Sistema Avançado de Monitoramento Online para Para-raios de Óxido de Zinco: Tecnologias Chave e Diagnóstico de Falhas

1 Arquitetura do Sistema de Monitoramento Online para Para-raios de Óxido de Zinco

O sistema de monitoramento online para para-raios de óxido de zinco compreende três camadas: a camada de controle da estação, a camada de baia e a camada de processo.

• Camada de Controle da Estação: Inclui um centro de monitoramento, um relógio de Posicionamento Global (GPS) e uma fonte de relógio B - code.

• Camada de Baia: Consiste em Dispositivos Eletrônicos Inteligentes (IEDs) de monitoramento online.

• Camada de Processo: Possui terminais de monitoramento para Transformadores de Potencial (PTs) e Transformadores de Corrente (CTs), conforme ilustrado na Figura 1.

Dentro deste sistema, cada dispositivo tem uma função distinta:

• Centro de Monitoramento: Classifica e agrega dados de status dos para-raios de óxido de zinco, analisando a condição operacional de cada unidade. Os operadores acessam o desempenho em tempo real dos para-raios por meio do backend do sistema. As informações são visualizadas em displays através de relatórios, gráficos estatísticos e curvas, garantindo uma interação amigável. Em caso de falhas, o sistema dispara alarmes imediatos para promover a resolução rápida de problemas, protegendo a operação dos para-raios.

• IEDs de Monitoramento Online: Atuam como intermediários de comunicação entre os terminais de monitoramento (que não podem se conectar diretamente ao centro) e o centro de monitoramento. Eles analisam e transmitem dados, permitindo um fluxo de informações sem interrupções.

• Terminais de Monitoramento: Funcionam como coletadores de dados front-end, rastreando parâmetros ambientais (temperatura, umidade), corrente de fuga resistiva e níveis de poluição dos para-raios. Também registram contagens de descargas atmosféricas com alta precisão. Os dados coletados são transmitidos ao centro de monitoramento através da camada de baia, capacitando os gestores a tomar decisões baseadas em dados.

2 Pontos Chave da Tecnologia de Monitoramento Online para Para-raios de Óxido de Zinco
2.1 Sincronização de Tempo dos Sistemas de Monitoramento Online

A pesquisa sobre o método fundamental de corrente resistiva e análise harmônica para para-raios de óxido de zinco revela que a sincronização das operações de amostragem afeta significativamente os resultados de monitoramento. Apesar dos valores de corrente de fuga monitorados serem extremamente pequenos, erros menores podem causar grandes desvios. Assim, os sistemas de monitoramento online exigem alta sincronização de amostragem, requerendo que os técnicos calibrem o tempo do sistema. Duas opções estão disponíveis:

• Sincronização Baseada em GPS: Consegue sincronização dentro de 2ns, minimizando erros de tempo;

• Sincronização de Relógio IRIG - B Code: Possui forte capacidade anti-interferência, garantindo transmissão de sinal estável e recepção de sinal de alta precisão. No entanto, a precisão excessiva aumenta custos—técnicos devem selecionar a precisão (1μs, 1ms, 10ms, 1s) com base nos requisitos mínimos de resolução do sistema.

A sincronização de relógio IRIG - B code é econômica. Embora menos precisa que o GPS, atende às necessidades do sistema. Portanto, os técnicos podem usar IRIG - B para sincronização, assegurando consistência na amostragem.

2.2 Redução de Ruído nos Sinais de Monitoramento Online

A coleta de dados dos para-raios de óxido de zinco enfrenta múltiplas interferências. Dada a corrente de fuga extremamente pequena, o ruído não processado causa desvios no monitoramento, falhando em refletir o estado real do dispositivo. Os técnicos devem selecionar algoritmos de redução de ruído apropriados—o denoising wavelet é amplamente utilizado: ele decomponha os sinais, retém o conteúdo válido, define coeficientes inúteis como 0 e extrai informações utilizáveis após repetidas decomposições.

2.3 Diagnóstico de Falhas no Monitoramento Online
2.3.1 Significado do Diagnóstico de Falhas

Com o aumento da escala do equipamento de energia, a segurança do sistema de energia se torna crítica. As falhas interrompem o fornecimento de energia e colocam em risco a segurança das pessoas—tornando o monitoramento online e o diagnóstico de falhas nos para-raios de óxido de zinco essenciais. O sistema monitora as condições de isolamento, prevê riscos e suporta a manutenção. No entanto, os dados online são vastos, complexos e redundantes, interferindo na precisão do monitoramento.

