TRANSELCA. Titulo del trabajo: Julio C. Pombo Omar J. Diaz Rafael Castillo Benjamín Alvarez TRANSELCA S. A E. S. P Universidad del Norte

Transcripción

1 Julio C. Pombo Omar J. Diaz Rafael Castillo Benjamín Alvarez TRANSELCA S. A E. S. P Universidad del Norte Titulo del trabajo:

2 TRANSELCA

3 Contenido 1. Introducción 2. Caso de Estudio 3. Metodología 1. Recolección de datos 2. Muestras 4. Resultados 1. Influencia de las condiciones atmosféricas sobre la corriente de fuga 2. Emisiones Acústicas: Método no Invasivo de Detección de Contaminación 3. Sistema Integral de Monitoreo y Pronóstico de la Corriente de Fuga 4. Sistema Integral de Pronóstico y Monitoreo de la Corriente de Fuga y la Planeación de los Lavados de la Subestación. 5. Reducción de Costos con el Modelo de Pronóstico 5. Conclusiones y Recomendaciones 6. Referencias 3

4 1. Introducción 4

5 En general, un aislante eléctrico es un material que resiste el paso de la corriente y lo mantiene a lo largo del conductor. 5

6 La neblina, el rocío o la lluvia liviana junto con contaminantes en el aire crean condiciones que producen una película conductora sobre la superficie del aislador sucio Disminución de la capacidad dieléctrica de los aisladores provocando fallas en el sistema de transporte de energía 6

7 $$$ Cuándo? Cómo? 7

8 2. Caso de Estudio 8

9 Caso de estudio Estudio piloto en la subestación Nueva Barranquilla una de las más contaminadas en la costa Condiciones ambientales Humedad relativa en Barranquilla: 80%. Contaminación atmosféricas en la ciudad Natural: sales marinas Artificial: emisiones vehiculares, humo, desechos industriales (Cemento, Cal, Polvo) 9

10 3. Metodología 10

11 1. Recolección de datos Medición de las variables atmosféricas Estación Meteorológica Davis Vantage Pro 2 Plus Estudio piloto en la Periodo de muestreo: 1 minuto 11

12 1. Recolección de datos Medición de la corriente de fuga La investigación adaptó el procedimiento de medición establecido por la norma IEC60507 y/o GB/T

13 1. Recolección de datos Sistema de Adquisición de Datos 13

14 2. Muestras Información utilizada en estudio Mediciones de variables atmosféricas Datos históricos de variables atmosféricas Mediciones de corriente de fuga Datos históricos de corriente de fuga Mediciones de emisiones acústicas 14

15 4. Resultados 15

16 Solar irradiance (W/m^2) Wind speed (m/s) Wind direction ( ) Temperature ( C) Humidity (%) Atmospheric pressure (mb) TRANSELCA Estudios de Correlación Correlaciones variables atmosféricas con corriente de fuga: time (hours) Temperatura ambiente Correlación: ** time (hours) Radiación solar Correlación: ** time (hours) Humedad relativa Correlación: 0.328** time (hours) Velocidad del viento Correlación: 0.343** time (hours) Presión atmosférica Correlación: time (hours) Dirección del viento Correlación: * Tomado de: Castillo Sierra R, Oviedo-Trespalacios O, Candelo JE, Soto JD (2015) The influence of atmospheric conditions on the leakage current of ceramic insulators on the Colombian Caribbean coast. Environ Sci Pollut Res Int. doi: /s

17 Emisiones acústicas (db) TRANSELCA Emisiones Acústicas: Método no invasivo de detección de contaminación 63,00 61,00 59,00 57,00 55,00 53,00 51,00 49,00 47,00 0,350 0,400 0,450 0,500 0,550 0,600 0,650 Corriente de fuga (ma) EA_Prom Lineal (EA_Prom) Coeficiente de Correlación entre Corriente de Fuga y Emisiones Acústicas: 0,794 Tomado de: Álvarez Nasrallah B, Caracterización del nivel de contaminación en aisladores de alta tensión mediante recepción de emisiones acústicas (tesis de maestría), Universidad del Norte, Barranquilla, Colombia 17

18 Sistema Integral de Monitoreo y Pronóstico de la Corriente de Fuga Método de planeación actual Sistema integral de pronóstico Modelo Corriente de fuga Carta de control EWMA Pronóstico días de lavado Rendimiento nuevo método de pronóstico 18

