Método y dispositivo para la diferenciación de descargas parciales y ruido eléctrico CAMPO TÉCNICO DE LA INVENCIÓN

La presente invención tiene su aplicación dentro del sector eléctrico y, especialmente, en el área industrial dedicada a proporcionar analizadores de evaluación de condición de maquinaria eléctrica y cables aislados basándose en la detección, localización e identificación de descargas parciales en cualquier clase de equipo eléctrico instalado en cualquier entorno.

ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN

El fallo del aislamiento eléctrico es una de las causas más importantes de cortes de potencia en equipos. Se ha informado - que muchas máquinas eléctricas y cables aislados experimentan fallos a la tensión nominal siendo las descargas parciales una de las principales causas de tales fallos. Las descargas parciales (DP) son una de las clases más importantes de procesos de envejecimiento que se producen dentro del aislamiento eléctrico. Las DP son ionizaciones que se producen dentro de trayectorias o volúmenes pequeños debido a altas divergencias de campo eléctrico. Existen tres tipos principales de fenómenos de DP que pueden encontrarse en equipos de potencia:

a) DP internas: producidas en vacuolas gaseosas rodeadas por aislamiento sólido o líquido, normalmente en materiales aislantes no homogéneos o debido a impurezas de aire inevitables en el interior de dieléctricos sólidos.

b) DP superficiales: asociadas con la ionización de gas a lo largo de una trayectoria en superficies de contacto dieléctrico sólido-gas, las DP superficiales aparecen en pasatapas, aisladores, y en bobinados de máquinas eléctricas.

c) DP corona: producidas normalmente cerca de la punta en muestras de punto-gas-plano, las DP corona son el resultado de ionizaciones locales en el gas o aire circundante.

La medida de DP es útil en el diagnóstico de equipos eléctricos porque la actividad de las DP está relacionada con mecanismos de envejecimiento diferentes. Se han usado patrones de descarga parcial con resolución en fase (PRPD) durante años para identificar fuentes de DP y ruido. La figura 1 ilustra ejemplos gráficos de patrones de PRPD que muestran respectivamente DP internas (A), DP superficiales (B) y DP corona (C) en un equipo eléctrico sometido a prueba. La representación convencional de DP usando un patrón de PRPD usa un parámetro de fase (f) en el eje x y un parámetro de amplitud (v) en el eje y. El parámetro de fase (f) consiste en la fase de la tensión alterna que alimenta el equipo eléctrico sometido a prueba en el instante de detección y, por tanto, correlacionado con la intensidad del campo eléctrico que genera las DP. El parámetro de amplitud (v) consiste en la amplitud de los pulsos eléctricos generados por las DP y, por tanto, correlacionado con la intensidad de las propias DP. Cada patrón de PRPD comprende además habitualmente un tercer eje relacionado con el número de pulsos, en el contexto del grupo de pulsos de la adquisición que se realiza, que tienen valores similares de parámetros de amplitud y de fase. Las magnitudes de los pulsos de DP se miden en los terminales de una impedancia y se representan como una señal superpuesta a la forma de onda de una sinusoide de alta tensión tomada de un divisor capacitivo usado para la adquisición y conectado en paralelo al equipo eléctrico.

Esta técnica clásica normalizada de patrones de PRPD, o fase-amplitud, permite la separación de DP y ruido mediante la comparación de los valores de fase de los pulsos de DP y el ruido. Sin embargo, las fuentes de DP, según su proceso físico asociado, muestran formas de pulso diferentes, pero los sistemas de detección de PRPD no incluyen estos datos adicionales de modo que esta técnica se limita a la identificación de fuentes de DP cuando están relacionadas con procesos de degradación claros y cuando las señales muestran una SNR (relación señal-ruido) grande. En conclusión, los patrones de PRPD clásicos permiten la identificación de fuentes de DP cuando están relacionadas con un proceso de degradación claro y cuando el nivel de ruido es bajo en comparación con las amplitudes de las DP. Desafortunadamente, los sistemas de aislamiento reales habitualmente presentan diversas fuentes de DP y el nivel de ruido es alto, especialmente si las mediciones se realizan en línea.

