0,2

(5.47)

𝛾� =

5,𝛽� ≤ 0,054,0,05 < 𝛽� ≤ 0,073,0,07 < 𝛽� ≤ 0,12,0,1 < 𝛽� ≤ 0,51,𝛽� > 1,2

(5.48)

𝛾®�V =

5,𝛽®�V > 354,30 < 𝛽®�V ≤ 353,25 < 𝛽®�V ≤ 302,20 < 𝛽®�V ≤ 251,𝛽®�V < 20

(5.49)

Umavezformuladaaclassificaçãosegundoaosvaloresobtidosparacadatesterealizadoaoóleo,épossível

formularoparâmetro𝑠�Koq.DadoqueoparâmetroqueclassificaasaúdedoTPtendoemcontaaavaliaçãoda

qualidadedoóleoéumasomaponderadadecadaumadasclassificaçõesanteriormentepropostas.,torna-se

necessário considerar os pesos relativos para cada𝛾". Sejamos pesos relativos de cada𝛾" respectivamente

representadospor𝑞"(%).

𝑠�Koq ∈ 1,2,3,4,5 (5.50)

𝑠�Koq = 𝑖𝑛𝑡 𝛾"×𝑞""

(5.51)

66

5.2.8 OLTC–DGA

Em5.2.2,verificou-seaimportânciadaanálisedosgasesdissolvidosnoóleoparaumacuidadaavaliação

do estado geral do TP. É importante denotar que o óleo que circula no OLTC é diferente do presente no

transformador, destemodo, é necessário efectuar esta distinção quando se realiza a análise aoDGA coma

finalidadedeinferirasaúdedoTPatravésdoestadodoOLTC.

Assim, decidiu-se adoptar a estratégia presente em [68]. Considere-se as concentrações em ppm do

metano,acetileno,etilenoeetanorespectivamenterepresentadospor:𝛽𝑂m��,𝛽𝑂m���,𝛽𝑂m��� e𝛽𝑂m���.Sejam

asclassificaçõesatribuídasacadagásanteriormentereferidodesignadaspor𝛾",emqueidesignaogásreferido.

Segue-seaformulaçãoparaaavaliaçãodosRDGA:

𝛽𝑂m��, 𝛽𝑂m���, 𝛽𝑂m���, 𝛽𝑂m��� ∈ ℚ (5.52)

𝛾m��, 𝛾m���, 𝛾m���, 𝛾m��� ∈ 1,2,3,4 (5.53)

𝑠«��< = 𝑖𝑛𝑡 𝛾"×𝑞"

"

(5.54)

𝛾m�� =

4,𝛽𝑂m�� ≤ 303,30 < 𝛽𝑂m�� ≤ 502,50 < 𝛽𝑂m�� ≤ 1001,𝛽𝑂m�� > 100

(5.55)

𝛾m��� =

4,𝛽𝑂m��� ≤ 33,3 < 𝛽𝑂m��� ≤ 42,4 < 𝛽𝑂m��� ≤ 51,𝛽𝑂m��� > 5

(5.56)

𝛾m��� =

4,𝛽𝑂m��� ≤ 503,50 < 𝛽𝑂m��� ≤ 1002,100 < 𝛽𝑂m��� ≤ 2001,𝛽𝑂m��� > 200

(5.57)

67

𝛾m��� =

4,𝛽𝑂m��� ≤ 203,20 < 𝛽𝑂m��� ≤ 302,30 < 𝛽𝑂m��� ≤ 501,𝛽𝑂m��� > 50

(5.58)

Considere-seaindaospesosrelativosdecada𝛾"representadospor𝑞"(%):

𝑠«��< = 𝑖𝑛𝑡 𝛾"×𝑞"

"

(5.59)

5.2.9 OLTC–Acústicaevibração

No que diz respeito ao regulador de tomadas de carga, foram já mencionadas algumas técnicas de

verificaçãodoestadodestecomponentequedesempenhafunçõesimportantesnoTP.Noentanto,osmétodos

exploradospermitemverificarapenasfalhasdenaturezaeléctricaetérmica.

Assim,énecessárioconhecertécnicasquepermitemidentificarfalhasmecânicasinerentesàoperaçãodo

OLTC.NaoperaçãodoreguladoraspartesmóveispresentesnoOLTCproduzemvibraçõescaracterísticas.Os

reguladores com problemas mecânicos ou eléctricos produzem vibrações que se distinguem das que se

encontramnumOLTCconsideradosaudável.[56]

AsvibraçõesanteriormentereferidaspermitemestabelecerumsinalacústicooperacionaldoOLTC.Através

daanálisedaquantidadedesobreelevaçõespresentesnosinalacústico,oespaçamentoentreestas,aforçado

sinal,entreoutrosaspectosépossívelobterinformaçãorelevanteparaaidentificaçãodefalhas.[79]

NaFigura5.4,apresenta-seumexemplodesinalacústicooperacionaldeumreguladordecarga.Podemos

verificar a existência de sobreelevações anteriormentemencionadas bem comoos diferentesmomentos de

operaçãoassociados.Étambémpossívelmedirotempoentresobreelevaçõesqueseencontradirectamente

relacionadocomaoperaçãodoOLTC.

68

Figura5.4–SinalacústicoexemplificativorespeitanteàoperaçãodeumOLTC(retiradode[56])

Porformaarealizaraavaliaçãosegundoestatécnicaénecessárioestabelecerouterpresenteumregisto

desinalacústicocaracterísticodaoperaçãodoOLTCemcondiçõessaudáveis,paraque,possaexistircomparação

eassimidentificardiferenças.