19 Sistema Integral de Monitoreo y Pronóstico de la Corriente de Fuga Método actual de Planeación de Lavados FECHA (ENERO / 2014) M J V S D L M M J V S D L M M J V S D L M M J V S D L M M J V FECHA (FEBRERO /2014) S D L M M J V S D L M M J V S D L M M J V S D L M M J V FECHA (MARZO / 2014) S D L M M J V S D L M M J V S D L M M J V S D L M M J V S D L FECHA (ABRIL / 2014) M M J V S D L M M J V S D L M M J V S D L M M J V S D L M M FECHA (MAYO /2014) J V S D L M M J V S D L M M J V S D L M M J V S D L M M J V S

20 Sistema Integral de Monitoreo y Pronóstico de la Corriente de Fuga Falsas Alarmas y Omisiones de Lavado como Indicadores de Calidad de la Planeación del Lavado. K FA es denominado razón de lavado anticipado y representa el porcentaje de los lavados realizados antes de que la corriente de fuga sobrepasara el límite. K OL es denominado razón de lavado posterior y representa el porcentaje de los lavados NO realizados en el tiempo, dado que la corriente de fuga ya había sobrepasado el límite. K Lad es el porcentaje de lavados realizados a tiempo. Tomado de: Castillo Sierra R, Herramienta para la planeación del lavado de aisladores instalados en subestaciones eléctricas sometidas a alta contaminación atmosférica (tesis de maestría), Universidad del Norte, Barranquilla, Colombia 20

21 Corriente de fuga (ma) Corriente de fuga (ma) Humedad relativa (%) TRANSELCA Sistema Integral de Monitoreo y Pronóstico de la Corriente de Fuga Comportamiento en el tiempo de la corriente de fuga 0,9 0,8 0, ,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0, Tiempo (horas) Corriente de fuga (ma) Humedad relativa (%) 1,800 1,600 1,400 1,200 1,000 0,800 0,600 0,400 0,200 0, Tiempo (horas) Tomado de: Castillo Sierra R, Herramienta para la planeación del lavado de aisladores instalados en subestaciones eléctricas sometidas a alta contaminación atmosférica (tesis de maestría), Universidad del Norte, Barranquilla, Colombia 21

22 Corriente de fuga (ma) TRANSELCA Sistema Integral de Monitoreo y Pronóstico de la Corriente de Fuga Modelamiento de la corriente de fuga Modelo del valor máximo de corriente de fuga 2,000 1,600 1,200 0,800 0,400 0, Días Datos reales Datos predichos Límites de predicción Tomado de: Castillo Sierra R, Herramienta para la planeación del lavado de aisladores instalados en subestaciones eléctricas sometidas a alta contaminación atmosférica (tesis de maestría), Universidad del Norte, Barranquilla, Colombia 22

23 Corriente de fuga (ma) TRANSELCA Sistema Integral de Monitoreo y Pronóstico de la Corriente de Fuga Sistema de Monitoreo :Carta de Control λ = 0.6 e Imax = 1.292mA 1,800 1,600 1,400 1,200 1,000 0,800 0,600 0,400 0,200 0, Días Ifuga real Imax Ifuga λ = 0,6 Tomado de: Castillo Sierra R, Herramienta para la planeación del lavado de aisladores instalados en subestaciones eléctricas sometidas a alta contaminación atmosférica (tesis de maestría), Universidad del Norte, Barranquilla, Colombia 23

24 Corriente de fuga (ma) TRANSELCA Sistema Integral de Monitoreo y Pronóstico de la Corriente de Fuga Determinación de los días de lavado 1,800 1,600 1,400 1,200 1,000 0,800 0,600 0,400 0,200 0, Días Ifuga real Pronóstico Imax Día de lavado Días de lavado pronosticados Día Fecha 6 16 de marzo de de marzo de de abril de de abril de 2014 Tomado de: Castillo Sierra R, Herramienta para la planeación del lavado de aisladores instalados en subestaciones eléctricas sometidas a alta contaminación atmosférica (tesis de maestría), Universidad del Norte, Barranquilla, Colombia 24

25 Sistema Integral de Monitoreo y Pronóstico de la Corriente de Fuga Comparación de métodos Tomado de: Castillo Sierra R, Herramienta para la planeación del lavado de aisladores instalados en subestaciones eléctricas sometidas a alta contaminación atmosférica (tesis de maestría), Universidad del Norte, Barranquilla, Colombia 25

