Análisis de la forma de onda en descargas parciales durante el crecimiento de árboles eléctricos con excitación de frecuencia variable

Abstract

El fenómeno de los árboles eléctricos es considerado uno de los principales mecanismos de falla en equipos de alta tensión (AT) de aislamiento polimérico, estos se describen como canales de degradación interna que se propagan en polímeros aislantes, asociando su desarrollo y crecimiento a la acción de las descargas parciales (DP), descritas como una ruptura localizada en el sistema aislante eléctrico. Dada la directa relación entre los árboles eléctricos y las DP, es que estas se han usado para monitorear el crecimiento de árboles, con la finalidad de efectuar diagnóstico del estado del aislamiento y estimación de la vida útil de equipos de AT. Los árboles eléctricos se caracterizan por ser defectos de tipo progresivos que se propagan a una tasa de crecimiento no uniforme, provocando que las DP tengan un comportamiento dinámico que se influencian directamente por la forma de onda de la excitación aplicada al sistema aislante, donde par´ametros como la frecuencia, amplitud y nivel de distorsión armónica (THD) tienen relevancia. En particular, en la actualidad, la presencia armónicos en la red genera dificultades para el diagnóstico usando DP, debido al creciente aumento en el uso de convertidores de potencia que estresan los sistemas dieléctricos de equipos de AT con diversidad de frecuencias superpuestas, situación que complica la interpretación y el análisis de las DP por métodos convencionales. Dado lo anterior, es que se ha vuelto relevante explorar el fenómeno de las DP en árboles eléctricos desde el punto de vista de otras técnicas de análisis y bajo excitaciones con diferente amplitud y frecuencia. En este trabajo en particular, se aborda la utilización de técnicas basadas en la forma de onda, desarrolladas en el contexto de separación de fuentes, para describir el crecimiento de árboles eléctricos; usando para comparar las técnicas tradicionales como el análisis resuelto en fase (PRPD) y análisis de secuencia de pulsos (PSA). En total se analizaron 52 probetas, ensayadas bajo tensiones sinusoidales de 10 - 12 - 14 - 16kVrms con frecuencias de 0.1 a 550Hz; cada probeta se fabricó en resina epóxica con una configuración punta-plano, y los ensayos se llevaron a cabo en el laboratorio de alta tensión (LAT) de la Universidad Técnica Federico Santa María (UTFSM), en su casa central en Valparaíso. En el análisis desarrollado en esta investigación se estudió el desempeño de las diversas técnicas de clasificación y separación de descargas, evaluando su habilidad para describir el desarrollo de árboles eléctricos. El análisis se centró fundamentalmente en visualizar parámetros calculados de la forma de onda de las DP, con el fin de identificar sus tendencias o cambios en las diferentes etapas del desarrollo de árboles eléctricos. En un análisis preliminar, se pudo observar que la transformada de Fourier (FFT) de los pulsos DP tendió a tener un “movimiento” de potencia espectral de una banda de alta frecuencia a una de baja frecuencia, situación ocurrida a medida que el árbol progresa al contra-electrodo sin tocarlo. Por otro lado, con el análisis de mediciones posteriores se evidenció que parámetros calculados en el dominio de la frecuencia tienden a decrecer en su valor a medida que el árbol avanza hacia el contra-electrodo, pero que cuando ocurre el cruce estos tienden a crecer; ocurriendo algo similar con parámetros calculados en el dominio del tiempo, que muestran tendencias inversas; esta situación pudo constatar la capacidad y el potencial que tienen estas técnicas para describir el crecimiento de los árboles eléctricos. Finalmente, fue posible dividir el desarrollo de los árboles en tres etapas relevantes de desarrollo, diferenciadas principalmente por el tamaño del árbol y la morfología de las ramas, mostrando la posibilidad de clasificar las DP en grupos con capacidad para identificar etapas de crecimiento en los árboles. En un análisis general de los tiempos de ensayo para las probetas, se observó que el tiempo de ruptura tuvo resultados concordantes con trabajos anteriores en resina epóxica, mostrando que este tiempo decrece a medida que se aumenta la frecuencia de