Sistema de diagnóstico de transformadores de potencia a distancia

Pérez, Rómulo Fernández, Sergio Ramírez, Ovidio Fuentes, Omar

Resumen: Un moderno sistema de diagnóstico de grandes transformadores a distancia se está desarrollado por especialistas Venezolanos y Cubanos en la Subestación Barquisimeto de ENELBAR, Venezuela. Su característica principal es no sólo diagnosticar el estado del transformador, sino además analizar su carga dinámica. La metodología empleada fue la de diseñar, desarrollar e instalar un sistema de adquisición de datos, que permita el monitoreo continuo de las variables eléctricas, temperatura y gases del transformador. Seguidamente se implementaron los restantes componentes del sistema, entre los que se tiene la base de datos dinámica, el sistema experto para el análisis de gases disueltos, los modelos térmicos y el software de comunicación que envía la data a UNEXPO Venezuela y luego es reenviada vía Internet al CIPEL - CUJAE Cuba. Como resultado parcial se obtiene un sistema capaz de diagnosticar fallas incipientes en un gran transformador y a su vez permite el análisis de su carga dinámica, a partir de la inclusión del método de cálculo de los dos modelos térmicos. Esto lo incluye dentro de los sistemas más modernos de la actualidad, al poder determinar de forma dinámica la carga que puede llevar el transformador en forma segura.

Palabras clave: Sistema de Diagnóstico/ Monitoreo continuo/ Modelo térmico/ Tiempo real/ Transformador de potencia.

REMOTE DIAGNOSTIC SYSTEM FOR POWER TRANSFORMERS  

Abstracts: A modern Remote Diagnostic System for Power Transformers has been developed by Venezuelan and Cuban specialists in the Barquisimeto Substation of ENELBAR in Venezuela. Its main characteristic is not only being able to diagnose the condition of the transformer but also to analyze its dynamic load. The methodology used was to design, develop and install a data acquisition system that will allow to monitor the electrical variables, temperature and gases of the transformer. Then the remaining components of the system were implemented, among which is the dynamic data base, the expert system for the analysis of dissolved gases, the thermal model that sends the data to UNEXPO, Venezuela and is then re sent to CIPEL – CUJAE, Cuba, via Internet. A partial result is a system able to diagnose incipient failures in a large transformer and also allows to analyze its dynamic load starting from the inclusion of the calculus method of the two thermal models. This feature places it within the most modern present systems since it may determine, in a dynamic way, the load that the transformer can safely support.  

Keywords: Diagnostic System/ Continuous Monitoring/ Thermal Model/ Real Time/ Power Transformer.  

Manuscrito finalizado en La Habana, Cuba el 2006/03/08, recibido el 2006/04/04, en su forma final (aceptado) el 2006/06/20. 

El Ing. Rómulo José Pérez Barrios es Profesor Instructor en el Dpto. de Ingeniería Eléctrica de la UNEXPO, Vicerrectorado Barquisimeto, Av. Corpahuaico entre Av. Lasalle y Rotaria, Barquisimeto, Edo. Lara, Venezuela, telef 0251-7190420, fax 0251-4423549, correo electrónico rperez@bqto.unexpo.edu.ve. Los Dres. Sergio Jesús Fernández García y Ovidio Ramírez Fiallo son Profesor Titular e Investigador Agregado en el Centro de Investigaciones y Pruebas Electroenergéticas, Ciudad Universitaria “José Antonio Echeverría”, Av. 114-11901, Marianao, CP 19390, Ciudad de La Habana, Cuba, telef 537-266- 3023, correos electrónicos sfg@electrica.cujae.edu.cu y oramirez@electrica.cujae.edu.cu respectivamente. El Ing. Omar Fuentes Lorenzo es Profesor Asistente en la Universidad de Pinar del Río, Calle Martí # 270 esquina 27 de noviembre, Pinar del Río 20100, Cuba, correo electrónico omarf@tele.upr.edu.cu.

