Aplicação de redes neurais artificiais na análise do encapsulamento de bobinas de transformadores
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Resumo
Resumo: As bobinas de média tensão dos transformadores secos são encapsuladas com resina epóxi Apesar do rigoroso processo de qualidade no encapsulamento sob vácuo, existem pequenas bolhas ou vazios que permanecem internamente ao encapsulamento das bobinas Estas bolhas ou vazios, são fontes geradoras de descargas parciais que são medidas através do ensaio de tensão induzida nos transformadores No entanto, este ensaio é realizado somente após a montagem final do transformador, de forma que, caso haja alguma reprovação neste, por descargas parciais elevadas, será necessário a desmontagem do transformador, a fabricação de novas bobinas, uma nova montagem e a repetição de todos os ensaios de rotina Esta reprovação e retrabalhos oneram os custos de produção e impactam diretamente no prazo de entrega do transformador Para minimização deste problema, esta pesquisa propõe uma metodologia de ensaio de descargas parciais por tensão aplicada em bobinas de média tensão, que seja realizada antes da montagem no transformador A metodologia possibilita analisar se o encapsulamento está ou não adequado, bem como estimar os valores das medições de descargas parciais por tensão induzida no transformador montado As Redes Neurais Artificiais são utilizadas para relacionar as medições por tensão aplicada realizadas nas bobinas e as medições de descargas parciais por tensão induzida realizadas nos transformadores montados A escolha das Redes Neurais Artificiais é em função da capacidade que as mesmas possuem de assimilar conhecimento a partir de sua própria experiência e generalizar soluções Os resultados obtidos com os ensaios de tensão aplicada apresentam erros relativos médios menores que ,5%, quando comparados com os resultados dos ensaios de tensão induzida, comprovando sua validação como alternativa para avaliação da qualidade do encapsulamento das bobinas de média tensão dos transformadores secos
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Palavras-chave
Transformadores de potência seca, Redes neurais (Computação), Engenharia elétrica, Neural networks (Computer science), Eletric engineering, Power transformers dry