Estimativa do Tempo para Falha de Transformadores de Potência Utilizando Dados do Centro de Operação e Redes Neurais Artificiais

Transformadores de potencia sao cada vez mais exigidos, visto a necessidade cada vez maior de se manter o fornecimento continuo de energia eletrica por parte das distribuidoras de energia. Interrupcoes de energia, por conta da falha desses equipamentos podem gerar compensacoes financeiras da ordem de centenas de milhares de reais para as distribuidoras, desta forma se tornando cada vez mais importante o monitoramento do tempo de falha desses equipamentos. Grande parte dos trabalhos relacionados ao diagnostico de falhas em transformadores de potencia, utilizam como dado de entrada a analise de gases dissolvidos em tempo real, porem para transformadores de pequeno porte, o custo para implementacao dessa informacao pode ter o custo do equipamento. Assim, este trabalho propoe a utilizacao de dados convencionais monitorados em qualquer centro de controle do mundo, como: ciclo de carregamento e eventos de curto-circuito (CC), com o objetivo de realizar a previsao de falhas, atraves da modelagem de uma rede neural artificial (RNA), que foi treinada, validada e testada, a partir de dados reais de operacao de um transformador que operou durante 945 dias.