Características de Degradação de Desempenho e Previsão de Vida de Capacitores de Energia em Condições de Alta Temperatura

Características de Degradação de Desempenho e Previsão de Vida Útil de Capacitores de Potência em Condições de Alta Temperatura

Com a expansão contínua dos sistemas de energia e o aumento da demanda de carga, o ambiente operacional do equipamento elétrico tornou-se cada vez mais complexo. O aumento da temperatura ambiente emergiu como um fator-chave que afeta a operação confiável dos capacitores de potência. Como componentes críticos nos sistemas de transmissão e distribuição de energia, a degradação do desempenho dos capacitores de potência impacta diretamente a segurança e a estabilidade da rede. Sob condições de alta temperatura, os materiais dielétricos dentro dos capacitores envelhecem mais rapidamente, levando a uma deterioração significativa no desempenho elétrico, redução da vida útil e potencialmente falhas do sistema.

1. Estudo das Características de Degradação de Desempenho
1.1 Configuração Experimental

Foram selecionados capacitores de potência paralelos com tensão nominal de 10 kV e capacidade de 100 kvar como amostras de teste, atendendo aos requisitos da GB/T 11024.1—2019, Capacitores shunt para sistemas de energia alternada com tensão nominal superior a 1000 V – Parte 1: Geral. O sistema de teste incluiu um medidor de capacitância OMICRON CP TD1 e um analisador de perdas dielétricas ME632, com a temperatura controlada por uma câmara de envelhecimento de alta temperatura KSP-015. Foram definidos três níveis de temperatura—70 °C, 85 °C e 100 °C—com cinco amostras testadas em cada nível. O procedimento de teste seguiu a IEC 60871-2, aplicando a tensão nominal continuamente durante o envelhecimento para simular as condições reais de operação.

1.2 Comportamento de Degradação de Perdas Dielétricas

Sob altas temperaturas, as perdas dielétricas (tanδ) exibiram dependência significativa da temperatura. Aos 70 °C, o tanδ aumentou lentamente ao longo do tempo, permanecendo dentro dos limites operacionais, indicando desempenho estável de isolamento. Aos 85 °C, a taxa de aumento acelerou, com a inclinação da curva tornando-se mais íngreme; algumas amostras excederam os limites padrão nas etapas finais. Aos 100 °C, o tanδ aumentou bruscamente com uma curva íngreme, mostrando características típicas de envelhecimento térmico.

1.3 Características de Variação de Capacitância

O aumento da temperatura afetou significativamente a estabilidade da capacitância, com comportamento claramente dependente da fase. Em baixas temperaturas, a variação da capacitância permaneceu dentro das tolerâncias permitidas, demonstrando boa estabilidade. Na faixa de temperatura média, a capacitância começou a decrescer notavelmente, com a variação se aproximando dos limites operacionais. Sob altas temperaturas, a capacitância diminuiu rapidamente, excedendo a variação permitida, indicando deterioração acelerada.

2. Desenvolvimento do Modelo de Previsão de Vida Útil
2.1 Análise de Dados de Degradação de Desempenho

Comparando as taxas de degradação em diferentes níveis de temperatura, foi analisada a relação entre a temperatura e o fator de aceleração. Foi estabelecido um critério de falha abrangente com base em parâmetros-chave, como perdas dielétricas, variação de capacitância e resistência de isolamento. Os resultados indicaram que a degradação de desempenho acelerou significativamente sob altas temperaturas, com o fator de aceleração mostrando uma relação exponencial com a temperatura. A adaptação dos dados resultou em um coeficiente de correlação alto, confirmando uma forte significância estatística. A equação de Arrhenius foi empregada para calcular o fator de aceleração, incorporando a energia de ativação derivada experimentalmente e a constante de Boltzmann, estabelecendo assim uma relação quantitativa entre temperatura e aceleração.

2.2 Aplicação do Modelo de Arrhenius

Como mostrado na Figura 1, os dados experimentais foram ajustados em um sistema de coordenadas de log-tempo de vida versus inversa da temperatura (1/T), resultando em uma forte correlação linear. A inclinação da linha ajustada corresponde à energia de ativação EaEa (em kJ/mol), representando a barreira de energia do processo de envelhecimento, e alinha-se bem com as expectativas teóricas. Um coeficiente de correlação alto confirma excelente concordância entre os dados experimentais e o modelo de Arrhenius. A análise do intervalo de confiança de 95% indica previsões estatisticamente confiáveis. Os resultados experimentais mostram que, dentro da faixa de temperatura testada, a taxa de degradação de desempenho está significativamente relacionada exponencialmente com a temperatura. Com base nos dados de vida em diferentes pontos de temperatura, foi estabelecido um modelo matemático que relaciona a temperatura e a vida útil.

