Parâmetros do domínio da frequência de pulsos de descarga parcial (PD), para construção de mapas de classificação que permitem a separação de fontes de DP, em medições online
DOI:
https://doi.org/10.33414/rtyc.45.46-66.2022Palavras-chave:
Descarga Parcial, Transformada Wavelet Discreta, Mapa de Classificação, Domínio de FrequênciaResumo
Neste trabalho, são estudadas as características no domínio da frequência de pulsos de Descarga Parcial (DP), a fim de criar mapas de classificação que permitam separar diferentes fontes de pulsos. Os referidos mapas são aplicados em medições de DP online, onde estão presentes múltiplas fontes e, através destas, é possível separar as diferentes fontes e traçar o seu subpadrão correspondente, de forma a identificar a fonte.
As características analisadas no domínio da frequência foram: energia (Veff), módulo máximo (Xmax), frequência máxima do módulo (fmax) e largura de banda (BW_3db). Esses parâmetros foram calculados na decomposição de cada pulso usando a Discreta Wavelet Transform (TOD). O algoritmo foi testado, tanto com sinais obtidos em tubos de ensaio, quanto em equipamentos reais. Os resultados mostraram que é viável separar as fontes de PD usando o parâmetro máximo do módulo (Xmax) para as bandas de frequência correspondentes ao detalhe 5 (7,8 a 15,6 MHz) e detalhe 4 (16,5 a 31,2 MHz).).
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Referências
Bonini, C. y Enciso, L. (2015). “Caracterización de patrones de Descargas Parciales internas y superficiales mediante ensayos de laboratorio”. 1er Congreso de Investigación y Transferencia Tecnológica en Ingeniería Eléctrica. Gral. Pacheco. Argentina. 16 al 18 de septiembre.
Bonini, C.; Pesana, F.; Maillot M. (2019). “Detecting deterioration stages in epoxy resins specimens under partial discharge process”. Journal of Electrical Engineering. Vol. 7. 2019. págs. 39-50.
Cavallini, A.; Conti, M; Montanari, G. C. y Conti, A. (2002). “Indexes of the Recognition of Insulation System Defects Derived from Partial Discharge Measurements”. IEEE International Symposium on Electrical Insulation. Boston, Estados Unidos. 7 al 10 de abril.
Cavallini, A.; Conti, A; Montanari, G. C. y Puletti, F. (2003a). “Advanced PD Inference in On-Field Measurements. Part 1: Noise Rejection”. IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation 10.2, págs. 216-224.
Cavallini, A.; Conti, A.; Conti, M y Montanari, G. C. (2003b). “Advanced PD Inference in On-Field Measurements. Part 2: Identification of Defects in Solid Insulation Systems”. En: IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation. Vol 10, nro.3, págs. 528-538.
CIGRE WG D1.37 (2016). “Guidelines for partial discharge detection using conventional (IEC 60270) and unconventional methods”. Technical Brochure 662 CIGRE.
Gulski, E. y Kreuger, F. (1992). “Computer-aided recognition of Discharge Sources”.
En: IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation. Vol. 27. Nro.1, págs. 1702-1711-55.
Hao, L.; Contin, A.; Hunter, J.; Swaffield, D. J.; Lewin, P. L.; Walton, C.; y Michel, M. (2011). “A new method for automatic Multiple Partial Discharge Classification”. XVII International Symposium on High Voltage Engineering, Hannover, Germany, 21 al 25 de agosto.
IEC 60034-27-2. (2012). “Rotating electrical machines - Part 27-2: On-line partial discharge measurements on the stator winding insulation of rotating electrical machines”. Edición 1.
IEC 60270. (2002). “High-voltage test techniques – Partial discharge measurements”. Edición 3.
IEEE C37.301. (2009). “IEEE Standard for High-Voltage Switchgear (Above 1000 V) Test Techniques - Partial Discharge Measurements”.
Kreuger F. H., Gulski E. y Krivda A. (1993). “Classification of Partial Discharges”. IEEE Transactions on Electrical Insulation. Vol. 28 No. 6.
Jiang, L.; Jiang, T.; Harrison, R. F.; y Grzybowski, S. (2012). "Recognition of ultra-high frequency partial discharge signals using multi-scale features". IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation, vol. 19, no. 4, pp. 1412-1420.
Maillot M., Bonini C., Enciso L., Galliani M., Rivera O. y Casas R. (2014). “Incorporación de la medición de Descargas Parciales on-line como herramienta de diagnóstico”. CIDEL 2014 Congreso Internacional de Distribución Eléctrica. Buenos Aires. Argentina. 22 al 24 de septiembre.
Maillot, Bonini, Enciso y Galliani. (2015a). “Experiencias de laboratorio en medición de Descargas Parciales sobre Transformadores de Corriente de aislación papel-aceite”. XVI ERIAC (Encuentro Regional Iberoamericano del CIGRE). Foz du Iguacu, Brasil. 17 al 21 de mayo.
Maillot, M. (2015b) “Desarrollo de un equipo de medición de descargas parciales para monitoreo, investigación y diagnóstico”. 1er Congreso de Investigación y Transferencia Tecnológica en Ingeniería Eléctrica. Gral. Pacheco. Argentina. 16 al 18 de septiembre.
Maillot, M. (2017). “Comparison of feature space formation based on DWT coefficient variance for partial discharge classification under different wavelet families”. 20th International Synopsium on High Voltage Engineering. Buenos Aires. Argentina. 28 de agosto al 1 de septiembre.
Maillot, M. y Pessana, F. (2018). “A new feature space for partial discharge signal separation based on DWT coefficient variance”. Journal of Electrical Engineering. Vol. 6. 2018.
Maillot, M.; Bonini, C.; Enciso, L. (2019). “Herramientas de clustering automático de señales para la medición de descargas parciales”. Tercer congreso de investigación y transferencia tecnológica en Ingeniería Eléctrica (CITIE). La Plata, Buenos Aires, Argentina. 13 al 14 de septiembre.
Mallat S. (2008). A Wavelet Tour of Signal Processing. Third Edition: The Sparse Way. Academic Press.
Mor, A. R. “Nueva metodología de la medida de descargas parciales en cables de alta tensión”. Tesis (Doctor en ingeniería). ITE. Valencia, España. 277 pág. (2012).
Paoletti G. J, Golubev A. (2001). “Partial Discharge Theory and Technologies Related to Medium-Voltage Electrical Equipment”. IEEE Transactions on industry applications, vol. 37, No. 1.
Salcedo J., Degl’Innocenti A. (2001). “Sistema Predictivo Aplicado al Mantenimiento de Estaciones Transformadoras”. IX ERIAC (Encuentro Regional Iberoamericano del CIGRE). Foz do Iguaçu – Brasil. 11 al 24 de mayo.
Soman, K. P.; Ramachandran, K. I. y Resmi, N. G. (2010). Insight into waveletes. From
theory to practice. (3ra edición). PHI Learning.
Sirne, R. O. y C. E. D’Attellis (2004). Introducción a Onditas, con aplicación a la Caracterización Frecuencial del EEG. Centro de Procesamiento de Señales e Imágenes.
Wu, M.; Cao, H.; Cao, J.; Nguyen, H.; Gomes, J. B.; y Krishnaswamy, S. P. (2015). “An Overview of State-of-the-Art Partial Discharge Analysis Techniques for Condition Monitoring”. IEEE Electrical Insulation Magazine, Vol. 31, No. 6.
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