Las medidas de DP se realizan habitualmente en línea para obtener resultados más significativos y para evitar desconexiones de equipo periódicas. En estas circunstancias, los patrones de PRPD pueden no ser precisos por sí mismos. Por tanto, una tendencia de investigación interesante para la clasificación de fuentes de DP y la identificación de ruido es la medición y la clasificación apropiada de formas de onda de pulsos tal como se da a conocer en "Partial discharge pulse shape recognition using and inductive loop sensor" por J. M. Martínez-Tarifa, G. Robles, M. V. Rojas-Moreno y J. Sanz-Feito [Measurement Science and Technology, vol. 21 , página 105706, 10 p.p., 2010]. Sin embargo, esta técnica caracteriza fuentes de DP diferentes por medio de relaciones de energía espectral, pero no se proporciona ninguna herramienta para separar fuentes. Adicionalmente, no se consigue fiabilidad estadística verificando su comportamiento para diversos pulsos, lo que es obligatorio para una herramienta industrial que mide este fenómeno estocástico.

Otra solución existente para detectar, localizar e interpretar DP diferentes se da a conocer en el documento US8126664. En esta solución se elimina ruido correlacionando formas de onda de pulsos en el dominio de tiempo. Esta técnica siempre requiere dos sensores para detectar y medir los pulsos en cables aislados.

Han existido diversos enfoques para analizar formas de onda de pulsos, basándose en el agrupamiento de los mismos por medio de mapas de tiempo-frecuencia, como el planteamiento descrito por A. Cavallini et al. en "A new approach to the diagnosis of solid insulation systems based on DP signal inference" [IEEE Electrical Insulation Magazine, vol. 19, págs. 22-30, 2003]. Estos mapas de tiempo-frecuencia se han aplicado de manera satisfactoria a equipos industriales pero las ecuaciones usadas en ellos son invariables y los estudios de frecuencia y tiempo no pueden parametrizarse para extraer características de señal que podrían estar ocultas; como consecuencia, la separación de fuentes de DP a veces resulta difícil.

Otro enfoque existente que usa mapas de tiempo-frecuencia es el documento US7579843, que describe un sistema para monitorizar y analizar DP en maquinaria eléctrica basándose en verificar el ángulo de fase de las DP frente a una tensión de referencia y la forma de los pulsos de las DP y el ruido. El sistema incluye también una instrumentación completa para medir corriente de carga, vibraciones de rotor, presión de H ₂ , temperatura, humedad y factor de potencia para correlacionar estas variables detectadas con datos de DP. Por tanto, el sistema requiere una pluralidad de sensores para extraer datos de medición para crear un registro histórico de datos, que se usa además para reglas predefinidas y características de modelo estando todas ellas asociadas con características de pulsos conocidos de diversas ubicaciones dentro de máquinas similares. Después de recopilar todos estos datos, la caracterización de DP y ruido se basa de nuevo en los mapas de tiempo-frecuencia propuestos por Cavallini et al.

El documento WO 201 1/151481 es un ejemplo de un método basado en transformada de ondículas (wavelet) para eliminar el ruido de señales de DP, en el que se proponen diversas estrategias para la caracterización de las señales de DP, siendo el análisis de las varianzas de las ondículas, la frecuencia estimada con el método Prony, y la energía de señal, lo más relevante para el procedimiento de agrupamiento. El análisis de transformada de ondículas hace uso de filtros paso bajo y paso alto complementarios secuencialmente aplicados (LPF y HPF respectivamente) que dividen el ancho de banda total de señal en diversas etapas para analizar su energía después de cada partición. Sin embargo, las frecuencias de corte inferior (del HPF) y superior (del LPF) de los filtros deben ser las mismas, de modo que esta técnica no es flexible para analizar la potencia de señal en los intervalos de frecuencia en los que pueden existir rasgos característicos que de otro modo se omitirían.

El problema técnico objetivo es proporcionar la diferenciación de pulsos para fuentes de DP y ruido usando parámetros configurables que son independientes de las amplitudes de las señales con el fin de realizar mediciones precisas en entornos en los que la SNR es baja. Es preferible transformar las señales de cada pulso en el dominio de frecuencia y parametrizarlas por medio de un análisis espectral de potencia. Incluso en el caso en que el cálculo inicial de estos parámetros no da como resultado una clasificación de fuentes de pulso apropiada, es deseable que el usuario pueda cambiar su configuración en línea, basándose en las formas espectrales de pulsos observadas.