1. INTRODUCCIÓN

En la actualidad, con el mayor uso de la energía eléctrica a nivel mundial, se hace necesario que los Sistemas Electroenergéticos Nacionales tengan un alto nivel de disponibilidad, confiabilidad y mantenibilidad, lo cual es un requisito indispensable en su operación diaria. Dentro de estos sistemas, los grandes transformadores juegan un papel fundamental (Estratégico).

De ahí la importancia de detectar y diagnosticar su estado, conociendo de antemano la posible aparición de sus fallas ocultas. Igualmente, su estado se hace sentir cuando se realizan grandes transferencias de bloques de energía dentro Figura 2 Sistema a Distancia UNEXPO: Universidad Nacional Experimental Politécnica “Antonio José de Sucre” Vicerrectorado Barquisimeto Venezuela CUJAE: Ciudad Universitaria “José Antonio Echeverría” La Habana Cuba de un sistema eléctrico, e incluso entre sistemas de distintos países, pues ellos son sus eslabones fundamentales de enlace en la transmisión y distribución de esta energía.

Estos aumentos de flujo de potencia deben realizarse dentro de las normas de seguridad y teniendo en cuenta las consecuencias de la sobrecarga en la vida remanente del equipo. Esto requiere que los operadores de estos sistemas tengan acceso al conocimiento real de la capacidad térmica del sistema, es decir, su capacidad dinámica. Para cumplimentar lo anteriormente expuesto y partiendo del Sistema de Diagnóstico en Tiempo Real ya desarrollado por sus autores [1]-[2]-[3]-[4]-[5], en el año 2004 se comenzó a introducir el Sistema de Adquisición de datos en la Subestación Barquisimeto de la Empresa ENELBAR de Venezuela, con vistas a completar un Sistema de Diagnóstico de Fallas y Carga de uno de sus transformadores.

Este Sistema presenta en sí varias novedades: la primera es que será utilizado desde dos puntos a distancia, uno en la Universidad Nacional Experimental Politécnica “Antonio José de Sucre” (UNEXPO) en Venezuela y el otro en el Centro de Investigaciones y Pruebas Electroenergéticas (CIPEL) de la Ciudad Universitaria José Antonio Echeverría (CUJAE) en Cuba. Además, presenta una nueva característica que lo hace diferente a muchos de los instalados en el mundo, ya que trabaja no sólo con un modelo para el diagnóstico de fallas en tiempo real [6]-[7], sino que además utiliza el modelo del Anexo G de la Guía de Carga de la IEEE de 1995; esto le permite realizar el análisis de la carga dinámica [8]-[9]-[10]-[11], y completar los resultados para el diagnóstico del modelo primario.

Todo esto, convierte este Sistema en uno de los más modernos en la tecnología actual mundial, ya que trata de resolver los problemas que se presentan en los grandes transformadores al tener que transferir grandes cantidades de energía en tiempos relativamente cortos y a grandes distancias, lo cual se ha convertido en uno de los problemas más acuciantes del mundo desarrollado.

El Desarrollo del trabajo presenta la descripción completa del Sistema de Diagnóstico y Cargabilidad en Tiempo Real. Está organizado en tres incisos: Partes Componentes del Sistema, Modelos Térmicos Utilizados, Método de Cálculo paralelo para la Cargabilidad y Diagnóstico.

II. DESARROLLO

En este trabajo, se muestran los avances desarrollados sólo en el campo de la modelación térmica, en la introducción de estas técnicas que se realizan en el Transformador N° 2 de 100 MVA 220/115 kV de la subestación Barquisimeto en Venezuela, como primer paso para su aplicación en los restantes transformadores de la subestación. En la Fig. 1 se observa el transformador bajo estudio.

1. Sistema de Diagnóstico y Cargabilidad en Tiempo Real

A continuación se expone en forma simplificada el sistema básico utilizado para el diagnóstico en tiempo real y algunos de los resultados que se relacionan con los modelos usados para su diagnóstico.