Ainda que promissor, este método revela-se difícil de implementar, dada a existência de diversos

fabricantesetiposdeOLTC.PorconseguintecadaOLTCteráasuaprópriaassinaturaacústicasendonecessário

umestudoparticularpormodelodeOLTC.[56]

NaFigura5.4estãopresentesdoissinais,umdizrespeitoaumestadoenergéticoeoutronão-energético

aquandoasuaaquisição.Acomparaçãoentreosdiferentessinaisobtidospermitedeformadistintaexplorar

falhaseléctricasemecânicas,sendoasúltimasdemaiorinteressenestetipodetécnica.

Emsituaçõesdesinaisacústicosmaiscomplexospodeverificar-seanecessidadederecorreramecanismos

detransformaçãodeinformação,atravésdousodatransformadaFourrieroutransformadadeWavelet.[56]

5.2.10 OLTC–Potênciaactivadomotor

Umreguladordetomadasdecargaégeralmenteconstituídoporummotordebaixapotênciaqueauxilia

naoperaçãodemudançadetomada.Adetecçãodeirregularidadesnapotênciaactivaconsumidapelomotor

permite identificar a presença de falhas no sistemamecânico ligado aomotor. A análise da potência activa

consumidanoarranquedomotorpermitetambémfornecerinformaçãorelevanteacercadoestadodoOLTC.

[56]

NaFigura5.5,encontra-seumexemplodevariaçãodapotênciaactivanaoperaçãodoOLTC.Podemos

verificar o consumo de potência activa numa situação de operação do motor presente no OLTC e

consequentementeapassagemparaumasituaçãoestável.

69

Figura5.5–VariaçãodapotênciaactivaconsumidapelomotornoOLTCemcontextooperacional(retiradode[56])

Talcomoem5.2.9,estatécnicarevela-sedifícildeimplementardeformalinearumavezqueavariaçãoda

potênciaactivapelomotorpresentenoOLTCédistintaemdiferentesmodelosexistentesnomercado.Assim,

estatécnicaexigeumestudocuidadoeparticularparacadaOLTC.[56]

5.3 Indicadordeidade

Oatributorelativoàidadedoequipamentoé,namaioriadoscasos,umaspectoimportantenaavaliação

doestadodequalqueractivofísico.Existemaspectosesituaçõesnosactivos,emparticularnotransformadorde

potência,quenãosãopossíveisdeavaliar.Porvezes,existemtambémsituaçõesquesãoconvenientemente

ignoradasdevidoàsuainviabilidadedeanáliseeamostragemnoqueconcerneaavaliaçãodoestadodoactivo.

Assim,torna-senecessáriocolmatarestainsuficiênciadeinformaçãopodendorecorrer-seàanálisedaidadedo

equipamento.

Tendo em conta a motivação exposta no parágrafo anterior, procedeu-se à pesquisa em literatura

adequadacomprincipalobjectivodecompreenderainfluênciadaidadenoestadodotransformadordepotência

queconsequentementeinfluênciaoseudesempenhooperacional.Foipossívelconstataraexistênciadediversas

opiniõese abordagens relativamenteaoexpostoanteriormente.Destacam-seduasperspectivasque tomam

comovidaútildoTPaidadede30e40,sendoqueparaambasainfluênciadaidadenoestadodoactivoem

questãovariadeformalinear.[2],[55],[80],[81]

Posteriormente, procedeu-se a uma análise criteriosa das duas perspectiva verificando-se que ambas

apresentam pontos fortes e fracos, em particular, o facto de quando considerada a vida útil do TP de

aproximadamente30anosrevelar-seumaatitudedemasiadoconservadora.Paraalémdofactoanteriormente

expostoocritériode40anosencontra-seemconcordânciacomasboaspráticasinternacionais.[80],[81]

70

Assim,paraaavaliaçãodaidadedeumdadoTPéconsideradaaperspectivadevidaútildoactivode40

anoscomvariaçãolineardainfluênciadaidadenoestadodomesmo.Seguidamenteapresenta-seaformulação

doindicadordeidade,denominadopor𝑎":

𝑓 𝑖V�f = 5 −

110𝑖V�f ,0 < 𝑖V�f ≤ 40

1,𝑖V�f > 40 (5.60)

Considere-seaidadeactualdeumdadotransformadordepotênciarepresentadapor𝑖V�f .

𝑖V�f ∈ ℚ (5.61)

𝑓 𝑖V�f = 5 −

110𝑖V�f ,0 < 𝑖V�f ≤ 40

1,𝑖V�f > 40 (5.62)

𝑎" = 𝑖𝑛𝑡 𝑓(𝑖V�f ) (5.63)

5.4 Indicadordedesempenho

ParaosORT,adisponibilidadedosseusactivosfísicoséumaspectodeelevadaimportância,umavezque,

écombasenesteeemoutrosaspectosquesãoreconhecidasasboaspráticasnoassetmanagement.Oindicador

dedesempenhodotransformadordepotênciaindicaoníveldedesempenhoedefiabilidadedoTPtendoem

consideraçãoadisponibilidadequeesteapresentanosistema.

