Influencia del método Duval en Python del análisis de aceite aislante en el diagnóstico preventivo del transformador de potencia 10/12 MVA - U.M. Raura

Descripción del Articulo

Los transformadores de potencia tienen el aceite como principal medio aislante y dieléctrico. A través de los años se ha demostrado que realizar pruebas al aceite mineral del transformador permite conocer las condiciones en el interior de la máquina eléctrica. Producto de fallas de tipo eléctrico o...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Aranda Ramos, Johann Smith
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Nacional del Centro del Perú
Repositorio:UNCP - Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.uncp.edu.pe:20.500.12894/10992
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12894/10992
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Triángulo de Duval
Análisis de gases disueltos
Aceite mineral de transformadores de potencia
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description Los transformadores de potencia tienen el aceite como principal medio aislante y dieléctrico. A través de los años se ha demostrado que realizar pruebas al aceite mineral del transformador permite conocer las condiciones en el interior de la máquina eléctrica. Producto de fallas de tipo eléctrico o térmico se van produciendo gases combustibles en el transformador, lo cual significa el envejecimiento del aceite mineral. En la actualidad, el análisis de gases disueltos (DGA) se ha convertido en una herramienta poderosa para detectar deficiencias de forma temprana. En el presente trabajo de investigación se plantea interpretar los resultados de análisis de aceite mineral del transformador de 10/12 MVA - U.M. RAURA mediante el método del triángulo de Duval; para evaluar la concentración de gases que anticipen la ocurrencia de falla en el transformador. Para ello se dispone de resultados de ensayos de aceite mineral de la flota de transformadores de potencia de la U.M. RAURA, tales como ensayos fisicoquímicos y cromatográfico. Para desarrollar el problema se ha utilizado el lenguaje de programación Python y bibliotecas como Numpy y Matplotlib para el desarrollo de gráficas interactivas y automatización de cálculos. Los resultados arrojan que el uso del triángulo de Duval permite prevenir la materialización de fallas en el transformador, tales como descargas parciales y problemas térmicos.
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