Para garantir a precisão do diagnóstico, os técnicos pré-processam os dados: removem redundâncias, corrigem erros e fornecem entradas confiáveis. Além disso, a corrente resistiva dos para-raios de óxido de zinco é afetada pelo clima, temperatura, campos magnéticos e interferência de sinal—aumentando a dificuldade do diagnóstico. O processamento eficaz dos dados por meios técnicos é crucial para o diagnóstico.

2.3.2 Algoritmo de Fusão de Informações Multi-Sensorial

Os algoritmos de fusão de informações, fundamentais no processamento de dados de monitoramento online, integram informações de vários níveis para análise abrangente. Os algoritmos de fusão multi-sensorial usam dados de vários sensores, evitam interferência harmônica por meio de cálculos e refletem com precisão o status em tempo real dos para-raios. Algoritmos comuns incluem:

• Método de Restrição Incorporada: Restringe os parâmetros coletados pelos sensores (fases originais e intrínsecas) para garantir soluções únicas. O sistema adquire dados em tempo real dos para-raios por meio de sensores e extrai informações-chave com base nas características do dispositivo;

• Método de Combinação de Evidências: Extrai dados operacionais, calcula com base nos estados dos para-raios e fornece base para julgamento de falhas;

• Método de Rede Neural Artificial (ANN): Usa aprendizado de máquina para diagnóstico. Primeiro, projeta topologias adaptadas aos sensores; segundo, mapeia padrões de dados por meio da interação rede-ambiente; finalmente, treina modelos para detectar falhas automaticamente.

2.3.3 Método de Análise Relacional Cinzenta

Como um método comum de diagnóstico de falhas para para-raios de óxido de zinco, o método de análise relacional cinzenta se concentra na análise estatística de múltiplos fatores influenciadores de falhas. Ele quantifica o impacto de diferentes fatores nas falhas dos para-raios traçando curvas de ajuste. Na prática, compara-se as mudanças na forma das curvas: graus de ajuste mais altos indicam correlações mais fortes entre os fatores de falha em tempo real e os estados reais de falha dos para-raios.

Para o diagnóstico, o ângulo de perda dielétrica do para-raios é geralmente definido como a sequência de referência X₁, enquanto parâmetros como temperatura, umidade e corrente de fuga servem como sequências de comparação X_i. Usando o modelo de análise relacional cinzenta para calcular a correlação entre cada fator e o ângulo de perda dielétrica, é possível identificar com precisão as principais causas de falhas, fornecendo suporte de dados para decisões diagnósticas.

Os dados obtidos são normalizados, e o coeficiente de correlação ζ_j(k) e o grau de correlação γ_j entre cada dado são calculados.

2.4 Software Especialista de Monitoramento Online

O software especialista de monitoramento online para para-raios de óxido de zinco, como um sub-software do sistema de monitoramento online, possui diversas funções. Ele pode não apenas monitorar transformadores, detectando descargas parciais e condições de gás no óleo, mas também monitorar disjuntores e equipamentos capacitivos. Suporta a configuração de parâmetros de pré-alarme para o sistema e a gestão de equipamentos de subestação.

Além disso, o software especialista de monitoramento online permite a gestão de predefinições personalizadas pelos usuários, facilitando a visualização de dados históricos e atuais, e a verificação do status em tempo real dos equipamentos. Após fazer login no sistema, os usuários podem consultar dados conforme necessário, fornecendo uma referência para suas decisões.

3 Conclusão

As falhas nos para-raios de óxido de zinco podem impactar severamente a operação segura dos sistemas de rede elétrica. Portanto, a detecção em tempo real por meio de um sistema de monitoramento online é essencial para capturar com precisão as informações de falha e realizar a disposição oportuna.

O sistema de monitoramento online para para-raios de óxido de zinco realiza o monitoramento em tempo real através da operação coordenada do centro de monitoramento, dispositivos IED-Business de monitoramento online e terminais de monitoramento, completando a aquisição, transmissão e processamento de informações de dados. Ao mesmo tempo, ao otimizar tecnologias-chave, como a sincronização de tempo do sistema, a redução de ruído nos sinais de monitoramento e o diagnóstico de falhas, ele fornece dados precisos ao sistema, garantindo a operação estável dos para-raios de óxido de zinco e fortalecendo a segurança da rede elétrica.