alimentación, pasando de ser cercano a 24h para 0.1Hz, al orden de 10 - 20min para 550Hz. Se analizó también el tiempo que demora el árbol eléctrico en progresar hasta el contra-electrodo, logrando visualizar que a menor frecuencia el tiempo disminuye al igual que el tiempo de ruptura. En el caso de este último, se observó que para ensayos en 50Hz llegó a ser hasta cuatro veces mayor, situación que cambió al aumentar la frecuencia, donde ambos tiempos se hicieron similares, pero nunca iguales. Lo anterior indica que el parámetro de frecuencia tiene clara influencia en la vida útil de un aislamiento, confirmando la importancia de evaluar aislantes variando este parámetro. Las imágenes de árboles eléctricos se analizaron para todos los ensayos realizados, observando que los árboles que crecieron con frecuencias por debajo de los 50Hz fueron del tipo rama, y por sobre esta frecuencia fueron del mismo tipo, pero con una cantidad más abundante de ramificaciones, sin llegar a ser de tipo arbusto. De forma transversal, se observó que los ensayos realizados con frecuencias desde los 50Hz hacia arriba y con probetas fabricadas con agujas Ogura, tuvieron un comportamiento similar que permitió separar el progreso del árbol en etapas o fases de desarrollo. Se observaron fases donde se desarrollaron ramas filamentarias de color gris claro con baja actividad de DP, y también se observaron fases donde el desarrollo del árbol fue por medio de ramas gruesas y oscuras con mayor actividad de DP, llegando a detectar desarrollo de árboles inversos. El análisis de las imágenes permitió correlacionar la morfología de las ramas desarrolladas con los parámetros calculados a los pulsos DP, asociando descargas con un comportamiento “lento” en cuanto a frecuencia y tiempo equivalente, con ramas de tipo filamentaria gris; y descargas con un comportamiento “rápido”, con el engrosamiento y oscurecimiento de ramas. Lo anterior indica que las DP se ven influenciadas por el tipo de rama que se desarrolla, mostrando que los parámetros de la forma de onda pueden ser un fuerte indicador de las características del árbol que crece en alguna etapa específica. Un aspecto importante observado a partir del análisis de las DP, es que las tendencias en los parámetros calculados de la forma de onda son independientes de la tensión y frecuencia de alimentación usada para ensayar, situación que se reflejó en el comportamiento de los parámetros, los cuales no mostraron gran variabilidad entre ensayos, sino más bien la variación se dio durante el crecimiento de los árboles. Lo anterior indica ser una ventaja del análisis basado en la forma de onda, ya que entrega la posibilidad de analizar y comparar ensayos independiente de la excitación con la que se hayan realizado. Por otra parte, se observó que las técnicas tradicionales fueron útiles para describir el cruce del árbol eléctrico al contra-electrodo, pero que los parámetros obtenidos del análisis cuantitativo de los diagramas PRPD, presentan un comportamiento con alta variabilidad entre ensayos en comparación con los parámetros de forma de onda, indicando que es más viable la utilización de estos últimos para generar una técnica de diagnóstico que sea aplicable de forma automática Dentro de las contribuciones de este trabajo de tesis ha sido la caracterización del crecimiento de árboles eléctricos en resina epóxica bajo excitación de tensión de frecuencia variable, la aplicación de técnicas de separación para describir la progresión de los árboles y la identificación de etapas de desarrollo, basadas en las características morfológicas de las ramas. Cada una de las contribuciones mencionadas apuntan al desarrollo de una herramienta de identificación de etapas de crecimiento en árboles eléctricos y, por ende, a la posibilidad de mejorar la capacidad de diagnóstico de equipos por medio de la medición de DP. Sin embargo, aún queda trabajo por realizar, como la correlación de los parámetros de la forma de onda con la dimensión fractal (Df ) o la aplicación de machine learning para pensar en automatizar la identificación en base a plantear un problema de clasificación usando los parámetros de forma de onda como conjunto de entrenamiento, el cual permitiría realizar diagnóstico de equipos en base al análisis directo de las DP medidas.