Análisis de gases disueltos para la identificación de falla en transformadores de potencia mediante lógica difusa
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Date
2024-08
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Publisher
Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi: (UTC)
Abstract
This research focuses on the identification of thermal and electrical faults in the power transformer, which are the core of the substation and operate continuously. The diagnosis of faults in the electrical converter represents a challenge, since traditionally it is necessary to interrupt its operation to detect internal anomalies. To avoid these interruptions, the most effective way to predict failures without shutting down the equipment is by analyzing the degradation of the dielectric oil, this process produces gases such as hydrogen, methane, ethylene, acetylene and ethane, whose concentrations are key indicators of possible failures.
The identification of faults in the stationary machine is carried out by gas analysis using the Rogers method or the IEC method, unified with fuzzy logic, becomes a predictive maintenance tool allowing to detect faults accurately and correct them in the short term, this facilitates the direct intervention of maintenance personnel in specific problems such as moisture in the insulating paper, defective welds, short circuits between windings or overheating. Once the fault is identified, the maintenance personnel can be adequately prepared with the necessary materials, equipment and tools, which significantly reduces transformer downtime.
Description
La presente investigación se enfoca en la identificación de fallas térmicas y eléctricas en el transformador de potencia, que son el núcleo de la subestación y operan de manera continua. El diagnóstico de las fallas en el convertidor eléctrico representa un desafío, ya que tradicionalmente es necesario interrumpir su operación para detectar anomalías internas. Para evitar estas interrupciones, la forma más eficaz de predecir fallas sin detener el equipo es mediante el análisis de la degradación del aceite dieléctrico, este proceso produce gases como hidrógeno, metano, etileno, acetileno y etano, cuyas concentraciones son indicadores clave de posibles fallas.
La identificación de fallas en la máquina estacionaria se lleva a cabo mediante el análisis de gases utilizando el método de Rogers o el método IEC, unificados con la lógica difusa, se convierte en una herramienta de mantenimiento predictivo permitiendo detectar fallas con precisión y corregirlas en el corto plazo, lo que facilita la intervención directa del personal de mantenimiento en problemas específicos como la humedad en el papel aislante, soldaduras defectuosas, cortocircuitos entre devanados o sobrecalentamientos, identificada la falla, el personal de mantenimiento puede prepararse adecuadamente con los materiales, equipos y herramientas necesarios, lo que reduce significativamente el tiempo de inactividad del transformador.
El uso de lógica difusa ha demostrado alta precisión en la detección de anomalías, permitiendo determinar si el transformador opera en condiciones normales o presenta fallas como sobrecalentamiento, arcos eléctricos o descargas parciales. El modelo difuso de Rogers alcanza una precisión del 92 %, mientras que el método IEC difuso la supera con un 94.8 %, mostrando una mayor eficacia en la detección de anomalías en situaciones reales.
Keywords
TRANSFORMADOR, ANÁLISIS DE GASES DISUELTOS, FALLAS INCIPIENTES, NORMA IEC, MÉTODO DE ROGERS Y LÓGICA DIFUSA
Citation
Chiliquinga Sampedro, Kevin Israel (2024); Análisis de gases disueltos para la identificación de falla en transformadores de potencia mediante lógica difusa UTC, Latacunga. 94 p