 En la Figura 2 se puede observar el esquema general que conforma el Sistema de Diagnóstico y Cargabilidad a Distancia, que se está instalando en la Subestación Barquisimeto de Venezuela, en el que ya se está trabajando en la aplicación de la modelación a partir de los datos obtenidos con la introducción del Sistema de Adquisición de Datos en Tiempo Real.

 

 1.1. Partes Componentes del Sistema.

• Sistema de Adquisición de Datos en Tiempo Real [12]. Compuesto por un autómata, transductores para medición de las temperaturas ambiente, del aceite y del enrollado, así como un analizador de redes y un analizador de gases para detectar hidrógeno y humedad en el aceite aislante.

• Base de Datos Dinámica para el Diagnóstico y Cargabilidad [13].

Es el Software que recoge las tablas básicas para el control de las variables y parámetros para el diagnóstico del estado, los resultados de las pruebas off-line, online y tiempo real. Recoge sus resultados los analiza e interactúa dinámicamente con ellos. Además recaba los datos de falla, efectúa procesamiento estadístico y da seguimiento al punto de diagnóstico, que va variando con el envejecimiento del aislamiento del equipo en general y facilita los datos almacenados al Sistema Experto de Gases.

 • Sistema Experto para el Análisis de Gases Disueltos en el Aceite [14].

Permite analizar los resultados de los análisis cromatográficos dados por el transductor en tiempo real y por las pruebas cromatográficas off-line al aceite del transformador.

• Modelos Térmicos.

Se aplica el método de utilizar dos modelos que se complementan mutuamente. Modelo mejorado desarrollado a partir del epígrafe 7 de la norma IEEE Std. C57 91-1995 y la norma IEC 254, en tiempo real. Modelo Térmico del Anexo G de la Guía de Carga IEEE Std. C57 91-1995, que se corre en intervalos de tiempo discretos y utiliza resultados del modelo anterior.

• Software General de Trabajo.

Permite la obtención y transferencia de los datos entre los distintos componentes del Sistema, así como, la emisión de sus resultados.

• Sistema de Comunicación.

Permite la transmisión de datos entre la Subestación Barquisimeto y UNEXPO vía MODEM y entre UNEXPO y CUJAE vía Internet.

A continuación aparecen algunas fotografías del equipamiento utilizado en el sistema de adquisición de datos instalado en la subestación Barquisimeto

1.2. Modelos Térmicos Utilizados.

A continuación se exponen los modelos utilizados para el diagnóstico en este sistema.

Para la mejor comprensión del modelo en tiempo real se presenta a continuación la nomenclatura utilizada. (Tabla I).

Los modelos térmicos a utilizar dependerán de los tipos o modos de refrigeración que se estén aplicando, sobre la base del régimen de carga que esté llevando el transformador en un momento dado o del método de cálculo utilizado.

En cuanto al tipo de refrigeración, el modelo en tiempo real utilizado será el de la cláusula 7 de la IEEE con algunas consideraciones que mejoran su exactitud, tendrá variaciones si el aceite es forzado o no, por lo cual se utilizará según cambia el sistema de enfriamiento con la carga, la Ecuación (1), o la Ecuación (2),

A partir de este modelo se desarrolló una variante que permite la generalización de su uso para diferentes tipos de transformadores que estén comprendidos en los tipos de enfriamiento especificados anteriormente. Este nuevo modelo permite realizar comparaciones entre transformadores que teniendo las mismas cargas, tengan diferentes dimensiones en sus partes principales, distintas capacidades de aceite, etc, lo que hace posible correlacionar los resultados obtenidos en cada uno de ellos, en forma directa y analizar el comportamiento de su punto caliente para diferentes regímenes de carga, refrigeración, etc.