Nosentidodecompreenderadisponibilidade,torna-senecessário,emprimeirolugar,tomarconsciência

dequeaindisponibilidadeconsistenoquocienteentreototaldetempoemqueumdadoactivointerrompeo

seufuncionamentoeoseutempodevida.Aindisponibilidadepodetambémsermedidaparaoutrosintervalos

detempo:umano,cincoanos,entreoutrosperíodos.[82]

Por sua vez, a disponibilidade, tendo em consideração a definição de indisponibilidade exposta no

parágrafoanterior,ésimplesmentecalculadadaseguinteforma:

𝐷𝑖𝑠𝑝𝑜𝑛𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 = 1 − 𝐼𝑛𝑑𝑖𝑠𝑝𝑜𝑛𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 (5.64)

Assim,emtermosconceptuais,adisponibilidadedizrespeitoàrazãoentreotempooperacionaldoactivo

e o seu tempo de vida. Também neste caso podem ser considerados outros intervalos de tempo para a

determinaçãodadisponibilidadedeumactivofísiconosistema.Note-separaofactodesercomumapresentar

percentualmenteadisponibilidadeeindisponibilidadedeumdadoactivofísico.[82]

71

Tendoemcontaopresenteem[83]torna-sepossívelganharalgumasensibilidadenoquedizrespeitoàs

taxas de disponibilidade dos transformadores de potência que integram a RNT e consequentemente a

formulaçãodoindicadordedesempenho(𝑎p)proposto,considerandoovalordereferênciapresenteem[83].

Sejaotempooperacionaldeumdadotransformadordepotênciaeumperíododetempoconsiderado,

ambosemhoras,respectivamentedesignadospor𝑡qe𝑡~.Considere-seadisponibilidadedoTPempercentagem

representadapor𝑑.

𝑡q, 𝑡~ ∈ ℚ (5.65)

𝑑 ∈ ℚ ∶ 𝑑 ∈ 0,0; 100,0 (5.66)

𝑑 = 𝑡q𝑡~ (5.67)

Assim,define-seoindicadordedesempenho,𝑎T,daseguinteforma:

𝑎T ∈ 1,2,3,4,5 (5.68)

𝑓 𝑑 = 0,8𝑥 − 75,95,0 ≤ 𝑑 ≤ 100,01,𝑑 < 95,0 (5.69)

𝑎p = 𝑖𝑛𝑡{𝑓 𝑑 } (5.70)

5.5 Indicadoroperacional

OatributooperacionaldeumTPdizrespeitoàanálisedocontextooperacionalemqueotransformadorse

encontraeo seuhistóricodeoperação.Em termos teóricos,podemser consideradasdiversasvariáveisque

permitamtomarconhecimentodasituaçãoparticulardeumdadotransformador.Peranteapesquisarealizada

nesteâmbitocomintençãodeformularumindicadoroperacionaldoTPfoipossíveldestacaralgumasvariáveis

comoaanálisedohistóricodecargadoTP,duraçãodeperíodosdecargaintensivaeohistóricodereparações.

[68],[84]

Porformaaavaliarocontextooperacionaldeumdadotransformadordepotênciadecidiu-seprocederà

análisedohistóricodecargadoTP.Ametodologiadeavaliaçãoquesepropõedeseguidatemcomoprincípioa

classificaçãodecadaperíododetempopertencenteaohistóricodecargadoTP,i.e.,cadaperíodooperacional

seráclassificadocombasenumconjuntodecondições.Apresenta-sedeseguidaaformulaçãodestaprimeira

etapanaavaliaçãodocontextooperacionaldeumdadoTP.[84]

Considere-sequeasdiversascategoriasquepermitemclassificarumdadotempooperacionaldoTPsão

representadaspor𝑖,sendo𝑖umnúmerointeiropositivoquetomavaloresentre1e5.

72

𝑖 ∈ 1,2,3,4,5 (5.71)

Sejaassimovalordepotênciadecargamáximanumdeterminadoperíododetempoeovalordapotência

debasedeumdadoTPrespectivamenterepresentadospor𝑆µe𝑆�.Considere-setambém𝑃sendoestavariável

definidapeladivisãonuméricadasduasvariáveisanteriormentereferidas.

𝑆µ ∈ ℚ;𝑆� ∈ ℚ (5.72)

𝑃 ∈ ℚ (5.73)

𝑃 = 𝑆µ𝑆� (5.74)

𝑖 =

5,𝑃 ≤ 0.24, 0.2 < 𝑃 ≤ 0.43, 0.4 < 𝑃 ≤ 0.62, 0.6 < 𝑃 ≤ 0.81,𝑃 > 0.8

(5.75)

Para que seja possível avaliar o contexto operacional do transformador com base na classificação dos

diversosperíodosdeoperaçãodoTPénecessárioconsiderarasomadosdiversosperíodosdetempoquese

identificamsegundoascategoriasacimadefinidas.Considere-se𝑁"asomadosperíodosdetempoclassificados

segundoacategoria𝑖.

𝑁" ∈ ℕ (5.76)

Realizadaaclassificaçãodosdiversosperíodosnohistóricodecargaetendopresenteonúmerodeperíodos

queseinseremnasdiferentescategoriasprocede-seàavaliaçãodoestadodoTP.Propõe-seaavaliaçãodoTP

segundoummétodolinearqueédevidamenteformuladodeseguida.[84]

Seja 𝐿𝐹 uma variável geral de avaliação do histórico de carga que permite compreender o contexto

operacionaldotransformadordefinidapor:

𝐿𝐹 ∈ ℚ ∶ 𝐿𝐹 ∈ 0; 4,0 (5.77)

𝐿𝐹 = (𝑖 − 1)×𝑁""+·

"+,

𝑁""+·"+,

(5.78)

73

Segundo[84],umavezdefinidaavariávelgeraldeavaliaçãodohistóricodecargatorna-sepossívelformular

oindicadoroperacional.Assim,propõe-seaodaseguinteforma:

𝑎" ∈ 1, 2, 3, 4, 5 (5.79)

𝑎q =

5,𝐿𝐹 ≥ 3,64, 3,6 > 𝐿𝐹 ≥ 3,23, 3,2 > 𝐿𝐹 ≥ 2,82, 2,8 > 𝐿𝐹 ≥ 2,41, 2,4 > 𝐿𝐹 ≥ 2,0

(5.80)

74

75

6. PrevisãodoIndicadordoEstadodoActivo:ocasodoTransformador

dePotência

6.1 Introdução

Neste capítulo apresenta-se uma abordagem à previsão do estado de um activo físico a médio prazo

(máximo5anos),nestecasoparticular,tratamosotransformadordepotência.Paraoefeitoserãoconsiderados

aspectosimportantesreferidosnocapítulo5,umavezqueaprevisãodoestadofuturodoactivoserárealizada

tendocomoprincípiooindicadordeestadodotransformadordepotênciadefinido.

