O isolamento elétrico mais comumente utilizado em subestações de média, alta ou extra alta tensão é o de celulose impregnada com óleo mineral isolante, em função de sua eficácia e custo reduzido. Sua utilização abrange transformadores de potência e suas buchas, reatores e transformadores de medição de corrente e tensão. Este artigo discute as metodologias tradicionais utilizadas na análise de estado e no diagnóstico do isolamento a partir do fator de dissipação e da concentração de gases dissolvidos no óleo, considerando os principais fatores que afetam estes valores. São também abordados alguns aspectos que causam incerteza na medição e nas metodologias de análise. É apresentada a modelagem de uma rede neural artificial para diagnóstico e identificação de estado do isolamento a partir de dados de concentração de gases dissolvidos no óleo, sendo os resultados obtidos comparados com os das metodologias tradicionais baseadas em normas.
Cellulose impregnated with mineral oil is the most used insulating material in medium, high or extra high voltage substations, due to its efficacy and low cost. This material is employed in power transformers and its bushings, reactors, capacitors and measurement voltage and current transformers. This paper discusses the methodologies traditionally used to assess the insulating state of impregnated paper and to diagnose faults through the dissipation factor and the concentration of gases dissolved in the oil, regarding some factors that may affect those variables. Uncertainties in measured parameters and analysis methods are also considered. Some results obtained with the application of traditional methodologies (standards) for incipient fault detection based on gas analysis are compared with results obtained from the application of a artificial neural network proposed for this task