Proposição e Validação de Soluções Computacionais para Detecção de Falhas em Transformadores de Potência Baseadas no Pentágono de Duval

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Transformadores de potência são utilizados em subestações de sistemas elétricos para transmissão e distribuição de energia elétrica entre os geradores e os consumidores finais. Sistemas eficientes de isolamento e refrigeração proporcionados por óleo isolante são fundamentais para que o transformador opere adequadamente. Durante a operação do transformador, o óleo isolante pode ter alterações nas concentrações de gases dissolvidos decorrentes de descargas elétricas ou térmicas, sendo que o acompanhamento e o monitoramento da proporção desses gases garantem a saúde dos transformadores. Dentre os métodos utilizados para esta análise e delimitação de falhas, há o Pentágono de Duval. A expectativa dos autores é que a implementação de um algoritmo, objetivo do presente trabalho, auxilie na interpretação do Pentágono de Duval, contribuindo para a análise de dados e para a intervenção preventiva no caso de falha detectada. Um experimento comparativo foi realizado, utilizando-se Redes Neurais Artificiais. O método proposto fornece uma identificação direta da falha, correspondente às proporções de gases presentes em uma amostra do óleo isolante de um transformador em análise.