No capítulo 3 foram introduzidas algumasmetodologias deprevisãode estadodeumactivo físico.No

sentidoderealizaraprevisãodoestadofuturodoTP,aabordagemseráparcialmenterealizadacomrecursoàs

redesbayesianasdinâmicasconvenientementeintroduzidasem3.6.

Nassecçõesqueseseguemseráapresentadaemdetalheametodologiapropostaparaaprevisãodoestado

dotransformadordepotência.Introduzir-se-áumaferramentadeaprendizagemderedesbayesianasdinâmicas,

desenvolvida no âmbito do projecto final da unidade curricular de Programação Orientada a Objectos em

conjuntocomoutrosaspectosimportantesnatentativadeatingiroobjectivoanteriormenteproposto.

6.2 PrevisãodoIndicadordeEstadodoTransformadordePotência

Conformejáreferido,nasecção6.1,aprevisãodoestadodoTPserárealizadatendocomobaseoindicador

geraldeestadopropostonocapítulo5.Recorde-sequeoindicadorpropostoéconstituídoporquatroatributos

principais:

§ Indicadordesaúdedoactivo(as);

§ Indicadordeidade(ai);

§ Indicadordedesempenho(ad);

§ Indicadoroperacional(ao).

Propõe-sequecadaumdosatributosprincipaisdoindicadorgeraldeestadodotransformadordepotência

sejaestudadodeformaisoladanosentidodefacilitaracompreensãodosdiversosfactoresquecondicionama

suaevolução.Pretende-sedestemododividirumproblemagrandeempequenosproblemasparatornarpossível

oalcancederesultadosdevidamentesustentados.Assim,aprevisãodoindicadordoestadodotransformador

para o instante 𝑡, 𝐼𝐸"T¸ deverá também ser calculada conforme formulado em 5.1, neste caso com os

respectivosatributosprincipais:𝑎kT¸, 𝑎"

T¸,𝑎pT¸ e𝑎"

T¸ eosseuspesospj.

76

𝐼𝐸"

T¸ = 𝑎#T¸×𝑝#

j

#

(6.1)

6.2.1 Indicadordesaúdedoactivo-Previsão

Oindicadordesaúdedoactivo(as)éconstituídopelaanáliseresultanteaumconjuntodetestesrealizados

ao transformador de potência. A análise realizada encontra-se devidamente descrita em 5.2, deste modo,

propõe-sequesejarealizadoumestudoàevoluçãodasvariáveisdeestadoqueintegramcadaumdestestestes

tendocomobaseainformaçãoactualdoactivo.Umaveztratadaainformaçãoreferenteàevoluçãodasvariáveis

de estadode cada teste espera-se obter o valor estimadopara cada variável de estado, valor quedeve ser

respeitanteaoinstantedetempofuturonoqualpretendemosavaliaroactivo.Posteriormente,propõe-seque

sejamnovamenteaplicadososcritériosdefinidosem5.2paraquesejapossívelavaliaroestadofuturodoactivo.

AFigura6.1ilustraoraciocínioproposto.

Figura6.1–Metodologiapropostaparaprevisãodoindicadordesaúdedoactivo(as)

Relativamenteàprevisãodeevoluçãodasvariáveisdeestadopropõe-sequeestaetapasejarealizadacom

recursoàaprendizagememredesbayesianas.NoâmbitodaUCdeProgramaçãoOrientadaaObjectosfoicriada

umaferramentadeaprendizagemderedesbayesianasdinâmicasquepermiterealizaraaprendizagemderedes

e inferênciamultivariada de um instante futuro. Na secção seguinte apresenta-se a descrição detalhada da

ferramentadesenvolvida.

6.2.1.1 Descriçãodaferramentadesenvolvida

A ferramenta criada tem como principal objectivo modelar séries temporais multivariadas (STM) com

recursoàsredesbayesianasdinâmicas,quepermitemmodelarosprocessos invariantesnotempo.Parauma

compreensãoaprofundadadaferramentasugere-sealeiturade[30],[85]e[86].

77

Considere-seaseguintenotação:

§ 𝑋 = 𝑋,, … , 𝑋* representaumvectoraleatóriocompostoporvariáveisaleatórias𝑋",cadauma

contendoumdomínio𝜒" ⊂ ℝ

§ Oselementosde𝜒"sãorepresentadospor𝑥",, … , 𝑥"�¼ onde𝑟"designaonúmerodevaloresque𝑋"

podetomar.

§ Umgrafodireccional,emque𝑢designaonópaide𝑣,casoexistaumarcode𝑢para𝑣.Oconjunto

depaisdeumnó𝑋édenotadodaforma𝑝𝑎 𝑋 .

Aredebayesianaéarepresentaçãográficadadistribuiçãodeprobabilidadeconjuntasobreumconjunto

devariáveisaleatóriassendoaquidefinidapor𝐵 = 𝑋, 𝐺, 𝜃 onde:

§ 𝑋 = 𝑋,, … , 𝑋* ,representaumvectoraleatório

§ 𝐺 = 𝑋, 𝐸 ,representaumgrafodireccionalacíclico(DAG)cujosnóscorrespondemaelementos

de𝑋eosarcos(𝐸)especificamrelaçõescondicionaisentrevariáveis.