SUMARIO DE LA INVENCIÓN

La presente invención sirve para resolver los problemas mencionados anteriormente proporcionando un método y un dispositivo para identificar las diferentes fuentes de descargas parciales (DP) y ruido basándose en el análisis de la potencia espectral de los pulsos detectados, calculando relaciones de potencia para altas y bajas frecuencias. La potencia espectral total y la potencia en las bandas de (altas y bajas) frecuencias seleccionadas de cada pulso detectado se calculan y representan en un mapa frecuencia- frecuencia bidimensional (en 2D), definido de manera gráfica situando la relación de potencia de baja frecuencia en el eje x y la relación de potencia de alta frecuencia en el eje y (o viceversa). Esta representación es el punto clave para identificar el ruido y las diferentes fuentes de DP.

La transformada rápida de Fourier (FFT) de cada pulso detectado se calcula hasta una frecuencia máxima bajo análisis (f _T ), y el ancho de banda global [0, f _T ] se divide en tres bandas de frecuencias.

El espectro depende de los tipos de las fuentes del pulso detectado, puesto que la forma espectral en determinadas bandas de frecuencias no es la misma para pulsos de diferentes tipos de DP (superficial, interna y corona) y ruido. La potencia espectral acumulada calculada para dos bandas de frecuencias se normaliza a la potencia espectral total. Por tanto, las dos cantidades obtenidas son relaciones de potencia (medidas en %):

- una para la banda de frecuencias más bajas, PRL (relación de potencia para bajas frecuencias) tal como se muestra en la ecuación 1 ; y

- otra para la banda de frecuencias más altas, PRH (relación de potencia para altas frecuencias) tal como se muestra en la ecuación 2. ts(f% ^* (Ecuación 1)

PÉM

¾ isif ^' Ñ* (Ecuación 2)

donde:

s(f) es la magnitud de la FFT de la señal del pulso, s(t);

fiL y Í2L definen la banda de bajas frecuencias para calcular la relación de potencia para bajas frecuencias (PRL), el intervalo [f _{1 L} , es un rango de frecuencias que determina una banda de bajas frecuencias seleccionada y configurable de manera correspondiente para el tipo de señal determinada por s(f), ya que s(f) representa la distribución para cambios de frecuencias diferentes para ruido y diversas fuentes de DP;

f _1H y Í2H definen la banda de altas frecuencias para calcular la relación de potencia para altas frecuencias (PRH), el intervalo [f _1H , Í2H] es un rango de frecuencias que determina una banda de altas frecuencias seleccionada y configurable según las características de las señales teniendo en cuenta la restricción ÍIL^H;

y f _T es la frecuencia máxima bajo análisis.

Obsérvese que existe una tercera banda, que incluye el rango de frecuencias más bajas [0, f _1L ], en el que la potencia espectral relativa no se calcula para evitar una duplicidad en la información calculada de PRH-PRL; ésta es la razón para definir el parámetro PRL relativo como "bajo". En una realización de la invención, la información calculada de estas dos bandas, PRH y PRL, puede representarse de manera explícita en un plano, mientras que la tercera banda (que cubre las frecuencias más bajas) puede evitarse en la representación en 2D. La presente invención permite representar cada señal en un plano como un punto con coordenadas (PRL, PRH).

Según un aspecto de la invención, se proporciona un método para la identificación y diferenciación de descargas parciales y ruido, habiendo detectado al menos una señal de pulso eléctrico s(t), en la que se calcula la transformada rápida de Fourier (FFT), para cada frecuencia desde 0 hasta una frecuencia máxima seleccionada (f _T ). Estando indicada la transformada rápida de Fourier calculada de la señal del pulso s(t) como s(f), que determina que la distribución de la señal para cambios de frecuencias diferentes para ruido y diversas fuentes de DP y de modo que proporciona determinadas características de dicha señal, el método identifica la señal de pulso s(t) detectada que es o bien ruido o bien una descarga parcial de un tipo seleccionado entre descarga parcial superficial, interna y corona mediante:

