Análisis de la energía electrostática en descargas parciales como una variable para determinar el estado de avance de árboles eléctricos

Abstract

En esta memoria se propone una nueva metodología de análisis del fenómeno sobre el crecimiento de árboles eléctricos, a través de la energía electrostática producida en las descargas parciales generadas en ensayos a probetas de resina epóxica. Estas probetas fueron sometidas a tensiones de 10, 12 y 14 [𝑘�𝑉�] y frecuencias que van de 50, 150, 350 y 550 [𝐻�𝑧�], cuyos datos fueron registrados con un osciloscopio avanzado. Los datos medidos fueron filtrados por medio de los mapas SF, cuya técnica consiste en clasificar diferentes fuentes de descargas parciales a partir del cálculo de parámetros característicos, siendo el ruido asociado a las mediciones el que interesa erradicar en el análisis. Esta técnica se centra en generar grupos característicos (clustering) desde los parámetros 𝑆� y 𝐹�. El primero caracteriza la forma de onda de los pulsos de cada descarga por medio del cálculo directo del parámetro skewness de la señal normalizada. En cuanto a la variable 𝐹� se denomina frecuencia máxima ponderada, la que se puede entender como un caracterizador del contenido en frecuencia con mayor relevancia en cada una de las señales medidas. Posteriormente analizados con el método de series de tiempo no lineales, mediante la técnica matemática del máximo exponente de Lyapunov (LLE), la que entrega como información que tan caótica es una serie de datos de manera local por medio de su magnitud. Esto busca relacionar que tan caótica se va poniendo la serie de datos de energía, dada la naturaleza no determinista en los factores que dan pie a la generación de la DP. Además, la metodología propuesta es comparada de manera cualitativa con los métodos clásicos utilizados en el estudio de las DP (diagramas PRPD y PSA), con el objetivo de evaluar su desempeño. Se observa en primer lugar que utilizar la función de energía acumulada (TCE) en vez de la energía como tal, entrega más información. Adicionalmente, se tendrá que tan caótica es la serie de datos, una relación entre la magnitud en los exponentes y la razón de crecimiento que tenga la función de energía acumulada, además la velocidad con la que vaya creciendo la longitud del árbol. Del análisis se tiene un comportamiento característico que se compone de tres tramos bien determinados. El primer tramo se establece de una cuantiosa actividad, la que es representada con un alza en magnitud y densidad del exponente. Luego viene un segundo tramo en que descienden la cantidad de descargas, siendo poca a nula la presencia de la variable de Lyapunov. Un tercer tramo donde surge una reactivación en las descargas parciales, dando lugar al crecimiento de la energía acumulada en las cercanías del largo máximo del árbol eléctrico, representada por una mayor densidad y magnitud en los valores del LLE. En dicho tramo al tener un elevado valor en magnitud del exponente, es una señal de que se está próximo al largo máximo del dieléctrico, siendo un indicativo del estado de avance en el material y por lo tanto un indicio de una posible falla catastrófica. Por último, referente a la comparación con los métodos clásicos, se cumple una correlación entre la variable del máximo exponente de Lyapunov y la dispersión aleatoria en los datos graficados. En el patrón PRPD se asocia la dispersión de los datos registrados en cada semiciclo, de la misma manera ocurre con los grupos asociados a las descargas internas obtenidas del diagrama PSA. Esto indica la conexión entre la naturaleza caótica en la iniciación de las DP, a través de la variable LLE en la función TCE con la dispersión observada en ambos diagramas.