§ 𝜃 = 𝜃"#3 , representa um conjunto de parâmetros que especificam as distribuições de

probabilidadelocaisdaredeatravésde:

𝜃"#3 = 𝑃 𝑋" = 𝑥"3|𝑝𝑎 𝑋" = 𝑤"# (6.2)

com 𝑖 ∈ 1, … , 𝑛 ,𝑗 ∈ 1, … , 𝑞" e𝑘 ∈ 1, … , 𝑟" .Oconjuntodeconfiguraçõespossíveisde

𝑝𝑎 𝑋" , i.e.,oconjuntodediferentescombinaçõesdevalorqueospaisde𝑋"podemtomaré

denotadopor 𝑤",, … , 𝑤"¾¼ ,onde𝑞" = 𝑟#¿À∈µ~ ¿¼ designaonúmerodetodasaconfigurações

possíveis.

Temosqueparaumadadaredebayesiana,𝐵,adistribuiçãodeprobabilidadeconjuntasobre𝑋édefinida

por:

𝑃 𝑋,, … , 𝑋* = 𝑃 𝑋"|𝑝𝑎 𝑋"

*

"+,

. (6.3)

OproblemadeaprendizagemnasredesbayesianasperanteumconjuntodedadosDconsisteemencontrar

aredequemelhorcaracterizaD.Assim,aferramentadesenvolvidafoca-senumaabordagemdeaprendizagem

baseadaempontuação(score-based),ondeocritériodepontuação∅éconsideradoporformaaquantificara

redequemelhorseadequa.Pretende-seportantoencontrararedebayesianaquemaximiza∅ 𝐵, 𝐷 ,quevem

daseguinteforma:

∅ 𝐵, 𝐷 = ∅" 𝑝𝑎 𝑋" , 𝐷

*

"+,

(6.4)

78

emque∅"designaapontuaçãolocalquedependesomentedeumdadonó𝑋".

Ainda no contexto de redes bayesianas o processo de aprendizagem é frequentemente repartido em

aprendizagemdeestruturaseparâmetros.Oprocessodeaprendizagemdeestruturasconsistenaprocurada

estrutura de rede enquanto DAG que melhor permite representar as relações entre variáveis tendo como

principiooscore-based,principioquesupõeaavaliaçãosobaformadeatribuiçãodeumapontuaçãonestecaso

acadaestrutura.

O algoritmo utilizado na aprendizagem de estruturas, Greedy Hill-Climbing (GHC), encontra-se

detalhadamenteexplicadoem[85].Aferramentadesenvolvidautilizaumaversãooptimizadadestealgoritmo

quepermitecontornaroproblemaqueresidenoGHC,problemaessedenominadoporlocaloptimaqueconsiste

napossibilidadedeobteramelhorestruturaapenasrelativamenteàsquesãolocalmentevizinhas.

AsmelhoriasrealizadasaoGHCpossibilitamousodelistasdeestruturasvisitadasemodificaçõesaleatórias

aquandoapresençadeuma“localoptima”.Estasalteraçõespermitemnãosósolucionaroproblemadescrito,

bemcomooptimizaraprocurademelhoresestruturasumavezquenãosãovisitadasestruturasjáconhecidas.

Asegundaetapadoprocessodeaprendizagem,aaprendizagemdeparâmetrosouparameter learning,

consisteemmaximizaraverossimilhançadosparâmetrosperanteainformaçãopresente.Nestecasoespecifico

averossimilhançamáxima(ML)dosparâmetrosésimplesmenteafrequênciadasestimativasobservadas(FEO)

𝜃"#3 = 𝑃 𝑋" = 𝑥"3|𝑝𝑎 𝑋" = 𝑤"# =

𝑁"#3 + 𝑁´𝑁"# + 𝑟"×𝑁´

(6.5)

onde:

§ 𝑁"#3representamonúmerodeocorrênciasnosdadosDemqueavariável𝑋"tomaok-ésimovalor

𝑥"3easvaráveisnoconjuntodepaisde𝑋",𝑝𝑎 𝑋" ,tomamaj-ésimaconfiguração𝑤"#;

§ 𝑁"# representaonúmerodeocorrênciasnosdadosDemqueasvariáveispertencentesaoconjunto

depaisde𝑋",𝑝𝑎 𝑋" ,apresentamconfiguração𝑤"#;

§ representaototaldeocorrênciaspresentesnosdadosD;

§ 𝑁´representampseudo-contagensquepermitemevitaroatribuirprobabilidadenulaaumevento

queémuitoimprováveldeocorrer,aindaassimpossível(considerou-se𝑁´=0.5).

