Diagnóstico de averías de un cambiador de tomas en carga mediante redes neuronales

Un cambiador de tomas en carga por sus siglas en español CTC u OLTC por sus siglas en inglés (“On-Load Tap Changer”) es la única parte con movimiento en un transformador. Su Misión es realizar la operación de cambio de una toma a otra del devanado de regulación, modificando el número de espiras en uno de los devanados, en respuesta a un cambio de tensión en la red debido a variaciones en la carga. De acuerdo a una encuesta internacional realizada por el CIGRE el 40% de los fallos del transformador se producen en el CTC. Es por ello que es uno de los elementos del transformador con un mayor índice de fallos. Para asegurar la fiabilidad del transformador es importante valorar el estado del mismo. Tomando como punto de partida, el trabajo desarrollado por Rivas en su tesis Doctoral, donde implementa ensayos de laboratorio para simular experimentalmente averías, basado en el análisis de la medida de la vibración. Con base en los registros de vibraciones obtenidos Rivas implementó una metodología aplicando técnicas de pre-procesamiento y procesamiento de la señal de vibración, para hallar indicadores de diagnóstico del estado (número de impulsos de vibración, tiempo entre los impulsos de vibración, desaparición de impulsos y energía de los impulsos). En este proyecto fin de carrera se han desarrollado dos tipos de redes neuronales: Mapa Auto-organizado (SOM) y la red neuronal de base radial (RBF), como herramientas para la evaluación automática de la condición electro-mecánica (buen estado o con algún tipo de avería) del cambiador de tomas en carga.Ingeniería Técnica en Electricida

Análisis tiempo-frecuencia de la señal de vibración de un OLTC (cambiador de tomas en carga) aplicando wavelet discreta

El proyecto está enmarcado dentro del ámbito de desarrollo de nuevas técnicas para contribuir a la evolución del mantenimiento predictivo, más concretamente en la diagnosis de averías mediante el análisis de la medición, usando acelerómetros piezoeléctricos de la señal de vibración de una operación del CTC, para su comparación con una señal patrón. Particularmente se trata del cambiador de tomas en carga (CTC), el cual es la única parte con movimiento en un transformador eléctrico, siendo la responsables del 40 por ciento de las averías de estas máquinas. Su función es realizar la operación de cambio de una toma del arrollamiento de regulación a otra, permitiendo regular la tensión de salida del transformador a los niveles requeridos sin la interrupción de la corriente de carga. La valoración de su estado electromecánico es importante para asegurar la fiabilidad del transformador y, por tanto, del sistema de transmisión de energía eléctrica al cual se encuentre conectado, evitando posibles apagones que repercutan en el bienestar de la sociedad en aspectos como seguridad ciudadana, sanidad, transporte, etc. Como en casi cualquier proceso, el fin principal es el ahorro de tiempo y dinero, el cuál vendrá dado por el seguimiento de la evolución del proceso industrial con el fin de detectar los posibles fallos y sus causas, a fin de evitarlos y conseguir una operatividad eficiente. En el caso planteado el análisis se hace aún más difícil, ya que las vibraciones de un sistema tan complejo como el CTC no son exactamente repetibles al realizar la misma maniobra dos veces, con lo que se debe procesar la señal e implementar indicadores de diagnostico. Por tanto se hace necesario la implementación de una herramienta de análisis, que permita, de una manera rápida, cómoda y eficaz , obtener los indicadores de diagnostico necesarios para clasificar cada una de las señales con un determinado tipo de avería.Ingeniería de Telecomunicació

Detección de averías en cambiadores de tomas en carga de transformadores basado en el patrón de vibraciones

