APLICAÇÃO DE AUTOENCODERS EM IMAGENS TÉRMICAS PARA O RECONHECIMENTO DE FALHAS INCIPIENTES EM TRANSFORMADORES DE POTÊNCIA

Abstract

Equipamentos de subestações de energia e particularmente os transformadores de potência, representam um percentual significativo da receita de manutenção das empresas de energia. Com as constantes mudanças no setor elétrico e a necessidade de investimento na rede básica, a manutenção de equipamentos das subestações é prioritária e o uso de métodos não invasivos permite acompanhar em tempo real a evolução dos equipamentos, com relação a operação e ao surgimento falhas que posam vir a ocorrer. Neste trabalho é proposto como objetivo principal a identificação de falhas incipientes (ou seja, que estão em processo de formação) em transformadores de potência. Para isso utiliza o conceito de redes neurais autoassociativa ou autoencoders e imagens térmicas, de forma que possibilite a extração do manifold de informações que representa o estado térmico do equipamento. Fundamentado na utilização da técnica de termografia, foi gerado uma base de dados contendo imagens térmicas de transforadores de potência, o qual permitiram treinar e validar a proposta, com a identificação de padrões de falhas.