A continuación en la Tabla II se exponen las nuevas entradas que lleva la inicialización del referido modelo, lo cual simplifica la identificación de parámetros y su utilización por personal menos entrenado en esta tarea. En la Tabla II, se puede observar, la simplicidad en la introducción de los datos iniciales de entrada al modelo, que son factibles de obtener en los manuales del equipo y de una corrida térmica. Sus variables de entrada serán provistas por el Sistema de Adquisición de Datos en Tiempo Real, específicamente las provenientes de los transductores de temperatura y del analizador de redes.

1.3. Método de Cálculo Paralelo para la Cargabilidad y el Diagnóstico.

De los resultados del modelo anterior, se puede obtener la variación del “Punto de Diagnóstico” [15], para el transformador bajo estudio con una determinada exactitud, que debe ser corroborada a partir de la utilización del modelo del Anexo G de la Guía de carga de la IEEE Standard C57.91-1995.

Este modelo es mucho más preciso en sus determinaciones, al tener en cuenta la influencia de las variaciones en la viscosidad y la densidad del aceite con la temperatura, las variaciones en las pérdidas con los cambios en los valores de la resistencia de los enrollados, etc.

De igual forma considera otras características del aceite que varían con su envejecimiento normal o acelerado, sobretodo cuando ocurre una sobrecarga del transformador.

En este modelo, es necesario medir off-line obligatoriamente todas las pérdidas del transformador, así como las densidades y la viscosidad del aceite, por lo cual no se puede utilizar en tiempo real. A su vez es una herramienta poderosa para el cálculo de la Carga Dinámica, si es mejorado a través de una actualización constante de las temperaturas nominales utilizando el Modelo en Tiempo Real.

 2. Discusión de resultados

En la Figura 7 se exponen los resultados de la comparación entre los datos obtenidos de la temperatura del punto caliente del transformador bajo estudio, recolectado por el sistema de adquisición de datos en tiempo real y los valores obtenidos de la temperatura del punto caliente proporcionados por el modelo térmico. El caso particular de estudio se refiere a una data de 36 horas, con intervalos de medición y modelación de 15 minutos.

Se observa claramente que la gráfica del modelo se aproxima significativamente a la gráfica de los valores reales medidos. Al hacer la comparación entre ambas gráficas, se obtuvo un error promedio máximo del ± 3 % que está en el rango aceptado por la norma IEEE Standard C57.91-1995 [8] y la norma IEC 354 [7].

Seguidamente en la Figura 8 se muestran algunos resultados gráficos unificados del Sistema de Diagnóstico para su evaluación y estudio particular a lo largo de un número de registros seleccionados.

 Una vez comprobada la efectividad del modelo para reflejar los valores térmicos del punto más caliente y la temperatura superior del aceite, se puede utilizar la estandarización de la carga promedio y temperatura ambiente diaria, que se obtiene del sistema de adquisición de datos y proceder a simular estos valores con el propósito de obtener una estimación del patrón de comportamiento térmico y de carga que debería regir en el transformador para las próximas horas de trabajo.

En la Fig. 9 se muestra el Resultado del Pronóstico de Carga y Temperatura para un día específico de la semana; también se puede realizar para varios días o semanas.

Este análisis trae como ventaja poder pronosticar la temperatura de funcionamiento promedio, la temperatura máxima del punto caliente del transformador y la hora aproximada a la que ocurrirían estos eventos.

Seguidamente, se podría efectuar comparaciones con data recolectada previa y la obtenida en tiempo real con ayuda de la base de datos dinámica, para diagnosticar cambios significativos de los valores de funcionamiento esperados, que podrían evidenciar la aparición de una condición anormal de funcionamiento y que pudiese convertirse en una falla incipiente del aislamiento del transformador. Dependiendo de la condición diagnosticada, utilizando todas las herramientas del sistema de diagnóstico en forma unificada tales como el sistema experto de gases, el analizador de gases en línea y la base de datos dinámica, se harían análisis, estudios y pruebas más específicas sobre el aislamiento del transformador y se procedería a realizar las acciones respectivas para garantizar el funcionamiento del transformador en forma segura.

