Análisis de gases disueltos para la identificación de falla en transformadores de potencia mediante lógica difusa - Chiliquinga Sampedro, Kevin Israel (2024)
La presente investigación se enfoca en la identificación de fallas térmicas y eléctricas en el transformador de potencia, que son el núcleo de la subestación y operan de manera continua. El diagnóstico de las fallas en el convertidor eléctrico representa un desafío, ya que tradicionalmente es necesario interrumpir su operación para detectar anomalías internas. Para evitar estas interrupciones, la forma más eficaz de predecir fallas sin detener el equipo es mediante el análisis de la degradación del aceite dieléctrico, este proceso produce gases como hidrógeno, metano, etileno, acetileno y etano, cuyas concentraciones son indicadores clave de posibles fallas. La identificación de fallas en la máquina estacionaria se lleva a cabo mediante el análisis de gases utilizando el método de Rogers o el método IEC, unificados con la lógica difusa, se convierte en una herramienta de mantenimiento predictivo permitiendo detectar fallas con precisión y corregirlas en el corto plazo, lo que facilita la intervención directa del personal de mantenimiento en problemas específicos como la humedad en el papel aislante, soldaduras defectuosas, cortocircuitos entre devanados o sobrecalentamientos, identificada la falla, el personal de mantenimiento puede prepararse adecuadamente con los materiales, equipos y herramientas necesarios, lo que reduce significativamente el tiempo de inactividad del transformador. El uso de lógica difusa ha demostrado alta precisión en la detección de anomalías, permitiendo determinar si el transformador opera en condiciones normales o presenta fallas como sobrecalentamiento, arcos eléctricos o descargas parciales. El modelo difuso de Rogers alcanza una precisión del 92 %, mientras que el método IEC difuso la supera con un 94.8 %, mostrando una mayor eficacia en la detección de anomalías en situaciones reales.