Resumen de 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.
