Partial discharge is a common type of fault in power transformers. It indicates the state of the insulation material. Identifying their existence is not an easy task. Some techniques such as chromatographic analysis of the refreshing oil have been used for offline detection of partial discharges. In this paper we present a Virtual Sensor scheme for online partial-discharge detection. The virtual sensor consists of two steps. First, the pre-processing step consists in cleaning the data, and applying wavelet transforms. Second, a neural classifier, namely, a radialbasis-function neural network (RBF), an adaptive neuro-fuzzy system (ANFIS) or an evolving neuro-fuzzy system (DENFIS) is employed. In this paper partial discharges are simulated using a lumped-parameter model. For performance analysis, disturbances are considered. System results have shown to be feasible and robust. The use of virtual sensors for online detection of partial discharges is encouraging. Resumo: Descarga parcialé um tipo de falta comum em transformadores de potência. Ela indica o estado do material isolante dos equipamentos e sua identificação nãoé uma tarefa fácil. Algumas técnicas como análise cromatográfica doóleo refrigerante têm sido utilizadas na detecção das descargas parciais off-line. Neste artigoé apresentada uma proposta de Sensor Virtual para detecção de descargas parciais on-line. O sensor virtualé constituído de duas seções. Primeiro, o pré-processamento, onde os dados de correntes do transformador são tratados e transformadas wavelet são empregadas. Segundo, o classificador inteligente, constituído por uma rede neural de base radial (RBF), um sistema neuro-fuzzy adaptativo (ANFIS) ou um sistema neuro-fuzzy evolutivo (DENFIS). Neste artigo as descargas parciais foram simuladas utilizando um modelo de parâmetros concentrados. Para análise de desempenho são consideradas situações de distúrbio. Os resultados obtidos mostram-se viáveis, assim como a utilização de sensores virtuais para detecção on-line de descargas parciais.

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