Un cambiador de tomas en carga (OLTC, en inglés” On-Load Tap Changer”, o CTC en español) o regulador es la única parte con movimiento en un transformador. Su función es realizar la operación de cambio de una toma del arrollamiento de regulación a otra, permitiendo regular la tensión de salida del transformador a los niveles requeridos sin la interrupción de la corriente de carga. La valoración del estado electro-mecánico (buen estado o con avería) de un cambiador de tomas en carga es importante para asegurar la fiabilidad del transformador y por lo tanto del sistema de transmisión de energía eléctrica al cual se encuentre conectado. En la presente tesis doctoral se ha desarrollado sistema de detección de averías en cambiadores de tomas en carga basado en el análisis de la señal de vibraciones de un cambiador de tomas en carga. Para caracterizar la señal de vibración de cada una de las averías del cambiador se ha llevado a cabo un programa de ensayos en cambiadores de tomas en carga en buen estado y con averías simuladas. Con base en los registros de vibraciones obtenidos se implementó una metodología para automatizar el proceso de hallar los principales indicadores de diagnóstico (el número de impulsos de vibración, la amplitud de los impulsos de vibración y el tiempo entre los impulsos de vibración). Para obtener los principales indicadores de diagnóstico se aplicaron técnicas de pre-procesamiento (normalización, sincronización y transformada Hilbert), al igual que técnicas de procesamiento de datos tanto en el dominio de la frecuencia (Transformada rápida de Fourier), como en el dominio tiempo-frecuencia (Transformada corta de Fourier y Transformada discreta de Wavelet), así como aplicación de umbrales a la señal de vibración. Se analizaron metodologías de diagnóstico, con base en diferentes indicadores (existencia o no de un impulso, tiempo de duración del impulso, contenido de energía de impulso y banda de frecuencia asociada al impulso). El número de impulsos presentes en la señal de vibración y el tiempo entre impulsos son los indicadores de diagnóstico que permiten identificar un mayor número de averías internas. Se efectuó un estudio estadístico que permitió establecer las variaciones de tiempo entre impulsos en un cambiador de tomas en carga en buen estado y con siete tipos de averías al realizar transiciones idénticas. Se ha desarrollado una red neuronal artificial denominada Mapa Auto- Organizado (SOM) como herramienta de diagnóstico de la condición del cambiador de tomas en carga. En la tesis se propone, además, un nuevo modelo de elementos finitos en 3D para la simulación del patrón de vibración del selector del cambiador de tomas en carga sin averías y con una avería tipo, con el fin de complementar los registros de datos obtenidos en pruebas de campo. _____________________________________________On-Load Tap Changer (OLTC) or CTC (in Spanish) is the only moving part of a power transformer. Its function is to perform the changeover operation of a tapping from one to another winding of regulation, allowing regulating the output voltage of the transformer to the required levels without interrupting the load current. The assessment of the electro-mechanical state (good or failure) of a load tap changer is important to ensure transformer reliability, and therefore the electric power transmission which is connected. In this doctoral thesis has developed system for detecting faults on load tap changers based on vibration signal analysis of tap changers. To characterize the vibration signal from each of the tap changer faults has been carried out a test program with the tap changer in good condition and with simulated faults. Based on records obtained, a vibration analysis methodology have been implemented to automate the process finding the main diagnostic indicators (number of pulses of vibration, the amplitude of vibration impulses and the time between impulses of vibration) For the main indicators of diagnostic techniques were applied pre-processing (standardization, synchronization and Hilbert transform), as well as data processing techniques in the frequency domain (Fast Fourier Transform), as in the time domain -frequency (short Fourier transform and discrete wavelet transform), and application of thresholds to the vibration signal. Diagnostic methods were analyzed, based on various indicators (presence or absence of an impulse, impulse duration, impulse energy content and frequency band associated with the impulse). The number of impulses in the vibration signal and the time between impulses are diagnostic indicators that can identify a greater number of internal failures. We carried out a statistical study that allows variations of time between pulses in a load tap changer in good condition and consider seven types of failures to perform the same transitions. We have developed an artificial neural network called Self-Organized Map (SOM) as a tool for diagnosing the condition of the load tap changer. In this thesis, a novel finite element model for 3D simulation of the vibration signal of the selector load tap changer without fault and with a failure rate in order to supplement the data records obtained in field trials