26 Tiempo de lavado (días) TRANSELCA Sistema Integral de Monitoreo y Pronóstico de la Corriente de Fuga Generalización resultados de pronóstico ,40 0,60 0,80 1,00 1,20 1,40 1,60 1,80 2,00 2,20 2,40 2,60 2,80 3,00 3,20 Corriente de fuga máxima permisible (ma) Limite inferior de predicción Día de lavado predicho Limite superior de predicción Tomado de: Castillo Sierra R, Herramienta para la planeación del lavado de aisladores instalados en subestaciones eléctricas sometidas a alta contaminación atmosférica (tesis de maestría), Universidad del Norte, Barranquilla, Colombia 26

27 5. Conclusiones y Recomendaciones 27

28 Diseño de la Herramienta Comportamiento en el tiempo de la corriente de fuga Determinación de límites de corriente de fuga permisibles Comportamiento Corriente de Fuga Humedad relativa del ambiente. Cantidad de contaminante depositado en la superficie del aislador Relaciones fuertes con la velocidad del viento Crecimiento de la corriente de fuga en el tiempo es de forma no lineal, ajustándose a una tendencia cuadrática Corriente Máxima Permisible A fin de reducir las falsas alarmas y las omisiones de lavado en el proceso de planeación del lavado debe ser de 1.292mA Disminución de Costos Lavado de la subestación Nueva Barranquilla hasta Mayo de 2014: 28.6% equivalente a $ (pesos Colombianos) Racionalizacion en el uso del agua para lavado (Impacto Ambiental) Se cumple con el objetivo general de Desarrollar una herramienta de análisis de la contaminación atmosférica presente en aisladores instalados en subestaciones eléctricas de alta tensión, que permita determinar los días adecuados de lavado de los mismos. 28

29 Reducción de Costos con el Modelo de Pronósticos Disminución de los costos asociados a la actividad (servicio de lavado y adquisición del agua desmineralizada) del 28.6% equivalente a $ (pesos Colombianos No se han incluido en el análisis los lavados no previstos para los meses adicionales en los cuales normalmente no se lava por el inicio de la temporada de lluvias (Mayo a Noviembre). 29

30 Consolidando los resultados obtenidos y discutidos se cumple con el objetivo general de Desarrollar una herramienta de análisis de la contaminación atmosférica presente en aisladores instalados en subestaciones eléctricas de alta tensión, que permita determinar los días adecuados de lavado de los mismos. Desde este punto de vista el diseño de la herramienta se basó primordialmente en el comportamiento en el tiempo de la corriente de fuga y en la determinación de límites de corriente de fuga permisibles, Con la investigación se puede concluir que el comportamiento de la corriente de fuga se encuentra gobernado principalmente con la humedad relativa del ambiente y la cantidad de contaminante depositado en la superficie del aislador. Sin embargo relaciones fuertes con la velocidad del viento también se observaron. Además se puede concluir que el crecimiento de la corriente de fuga en el tiempo es de forma no lineal, ajustándose a una tendencia cuadrática. Finalmente, La corriente máxima permisible que se puede tener a fin de reducir las falsas alarmas y las omisiones de lavado en el proceso de planeación del lavado debe ser de 1.292mA. 30

31 De acuerdo a los resultados que arrojó el Sistema de Pronósticos para el lavado de la subestación Nueva Barranquilla se ha generado hasta el mes de Mayo de 2014 una disminución de los costos asociados a la actividad (servicio de lavado y adquisición del agua desmineralizada) del 28.6% equivalente a $ (pesos Colombianos) 31

32 6. Referencias 32

33 [1] Martínez Darlington, H. E. (2013). Contaminación de Aisladores de Líneas Aéreas de Alta Tensión (editorial., p. 125). Madrid, España: editorial académica española. [2] Li, Jingyan, Wenxia Sima, Caixin Sun, and Stephen Sebo Use of Leakage Currents of Insulators to Determine the Stage Characteristics of the Flashover Process and Contamination Level Prediction. IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation 17 (2) (April): doi: /tdei [3] Zhou, Jianbo, Bo Gao, Qingliang Wang, and Qiaogen Zhang Leakage Current Pattern for Diagnosing the Contaminated Degree of Ceramic Insulators under Different Humidity Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference (March): 1 4. doi: /appeec [5] Aisladores, Gamma Guía Para La Limpieza de Aisladores Según Norma IEEE STD (67). 33

34