Noprojectodesenvolvidoforamconsideradosdoismétodosdeavaliaçãoscoringcriteria,olog-likelihood

(LL)eominimumdescriptionlenght(MDL).OLLeoMDLsãorespectivamentedefinidosdaseguinteforma:

𝐿𝐿 𝐵|𝐷 = 𝑁"#3𝑙𝑜𝑔

𝑁"#3𝑁"#

�¼

3+,

¾¼

#+,

*

"+,

(6.6)

79

𝑀𝐷𝐿 𝐵|𝐷 = 𝐿𝐿 𝐵|𝐷 −12𝑙𝑜𝑔 𝑁 𝐵 (6.7)

onde 𝐵 designaacomplexidadedarede,i.e.,onúmerodeparâmetrosemΘparaaredebayesianaBdado

por:

𝐵 = 𝑟" − 1 𝑞"

*

"+,

(6.8)

Relativamenteaosscoringcriteriaapresentados,valeapenareferirqueoLL favorecetendencialmente

redes que apresentamuma estrutura completa. Por sua vez, oMDL permite umamelhor representação de

independênciasnaredeaprendida.[85]

Atéentão,foidetalhadaaimplementaçãorealizadanoâmbitodasredesbayesianas.Noentanto,importa

tambémaprenderasrelaçõesinter-temporaisquesãodevidamenteacondicionadaspelasredesbayesianasna

suacomponentedinâmica.Considere-se:

§ 𝑋 = 𝑋,, … , 𝑋* representaumvectoraleatóriocompostoporatributosquesãoalteradospor

umdadoprocesso;

§ 𝑋 𝑡 = 𝑋, 𝑡 , … , 𝑋* 𝑡 representaumvectoraleatórioquedesignaasinstânciasdosatributos

numinstante𝑡;

§ Seja𝑋 𝑡,: 𝑡Y umconjuntodevectoresaleatóriodotipo𝑋 𝑡 para𝑡, ≤ 𝑡 ≤ 𝑡Y.Tome-seoseguinte

exemplo,

𝑋 0: 𝑇 = 𝑋 0 ∪ …∪ 𝑋 𝑇 , 𝑐𝑜𝑚𝑇 ≥ 0;

§ 𝑃 𝑋 0 , … , 𝑋 𝑇 tambémrepresentadapor𝑃 𝑋 0: 𝑇 ,designaadistribuiçãodeprobabilidade

conjuntasobreatrajectóriadeumprocessotemporalde𝑋 0 a𝑋 𝑇 .

Conforme tratado em 3.6, recorde-se aqui que as redes bayesianas dinâmicas constituem uma

representação de distribuições de probabilidade conjunta tendo presente todas as hipóteses de um dado

processo.Assimumaredebayesianadinâmicaéconstituídapor:

§ 𝐵f,umaprimeiraredequeespecificaadistribuiçãosobreosestadosiniciais𝑋 0 ;

§ umconjuntoderedesdetransição𝐵fT sobreasvariáveis𝑋 0: 𝑇 ,queespecificamasprobabilidades;

paraastransiçõesentreestadospara0 ≤ 𝑡 ≤ 𝑇.

Nosentidodesimplificaracomplexidadeassociadaàsredesdinâmicasbayesianasassumiram-separao

efeitoduaspremissas. Emprimeiro lugar, consideraram-seprocessosdeMarkovdeprimeiraordem, i.e., os

valoresfuturosdependemapenasdosvalorespresentes.

𝑃 𝑋 𝑡 + 1 |𝑋 0: 𝑡 = 𝑃 𝑋 𝑡 + 1 |𝑋 𝑡 (6.9)

80

Emsegundo lugar,para simplificação considera-seahipótesedequeasprobabilidadespara transições

entreestadosnãosãodependentesde𝑡.

Porformaarealizaraaprendizagemderedesbayesianasdinâmicasrecorre-seaoalgoritmoGHCcomas

devidas alterações.A aprendizagempermiteobter a redede transição𝐵TTÅ,. Com𝐵TTÅ, presente, épossível

realizara inferência,processoquepermiteestimarovalorde𝑋" 𝑡 + 1 tendoemcontaoconhecimentodos

valoresde𝑋 𝑡 .Paratal,énecessáriocalculartodososvalorespossíveisde𝑥"3em𝑋" 𝑡 + 1 ,escolhendoaquele

queapresentamaiorprobabilidadesegundoaexpressão:

𝑃 𝑋" 𝑡 + 1 = 𝑥"3|𝑋 𝑡 = 𝑣,, … , 𝑣*

= … 𝑃 𝑋 𝑡 + 1�Æ

pÆ+,

�¼Ç¸

p¼Ç¸+,

�¼È¸

p¼È¸+,

�̧

p¸+,

= 𝑑,, … , 𝑑"X,, 𝑥"3, 𝑑"Å,, … , 𝑑* |𝑋 𝑡 = 𝑣,, … , 𝑣* .

(6.10)

6.2.1.2 Aplicaçãodaferramentadesenvolvidaparaaprevisãodoindicadordesaúdedoactivo

Conformeexplicadotorna-sepossível inferirvaloresfuturosdevariáveisdeentradatendocomobasea

aprendizagemderedesbayesianasdinâmicas.Umavezqueoprincipalobjectivonaprevisãodeestadodeum

activo,particularmenteno indicadordesaúdedoactivo,éestimarovalor futurodevariáveisdeestadoque

sustentamomesmoindicador,aferramentaanteriormentedescritavaiaoencontrodoproposto.

Considere-sequeasvariáveisaleatóriasqueconstituemovector𝑋 = 𝑋,, … , 𝑋* sãoasdiversasvariáveis

aleatóriasqueconstituemcadatesterealizadoaoTP,encontrando-seestasdevidamentedetalhadasem5.2.

Ovector𝑋éconstituídodaseguinteforma:

𝑋

= 𝑐Y𝐹𝐴𝐿, 𝛽��, 𝛽m��, 𝛽m���, 𝛽m���, 𝛽m���, 𝛽m�, 𝛽m�Y, 𝛽V�m�, 𝑝¤, 𝑇p"¤, ∆𝑅6, 𝑃𝐼, 𝛽V, 𝛽<, 𝛽<m, 𝛽�, 𝛽𝑂m��, 𝛽𝑂m���, 𝛽𝑂m���, 𝛽𝑂m��� (6.11)

Temosenquantodadosdeentrada:

𝑋, 0: 𝑇 , (6.12)

𝑋Y 0: 𝑇 , (6.13)

…

𝑋j 0: 𝑇 , (6.14)

querepresentamasdiversasamostrasdedadosdeentrada.

