Methodology for evaluating the operating condition of distribution transformers by analyzing thermal degradation, operational integrity and reliability in an IoT environment

The emerging availability of data from Smart Grids, especially in the context of this work, related to the remote monitoring of distribution transformers, lacks methodologies capable of transforming this data into useful information for energy utilities. In this sense, this research proposes the use of three methodologies for assessing the condition of distribution transformers. The first explores the high correlation between currents, voltages, and temperatures, through Recursive Principal Component Analysis (RPCA), so that these quantities are synthesized as a point of operation in a two-dimensional map segmented in stress zones. A result is a visual tool for understanding the individual operating dynamics of transformers. The second proposed methodology uses several parameters to quantify the results obtained from electrical measurements, operational observations, and loading history, in an objective and quantitative index, capable of providing to some extent an indication of the general operating condition of the transformer. This index allows thousands of transformers from an electricity distribution company to be tabulated and ranked according to this proposed integrity index. In the third methodology, an analysis of the additional aging to which the transformer is being subjected is carried out, based on the operating conditions of this equipment, such as loading, tank temperature and environment, and physical characteristics of the transforming unit. Based on the results produced, this work contributes with methodologies that represent the basis for the evaluation of distribution transformers within an IoT system context capable of not only working with the monitoring of the electrical parameters of these assets but also convert this data into useful information that adds value to the IoT experience.CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoDissertação (Mestrado)A emergente disponibilidade de dados proveniente das Smart Grids, em especial no âmbito desse trabalho, relacionado ao monitoramento remoto de transformadores de distribuição, carece de metodologias capazes de transformar esses dados em informações úteis às concessionárias de energia. Neste sentido, esta pesquisa propõe o uso de três metodologias de avaliação da condição de transformadores de distribuição. A primeira explora a alta correlação entre as correntes, tensões e temperaturas, através da Análise Recursiva das Componentes Principais (RPCA), de forma que essas grandezas sejam sintetizadas como um ponto de operação em um mapa bidimensional segmentado em zonas de estresse. O resultado é uma ferramenta visual para a compreensão da dinâmica de operação individual dos transformadores. A segunda metodologia proposta emprega variados parâmetros para quantificar os resultados obtidos de medidas elétricas, observações operacionais e histórico de carregamento, em um índice objetivo e quantitativo, capaz de fornecer em certa medida um indicativo da condição geral de operação do transformador. Este índice possibilita que milhares de transformadores de uma concessionariam sejam tabelados e ranqueados de acordo com este índice de integridade proposto. Na terceira metodologia é realizada uma análise do envelhecimento adicional a que o transformador está sendo submetido, com base nas condições de operação destes equipamentos, tais como, carregamento, temperatura do tanque e ambiente, e características físicas da unidade transformadora. Com base nos resultados produzidos, este trabalho contribui com metodologias que representam a base de avaliação de transformadores de distribuição dentro de um contexto de sistema de IoT apto a não só trabalhar com o monitoramento dos parâmetros elétricos destes ativos (i.e., transformadores) mas como também converter estes dados em informações úteis que agreguem valor a experiência de IoT.2023-04-2