2.3 Implementação da Previsão de Vida Útil
A previsão de vida útil é baseada na teoria de dano cumulativo, que superpõe os efeitos de dano em diferentes condições de temperatura. O método de previsão considera de forma abrangente fatores como a taxa de envelhecimento do material, as flutuações de temperatura ambiental e as variações de carga. O ciclo de operação é dividido em n intervalos de tempo, com o dano em cada intervalo determinado pela temperatura de operação e duração. Os dados de temperatura são adquiridos através de um sistema de monitoramento online com um intervalo de amostragem de 1 h para garantir a continuidade e precisão dos dados. As temperaturas medidas são inseridas na equação de Arrhenius para calcular o tempo de operação equivalente para cada intervalo. O dano acumulado em todos os intervalos resulta na vida útil prevista [4]. A precisão da previsão é validada usando resultados de testes de envelhecimento acelerado, com o desvio médio entre os cálculos do modelo e os dados experimentais mantido dentro de ±8%.

3. Aplicação e Verificação
3.1 Análise de Precisão da Previsão

O modelo de previsão é verificado usando uma abordagem combinada de testes de envelhecimento acelerado e dados de operação reais. São selecionados vários lotes de capacitores de potência com diferentes durações de serviço para testes de desempenho, e os resultados são comparados com as previsões do modelo. Como mostrado na Tabela 1, para o grupo de 5 anos de operação, a vida média medida é de 4,8 anos e o valor previsto é de 5,2 anos, resultando em um erro relativo de 7,7%; para o grupo de 8 anos, o valor medido é de 7,6 anos e o valor previsto é de 8,3 anos, com um erro relativo de 8,4%; para o grupo de 10 anos, o valor medido é de 9,5 anos e o valor previsto é de 10,2 anos, resultando em um erro relativo de 6,9%. A análise das fontes de erro mostra que as flutuações de temperatura ambiental são o principal fator que afeta a precisão da previsão. Quando a variação diária de temperatura excede 20 °C, o erro de previsão do modelo aumenta para 12%. Além disso, as flutuações de temperatura causadas pelas variações de carga contribuem para um aumento do erro de previsão em 4,2%.

3.2 Recomendações de Aplicação Engenhosa

Como mostrado na Tabela 2, quando a temperatura ambiente é mantida abaixo de 75 °C, a taxa de degradação da vida útil do equipamento diminui em 58%. Para cada redução de 5 °C na temperatura do local de instalação, a vida útil esperada aumenta em 18,5%. Melhorando a ventilação, a temperatura ambiente no local de teste foi reduzida em média 7,2 °C, resultando em uma melhoria de 32% na estabilidade dos parâmetros de desempenho do capacitor. Os dados de temperatura do sistema de monitoramento online indicam que, após a implementação da ventilação inteligente, a temperatura máxima ao redor do equipamento diminuiu 11,3 °C e a temperatura média 8,7 °C. O modelo de previsão de vida útil foi aplicado em uma subestação de 500 kV por um ano, emitindo com sucesso alertas antecipados para seis falhas potenciais, aumentando a eficiência da manutenção preventiva em 43%. A análise dos dados de manutenção mostra que as decisões de manutenção e substituição baseadas nas previsões do modelo alcançaram uma precisão de 87%, representando uma melhoria de 35% em comparação com a manutenção baseada em tempo. A estratégia de gerenciamento de equipamentos orientada pelo modelo reduziu os custos de manutenção em 27% e aumentou a disponibilidade do equipamento em 15%.

4. Conclusão

Através de testes sistemáticos de envelhecimento acelerado e análise de dados, este estudo revela a influência dos ambientes de alta temperatura na degradação do desempenho dos capacitores de potência e estabelece um modelo de previsão de vida útil baseado na equação de Arrhenius. Os resultados experimentais mostram que a temperatura ambiente é um fator-chave que afeta a vida útil do capacitor: para cada aumento de 10 °C na temperatura, a vida útil diminui 42,5% ± 2,5%. Parâmetros de desempenho críticos, como perdas dielétricas, capacitância e resistência de isolamento, exibem tendências significativas de degradação com o aumento da temperatura. O modelo de previsão de vida útil desenvolvido alcança uma precisão de previsão superior a 90%, fornecendo uma base científica para decisões de manutenção e substituição de capacitores de potência.