Definida a estrutura daMTS, encontram-se reunidas as condições para inferir o valor de𝑋 𝑇 + 1 na

ferramentadesenvolvida.Aferramentadesenvolvidarealizaaaprendizagemeinferênciaemredesbayesianas

81

dinâmicasquepermiteestimar𝑋 𝑇 + 1 .Retome-seoindicadordesaúdedoactivodefinidoem5.2,𝑋 𝑇 + 1

permitecalcularovalorde𝑎kT¸ querepresentaaprevisãodoindicadordeestadonoinstante𝑡,.

Note-sequeosinstantesdetemposãoigualmenteespaçados,i.e.,adistânciatemporalentreosinstantes

𝑡 = 0e𝑡 = 1éamesmade𝑡 = 𝑇e𝑡 = 𝑇 + 1.Assim,quandoinferimossobreoinstante𝑇 + 1inferimosna

realidadeacercadoinstantefuturoseguintenaMTS.Esteaspectopermiterealizaraprevisãoa6meses,1ano,

5anos,umavezqueo instante futuroestimadodependedoespaçamento temporalpresentenosdadosde

entrada.NaFigura6.2eFigura6.3apresenta-serespectivamenteainterfacegráficadaferramentadesenvolvida

nossistemasoperativosWindowseMACOS.NaFiguraA1doanexoAapresenta-seoUML(UnifiedModeling

Language)daferramenta.

Figura6.2–InterfacegráficadaferramentadesenvolvidaemambienteWindows

Figura6.3–InterfacegráficadaferramentadesenvolvidaemambienteMAC

82

6.2.2 Indicadordeidade–Previsão

Nasecção5.3descreve-seoindicadordeidadedoactivo 𝑎" quetemcomoúnicoparâmetrodeavaliação

aidadedoactivofísicoaestudar.Noqueconcerneàprevisãodoestadodoactivofísico,particularmenteno

indicadordeidade,oparâmetroidadeébemdeterminadoumavezque,segundoaprevisãoarealizar,aidade

domesmonoinstantefuturoésimplesmentedadapelasomaentreidadedoactivoaquandoarealizaçãoda

avaliaçãodeestadoactualdoactivoetempoarealizaraprevisão,i.e.,6meses,1ano,5anos,entreoutros.

Considere-se assim 𝑖V�T¸ , 𝑖V�f e 𝑡, em anos, que designam respectivamente a idade do activo à data de

previsão,aidadedoactivoactualeotempoarealizaraprevisão.Temososeguinte:

𝑖V�T¸ = 𝑖V�f + 𝑡 (6.15)

Determinadootempoarealizaraprevisãoeobtido𝑖V�T¸ ,restasimplesmenteaplicaropresenteem5.3por

formaadeterminar𝑎"T¸.

6.2.3 Indicadordedesempenho-Previsão

Oindicadordedesempenhodotransformadordepotênciafoidetalhadamentepropostonasecção5.4.

EsteindicadortomacomoprincipalatributoadisponibilidadedoTPnumdadoperíododetempoconsiderado,

aplicandoumaclassificaçãoàvariáveldisponibilidadedoTP tendoemcontao valorde referênciapara taxa

combinadadedisponibilidadedosactivosfísicosem[83].

Combasenapremissadequeométodogeralpropostotemcomoprincipalobjectivoplanearacçõesde

manutençãoeinvestimentoamédioprazo(máximode5anos)assume-seassimqueaavaliaçãorealizadaao

desempenhodoactivonoinstanteactualdeverámanter-seconstanteaolongodoperíodoarealizaraprevisão.

Nessesentidotemosque:

𝑎pT¸ = 𝑎p, (6.16)

emque𝑎pT¸ e𝑎prepresentamrespectivamenteaprevisãodoindicadordedesempenhoeoindicadorde

desempenhonoinstanteactual.

6.2.4 Indicadoroperacional-Previsão

O indicador operacional desenvolvido em 5.5 é intrinsecamente fundamentado no valor relativo da

potência máxima de carga num dado período de tempo considerado face à potência base de um dado

transformadordepotência,variávelem5.5denominada𝑃.

83

A potência máxima de transformação registada num dado TP para um dado período de tempo é

dependentedacargaàsaídadeste.Algunsdosfactoresqueinfluenciamavariaçãodaponta,sãoaconjectura

económica,avariaçãodoconsumoenergético,aevoluçãotecnológica,entreoutros.

A nível do indicador operacional proposto, o investimento na rede de transporte influência também a

variação deste indicador dado que alterações estruturais na rede potenciam o aumento ou decréscimo da

potênciamáximaregistadaportransformadordepotência.

Tendopresenteaprevisãodataxadevariaçãoanualdapotênciasíncronaeassumindoquetalvariação

reflecte-seuniformementeportransformadordepotênciaanalisadosegundooindicadorproposto,propõe-se

deseguidaométodoparaprevisãodomesmoindicadortendopresenteaformulaçãoem5.5.

Considere-seataxadevariaçãoanualdapontasíncronarepresentadapor𝑡𝑐�­.Porformaaestimar𝑎qT¸

propõe-seaseguintealteraçãoaométodoproposto:

𝑃 =

𝑆µ𝑆�,𝑡 ≤ 𝑡~�T}~K

𝑆µ6~�,~�T× 1 + 𝑡𝑐�­ TXTÉÊËÌÉÍ

𝑆�,𝑡 > 𝑡~�T}~K

, (6.17)

emque𝑡,𝑡~�T}~Ke𝑆µ6~�,~�Tdesignamrespectivamenteoinstantedetempoconsideradoeoinstantede

tempoactualeapotênciamáximaregistadanointervaloquecompreendeoinstanteactual.

