Previsão de avarias em transformadores de potência através da análise de ensaios físico-químicos

Os Transformadores de potência são máquinas de elevada importância ao nível dos Sistemas Elétricos de Energia (SEE) uma vez que são estas máquinas que possibilitam a interligação dos diferentes níveis de tensão da rede e a transmissão de energia elétrica em Corrente Alternada (CA). Geralmente, estas máquinas são de grandes dimensões e de elevado nível de complexidade construtiva. Caracterizam-se por possuírem períodos de vida útil bastante elevados (vinte a trinta anos) e preços elevados, o que conduz a um nível de exigência de fiabilidade muito elevada, uma vez que não e viável a existência de muitos equipamentos de reserva nos SEE. Com o objetivo de tentar maximizar o período de vida útil dos transformadores de potência e a sua fiabilidade, tenta-se, cada vez mais, implementar conceitos de manutenção preventiva a este tipo de máquinas. No entanto, a gestão da sua vida útil e extremamente complexa na medida em que, estas máquinas têm vários componentes cruciais e suscetiveis de originar falhas e, quase todos eles, encontram-se no interior de uma cuba. Desta forma, não e possível obter uma imagem do seu estado, em tempo real, sem colocar o transformador fora de serviço, algo que acarreta custos elevados. Por este motivo, desenvolveu-se uma técnica que permite obter uma indicação do estado do transformador, em tempo real, sem o retirar de serviço, colhendo amostras do óleo isolante e procedendo a sua análise físico-química e Analise Gases Dissolvidos (DGA). As análises aos óleos isolantes tem vindo a adquirir uma preponderância muito elevada no diagnóstico de falhas e na analise do estado de conservação destes equipamentos tendo-se desenvolvido regras para interpretação dos parâmetros dos óleos com carácter normativo. Considerando o conhecimento relativo a interpretação dos ensaios físico-químicos e DGA ao oleol, e possível desenvolver ferramentas capazes de otimizar essas mesmas interpretações e aplicar esse conhecimento no sentido de prever a sua evolução, assim como o surgimento de possíveis falhas em transformadores, para assim otimizar os processos de manutenção. Neste campo as Redes Neuronais Artificiais (RNAs) têm um papel fundamental

Modelamento e simulação de um sistema inversor trifásico para injeção de energia na rede de distribuição a partir de fontes renováveis do tipo FV

Este trabalho baseia se na necessidade de aumentar as fontes renováveis de energia, reduzindo assim a dependência de fontes não renováveis, principalmente as poluentes como as de provenientes de combustíveis fosseis. A fonte de energia renovável explorada neste trabalho é a advinda de energia solar, com a utilização de painéis solares e métodos de extração para converter esta energia em energia elétrica e assim poder utilizar esta energia de forma eficiente. A energia produzida por painéis fotovoltaicos se apresenta em forma de corrente continua, tendo assim a necessidade do uso de conversores CC-CA, ou ditos inversores de tensão, para utilização da mesma, já que a maioria do equipamentos que utilizam energia elétrica são construídos em forma a serem abastecidos com energia elétrica em corrente alternada. Como este trabalho foca na injeção da energia produzida pelos painéis FV na rede de distribuição de baixa tensão, faz se necessário o uso de um PLL para garantir que o sistema inversor esteja em sincronismo com a rede de distribuição e possa garantir a entrega de energia ativa. Por fim mas não menos importante, é utilizado neste projeto técnicas de MPPT para garantir um maior aproveitamento da energia proveniente dos painéis FV, ajudando assim a melhorar a eficácia deste tipo de energia, sendo mais fiável e viável.