Confiabilidade de Transformadores e o Caso para Manutenção Baseada na Condição

Os transformadores de energia são componentes críticos das redes elétricas, garantindo uma transmissão de energia estável em vastas redes. No entanto, suas falhas podem levar a significativas perdas econômicas e operacionais . A Pesquisa de Confiabilidade de Transformadores (Transformer Reliability Survey) do Grupo de Trabalho A2.37 do CIGRE fornece uma análise abrangente das falhas de transformadores, oferecendo insights sobre taxas, causas e locais de falha. A pesquisa ressalta a importância de adotar estratégias de manutenção baseada na condição (MBC), viabilizada por tecnologias avançadas de sensores, para melhorar a confiabilidade de transformadores e otimizar o gerenciamento de ativos.

Principais Achados da Pesquisa de Confiabilidade de Transformadores

A pesquisa, conduzida pelo Grupo de Trabalho A2.37 do CIGRE, analisou 964 grandes falhas de transformadores de 1996 a 2010, cobrindo uma população de 167.459 anos de transformadores de 56 concessionárias em 21 países. Os transformadores variaram da década de 1950 a 2009 no ano de fabricação, com classes de tensão de 69 kV à acima de 700 kV. Abaixo estão os achados críticos:

Taxas de Falha

• Taxas Gerais de Falha: As taxas de falha para transformadores de subestação, transformadores de elevadores de tensão para geração (GSU) e o grupo combinado estavam todas abaixo de 1%. Notavelmente, os transformadores GSU na faixa de 300-500 kV apresentaram uma taxa de falha ligeiramente maior de 1,32%.

• Comparação com a Pesquisa de 1983: Em comparação com a pesquisa CIGRE de 1983, que relatou uma taxa média de falha de 2%, a pesquisa de 2015 indica melhor confiabilidade, com taxas de falha caindo para 0,4% para unidades pós-1978 (até 20 anos) contra 0,8% para unidades pré-1978.

• Tendências de Falha Dependentes da Idade: As curvas de falha para transformadores de subestação não mostraram uma "curva de banheira" distinta (altas taxas de falha no início e no final da vida). Em vez disso, as taxas de falha permaneceram baixas, com um ligeiro aumento de quase 0% para cerca de 1% após 30 a 40 anos, sugerindo que a idade por si só não justifica a substituição.

Locais de Falha

• Principais Contribuidores: As falhas relacionadas ao enrolamento foram as mais significativas, representando uma parte substancial das grandes falhas em todos os tipos de transformadores e períodos de fabricação. As falhas dos comutadores e das buchas também foram proeminentes, particularmente em transformadores de subestações.

• GSU vs. Transformadores de Subestação: Os transformadores GSU tiveram maiores falhas de enrolamento e saída de condutores, enquanto os transformadores de subestação apresentaram mais problemas de comutador, provavelmente devido ao seu uso frequente. As taxas de falha da bucha foram semelhantes em ambas as aplicações.

• Tendências das Classes de Tensão: As falhas de bucha e de saída de condutores aumentaram com classes de tensão mais altas (até 700 kV), enquanto as falhas de comutador diminuíram. O enrolamento é a maior participação para classes de tensão abaixo de 100kV, com 89%.

  

  Figura 1. Locais de Falha

Modos e Causas de Falha

• Modos de Falha Dominantes: Falhas dielétricas (por exemplo, descarga parcial, flashover) foram as mais comuns, seguidas por falhas mecânicas em transformadores de subestações e falhas térmicas em transformadores GSUs devido a maior carga.

• Principais Causas: Problemas de design e fabricação, envelhecimento e curtos-circuitos externos foram as principais causas. No entanto, 29% das falhas tiveram causas desconhecidas, destacando os desafios de diagnóstico.

• Efeitos Ambientais: Enquanto 76,5% das falhas não tiveram efeitos ambientais, 7,1% resultaram em incêndios e 5,9% em explosões, com falhas de buchas mais propensas a causar essas consequências graves.

• Tendências das Classes de Tensão: A falha dielétrica teve a maior participação nas classes de tensão entre 69kV e 100kV, com 70%.

Figura 2. Modos de Falha

Ações Tomadas

• Reparos vs. Sucata: Aproximadamente dois terços dos transformadores com falha foram reparados (no local ou em oficinas), enquanto um terço foi sucateado. Falhas no enrolamento normalmente levavam à sucata, enquanto as falhas do comutador e da bucha eram mais propensas a serem reparadas.

  

  Figura 3. Ações Tomadas

O Caso para Manutenção Baseada na Condição

Os achados da pesquisa revelam que as falhas de transformadores não estão fortemente correlacionadas com a idade, desafiando as estratégias tradicionais de manutenção baseada no tempo (MBT). Em vez disso, eventos incomuns do sistema, como curtos-circuitos externos, geralmente desencadeiam falhas, enfatizando a necessidade de monitoramento em tempo real e da avaliação da condição. A manutenção baseada na condição (MBC), viabilizada por tecnologias de sensores, oferece uma abordagem proativa para mitigar riscos e prolongar a vida útil do transformador.

Por Que a Manutenção Baseada na Condição?