Note-sequeperanteaformulaçãoefectuadaconsideram-seinstantestemporaisemanos.Noentanto,o

métodoéaplicávelaoutrasbasesdetempo,devendoataxadevariaçãodapontasíncronaseralteradaparaa

respectivabasetemporal.

Umavezcalculado𝑃paraosdiferentesperíodosdetempo,estescategorizam-sesegundo:

𝑖 =

5,𝑃 ≤ 0.24, 0.2 < 𝑃 ≤ 0.43, 0.4 < 𝑃 ≤ 0.62, 0.6 < 𝑃 ≤ 0.81,𝑃 > 0.8

. (6.18)

Posteriormentedáseocalculodo𝐿𝐹talcomoem5.5.Porfim,aplica-se:

𝑎fT¸ =

5,𝐿𝐹 ≥ 3,64, 3,6 > 𝐿𝐹 ≥ 3,23, 3,2 > 𝐿𝐹 ≥ 2,82, 2,8 > 𝐿𝐹 ≥ 2,41, 2,4 > 𝐿𝐹 ≥ 2,0

. (6.19)

84

85

7. Conclusõesetrabalhofuturo

Oobjectivodapresentedissertaçãoeradesenvolverumametodologiademanutençãobaseadanoestado

quepossibilitasseaoptimizaçãodociclodevidadeumactivofísicoque integreumaRededeTransportede

EnergiaEléctrica.Esteobjectivofoiatingidoatravésdapropostadeumindicadordeestadodotransformador

de potência, activo físico fundamental numa redede transporte.No capítulo 1, encontram-se estabelecidas

orientaçõesrelativamenteaoutrosaspectosquecomplementamoobjectivodapresentedissertação.

Nocapítulo2apresentou-seumarevisãodaspolíticasdegestãodeactivosfísicos,comprincipalfoconas

políticasdemanutenção.Aintroduçãodepolíticasdemanutençãodenaturezareactivaepreventivapermitiu

estabelecerumpontodepartidaquepossibilitouacompreensãodasvantagensedesvantagensassociadasa

cadatipodepolíticademanutençãoabordados.

Posteriormente,nocapítulo3foramrevistasmetodologiasutilizadasnaavaliaçãoeprevisãodoestadode

umactivofísico,tendosidoapresentadosexemplosdeaplicaçãodasmesmasemsituaçõesqueconcernemo

assuntodapresentedissertação.

Emrespostaaumaresearchquestion,realizou-seumabrevecaracterizaçãodosactivosfísicosqueintegram

a Rede Nacional de Transporte. Este estudo permitiu aprofundar os conhecimentos em matéria de

transformadoresdepotência,disjuntores, linhasdemuitoaltatensão,entreoutrosactivosfundamentaisem

qualquerrededetransportedeenergiaeléctrica.Desteestudoresultoutambémaescolhadotransformadorde

potênciaenquantoactivofísicoadesenvolverametodologiademanutençãobaseadanoestado.

Reunidasas condiçõesnecessárias àpropostadeumametodologiademanutenção, foidesenvolvidoo

indicador de estado do transformador de potência que teve como base um estudo intensivo das diversas

práticas,propostasexistenteseparecerdeespecialistasnaáreaemquatroatributosprincipais:

§ Indicador de saúde do activo – representa uma medida aproximada da condição interna e

individualdoactivofísicoobtidaatravésdaanálisedeumconjuntode inspecçõeseensaiosao

transformadordepotência;

§ Indicadordeidadedoactivo–consistenaavaliaçãodaidadedotransformadordepotência;

§ Indicadordedesempenho–consistenaanáliseeavaliaçãodadisponibilidadedotransformador

depotência,umimportanteparâmetroparaosváriosORTetambémrelevanteparaaentidade

reguladoradosectorenergéticoanívelnacional;

§ Indicadoroperacional–consistenaanálisedocontextooperacionalemqueotransformadorde

potênciaseencontratendopresenteoseuhistóricodeoperação.

86

Paraalémdoindicadordeestado,otrabalhorealizadonapresentedissertaçãoincluiaprevisãodeestado

do activo amédio prazo que permite estimar alterações comportamentais no estado do transformador de

potência,aspectoqueserevelaimportantenumaperspectivadeplaneamentodeacçõesdemanutenção.

Aprevisãodeestadodoactivotevecomoprincípioosatributosestabelecidosnoindicadordeestado,sendo

que, em particular, no sentido de prever a evolução da saúde do activo recorreu-se uma ferramenta de

aprendizagemdeRedesBayesianasDinâmicasdesenvolvidanoâmbitodaunidadecurriculardeProgramação

OrientadaaObjectos.

Os resultados do trabalho desenvolvido no âmbito da presente dissertação servem de inspiração para

outrosestudos.Portanto,sugere-seumconjuntodedesenvolvimentos futurosquepodemseradicionadosa

estetrabalho:

§ Aplicarametodologiademanutençãopropostaaumcasodeestudoprático.

§ Desenvolver indicadores de risco que considerem a criticidade das instalações/activos, em

complementoàanálisedoestado.

§ Desenvolvermetodologias demanutenção baseadas no estado para outros activos físicos que

integramaRedeNacionaldeTransporte(emespecial,disjuntoreselinhasdemuitoaltatensão).

87

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I

AnexoA–UMLdaferramentadesenvolvidanoâmbitodaUCdeProgramaçãoOrientadaaObjectos

FiguraA1–UMLdaferramenta