III. CONCLUSIONES

1. El nuevo Sistema de Diagnóstico para Grandes Transformadores en Tiempo Real permite diagnosticar las fallas incipientes en un gran transformador de potencia.

2. Con el sistema se puede realizar el análisis de su carga dinámica, a partir de la inclusión del método de cálculo de los dos modelos, lo cual lo incluye dentro de los sistemas más modernos de la actualidad.

3. Además el Sistema puede determinar en forma dinámica la carga que puede llevar el transformador en forma segura.

4. El sistema permite desarrollar una estación experimental de diagnóstico para grandes transformadores en ambos países, al tener una transmisión total de datos a través de Internet.

IV. REFERENCIAS

1. S. Fernández., O. Ramírez, A. Leal, L. J. Cabrera, “Hardware y software para el diagnóstico en tiempo real del estado de transformadores de potencia”. Memorias del evento: “Reunión de verano de potencia y exposición industrial de la IEEE. Acapulco, México 1997, pp 87-91         [ Links ]

2. Ramírez, O., "Modelación físico-matemática para el diagnóstico de grandes transformadores en tiempo real"- Tesis presentada en opción al grado científico de Doctor en Ciencias Técnicas. ISPJAE. CUBA. Julio 2001.pp 35-74.         [ Links ]

3. Pérez R, Fernández S, Ramírez O, “Método Alternativo de Diagnóstico para grandes Transformadores Variante Cubano-Venezolana”. Barquisimeto, Memorias del Evento ASOVAC 2002. pp 114.         [ Links ]

4. Pérez R, Fernández S, Ramírez O “Modernos Métodos de Diagnóstico para Grandes Transformadores en Tiempo Real” Publicado en la Revista Edelca, Año XXV, N 4, 2002, pp 22.         [ Links ]

5. Pérez R, Fernández S, Ramírez O “Diagnóstico de Fallas en Transformadores” Publicado en la Revista Edelca, Año XXVI, N 1, 2003, p 20.         [ Links ]

6. Ramírez, O., Fernández, S., Introducción de un modelo térmico para el diagnostico en tiempo real de transformadores”. Memorias del Simposio Internacional Sobre Diagnóstico en Equipos Eléctricos y procesos Industriales (DIAGNOS’ 2000). Ciudad de La Habana, Cuba, pp 54-57.         [ Links ]

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9. Pierce, L.W., “Predicting Liquid-Filled Transformer Loading Capability,” IEEE Transactions On Industrial Applications, Vol. 30, Jan./Feb. 1994 pp. 170–178.          [ Links ]

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11. Mark, F., et al., “Real-Time Dynamic Loading and Thermal Diagnostic of Power Transformers”. IEEE Transactions On Power Delivery, Vol. 18, No. 1, January 2003.          [ Links ]

12. Pérez, R., Fernández, S., Ramírez, O., “Sistema de Adquisición, Monitoreo y Manejo de Datos para el Diagnóstico de Grandes Transformadores de Potencia”. Valencia, Venezuela, Memorias del Evento ASOVAC 2004, p 179. Venezuela.         [ Links ]

13. Pérez R, Fernández S, Ramírez O, Acosta O.”Base de Datos Dinámica para el Diagnóstico de Fallas en Transformadores de Potencia” Memorias del Evento ASOVAC 2003. p 156. .         [ Links ]

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15. Fernández, S. “Diagnóstico Integral” La Habana, Texto de la Especialidad de Diagnóstico Integral de Centrales y Subestaciones Eléctricas. 1996. pp 4 – 81.         [ Links ]

Nota: Este artículo fue presentado en el VII Congreso Latinoamericano y IV Congreso Iberoamericano de Alta Tensión y Aislamiento Eléctrico ALTAE 2005 realizado en la Ciudad de Panamá, Panamá, durante los días 28 al 30 de Julio de 2005. Evento Organizado por la Sociedad de Ingeniería de Potencia de la IEEE y el Capítulo de Potencia de la IEEE, Sección Panamá.