• Baixas Taxas de Falha: A ausência de uma curva de banheira pronunciada sugere que a MBT, que planeja a manutenção com base em intervalos fixos, é ineficiente para transformadores de subestação. A MBC se concentra na condição real do transformador, reduzindo intervenções desnecessárias.

• Detecção Precoce de Problemas: Os sensores podem detectar sinais precoces de problemas dielétricos, mecânicos ou térmicos, como descargas parciais ou temperaturas anormais, permitindo ações corretivas oportunas para evitar grandes falhas.

• Consequências Graves de Falhas: Falhas na bucha, que muitas vezes levam a incêndios ou explosões, ressaltam a necessidade de monitoramento contínuo para detectar anomalias antes que elas aumentem.

• Benefícios Econômicos: Ao otimizar os cronogramas de manutenção e evitar falhas catastróficas, a MBC reduz os custos de tempo de inatividade e reparo, o que pode ser significativo, dado o impacto econômico das interrupções do transformador.

  
  

Papel das Tecnologias de Sensores

Desde a década de 1990, os sistemas de monitoramento on-line avançaram significativamente, permitindo uma avaliação abrangente da saúde do transformador. As principais técnicas baseadas em sensores incluem:

• Análise de Gás Dissolvido (DGA): Detecta concentrações de gás no óleo do transformador, indicando degradação da isolação ou arco.

• Monitoramento de Descarga Parcial (PD): Identifica problemas dielétricos que podem levar a flashovers ou falha da isolação.

• Monitoramento Térmico: Rastreia as variações de temperatura para evitar falhas de modo térmico, particularmente em transformadores GSU fortemente carregados.

• Monitoramento de buchas e comutadores: Avalia a condição de componentes críticos propensos a falhas, reduzindo o risco de efeitos externos graves.

• Análise de Resposta de Frequência (FRA): Detecta deformações de enrolamento, complementando dados on-line com diagnósticos off-line.

  
  

Esses sensores fornecem dados em tempo real, permitindo que concessionárias e indústrias correlacionem informações entre os componentes do transformador e tomem decisões de manutenção informadas. Por exemplo, a pesquisa observa casos em que sensores de gás on-line e monitores de buchas evitaram grandes falhas, detectando problemas precocemente.

Considerações de Implementação

• Monitoramento Seletivo: A pesquisa sugere uma abordagem de "mista e adaptada", onde o monitoramento é adaptado à importância e à saúde de um transformador. Por exemplo, a operação do sistema de resfriamento pode ser monitorada a partir do comissionamento, enquanto o monitoramento de PD é priorizado quando a DGA indica problemas.

• Integração de Dados: Sistemas de monitoramento abrangentes integram dados em um único banco de dados, permitindo que sistemas especializados forneçam avaliações de saúde relevantes.

• Custo vs. Benefício: Embora o monitoramento de todos os transformadores não seja financeiramente viável, focar em unidades de alto risco (por exemplo, transformadores mais antigos ou aqueles em posições críticas na rede) maximiza os benefícios.

  
  

Recomendações

A pesquisa do CIGRE A2.37 recomenda que, para estratégias de manutenção, concessionárias e indústrias devem:

1. Mude para MBC: Substitua a MBT pela MBC para alinhar a manutenção com a condição real do transformador, aproveitando os dados do sensor para a tomada de decisões.

2. Invista em Sensores: Implante sistemas de monitoramento on-line para transformadores críticos, com foco em diagnósticos de DGA, PD e de bucha/comutador.

3. Aprimore Diagnósticos: Combine o monitoramento on-line com técnicas off-line, como a FRA, para entender mecanismos complexos de degradação.

4. Treine Colaboradores: Equipe as equipes com habilidades para interpretar dados de sensores e integrá-los às estratégias de gerenciamento de ativos.

   
   

Conclusão

A Pesquisa de Confiabilidade do Transformador (Transformer Reliability Survey) do CIGRE A2.37 destaca a confiabilidade aprimorada dos transformadores modernos, mas também os riscos persistentes de falhas de enrolamento, bucha e comutador. Ao demonstrar que as falhas são muitas vezes desencadeadas por eventos e não relacionadas à idade, a pesquisa defende a manutenção baseada na condição como uma alternativa superior às abordagens tradicionais. As tecnologias de sensores, com sua capacidade de fornecer insights em tempo real sobre a saúde do transformador, são fundamentais na implementação da MBC, reduzindo os riscos de falhas e otimizando a vida útil desses ativos críticos. À medida que as concessionárias e as indústrias enfrentam demandas crescentes por energia confiável, adotar a MBC e o monitoramento avançado serão fundamentais para garantir a estabilidade da rede e a eficiência econômica.

Nossas Soluções

A HV Assets tem uma solução completa para monitorar transformadores usando um sensor avançado de água, hidrogênio, temperatura e pressão, o Sensor Basic Care e o Sensor Early Warning, medindo hidrogênio e temperatura. Além disso, possui uma conexão IoT flexível e uma plataforma de análise e diagnóstico de dados. Clique aqui para verificar os detalhes.

Sensor Basic Care, medição de umidade, hidrogênio, temperatura e pressão.

Sensor Early Warning, medição de hidrogênio e temperatura.

Referências

CIGRÉ Working Group A2.37's. Transformer Reliability Survey, 642. (2015)