Hybrid intelligent algorithm for the diagnosis of operating conditions of power transformers in the context of power quality

Esta pesquisa teve como objetivo o desenvolvimento de um algoritmo computacional capaz de diagnosticar as condições operativas de transformadores de potência. As variáveis tomadas como base para classificar as condições apresentadas se referem às usualmente empregadas pela lógica de proteção diferencial, ou seja, a corrente diferencial e o conteúdo harmônico presente nos sinais em análise. Além disto, foi também verificada a relação entre alguns dos fenômenos associados à falta de qualidade da energia elétrica originados pelos consumidores conectados no secundário e refletidos ao primário do transformador. O algoritmo desenvolvido utilizou-se da Transformada Wavelet e de técnicas de inteligência artificial (Lógica Fuzzy e Redes Neurais Artificiais), com o objetivo de inferir sobre os relacionamentos supracitados. Todos os testes para validação da metodologia proposta foram realizados dispondo de um sistema elétrico simulado no software ATP (Alternative Transients Program). Os resultados encontrados denotam que, frente às condições analisadas, correntes diferenciais e conteúdo harmônico indesejado podem vir a surgir, fazendo com que a lógica implementada venha a diagnosticar erroneamente a condição de operação enfrentada. Os resultados avaliam ainda a propagação destas condições do secundário para o primário do transformador em análise.This research aimed to develop an algorithm able to diagnose the operating conditions of power transformers. The variables considered to classify the presented conditions were the normally used by differential protection logic, i.e., the differential current and the harmonic content in the signals in analysis. Moreover, the relationship between some phenomena associated to a poor power quality originated from consumers connected to the secondary and reflect to the primary side of the transformer was also verified. In order to infer the relationships above mentioned, the developed algorithm used the Wavelet Transform and artificial intelligence techniques (Fuzzy Logic and Artificial Neural Networks). All the tests applied to validate the proposed methodology were performed making use of the ATP (Alternative Transients Program). In face of the analyzed conditions, the results show that differential currents and undesired harmonic content can arise and the implemented logic will erroneously diagnose the operation condition addressed. The results also illustrate the propagation of these conditions from secondary to primary side of the analyzed transformer