- calcular una relación de potencia para bajas frecuencias (PRL) y una relación de potencia para altas frecuencias (PRH) tal como sigue:

donde f _{1 L} , Í2L, ÍI H, hn, son frecuencias que definen una banda de bajas frecuencias [f _{1 L} , Í2L] configurada para calcular la relación de potencia para bajas frecuencias (PRL) y una banda de altas frecuencias [f _{1 H} , f _2H ] configurada para calcular la relación de potencia para altas frecuencias (PRH);

- determinar una ubicación de un punto definido por las coordenadas (PRL, PRH) en un plano bidimensional, viniendo dadas las coordenadas (PRL, PRH) del punto, que está asociado con dicha señal del pulso s(t) detectada, por la relación de potencia calculada para bajas frecuencias (PRL) y la relación de potencia para altas frecuencias (PRH) para la señal del pulso s(t) detectada.

Las frecuencias f _{1 L} , f _2L , fiH, f∑H y son configurables, cumplen con las condiciones 0<f _{1 L} <f _2L , fiH<f2H≤fT y fi L<f2H, y son acordes a las características de la señal del pulso s(t) extraídas del cálculo de la transformada rápida de Fourier s(f).

Según otro aspecto de la invención, se proporciona un dispositivo para diferenciar descargas parciales y ruido eléctrico, que comprende medios de procesamiento para realizar el método descrito anteriormente. Un aspecto adicional de la invención se refiere a un producto de programa informático que comprende instrucciones ejecutables por ordenador para realizar cualquiera de las etapas del método dado a conocer previamente, cuando el programa se ejecuta en un ordenador, un procesador de señal digital (DSP), una disposición de puertas programables de campo (FPGA), un circuito integrado de aplicación específica (ASIC), un microprocesador, un microcontrolador, o cualquier otra forma de hardware programable. Los aspectos presentados de la invención tienen potencialmente las siguientes ventajas cuando se comparan con la técnica anterior:

- No se requieren mapas de tiempo-frecuencia. En su lugar se propone un mapa de frecuencia-frecuencia en 2D.

- La representación gráfica en 2D de la información de potencia espectral da mejores pistas al usuario para separar ruido y DP o para caracterizar las fuentes de DP. Esta aproximación no fue presentada en Martínez-Tarifa et al.

- El uso de un mapa bidimensional para las relaciones de potencia de señal que representan el contenido espectral en bandas de bajas y altas frecuencias (PRL, PRH) es una técnica flexible, puesto que las bandas de frecuencias para mediciones son configurables y se definen opcionalmente para permitir la separación de agrupaciones. Por el contrario, los mapas de tiempo-frecuencia definidos por Cavallini et al. se limitan a una banda de frecuencias seleccionada del espectro observado. El filtrado complementario basado en aproximaciones de transformada de ondículas (tal como el presentado en el documento WO 201 1/151481) muestra limitaciones similares. - El análisis de potencia espectral propuesto para identificación de DP y ruido en mediciones de alta frecuencia da como resultado agrupaciones claramente diferentes para ruido y fuentes de DP. Además, cada tipo de fuente de DP (interna, superficial y corona) conduce o bien a una agrupación ubicada en una posición diferente o bien a una forma diferente en el mapa de relaciones de potencia. Esto se ha demostrado midiendo conjuntos de miles de pulsos, de modo que se ha verificado la fiabilidad estadística del sistema.

- La sensibilidad significativa en la identificación de tipos diferentes de pulsos de DP, especialmente en descargas internas, ya que se observan ligeros cambios en el aislamiento del equipo observado (por ejemplo, cuando se cambia el tamaño de una vacuola creada en el interior del aislamiento sólido para medir DP internas, tal como se explica posteriormente en la descripción detallada de la invención con diversas pruebas).

- Esta alta sensibilidad al identificar los tipos de DP es una ayuda relevante para el diagnóstico de mecanismos de fallo en el aislamiento del equipo durante el proceso de envejecimiento. - Los cálculos de las relaciones de potencia (PRL-PRH) propuestos pueden adaptarse fácilmente por el usuario si la representación de potencia espectral se realiza en línea en un sistema de adquisición. Por ejemplo, el sistema de adquisición usa patrones de PRPD y visualización de forma de onda de pulsos, para desarrollar un algoritmo de clasificación de DP para los tres tipos típicos de fuentes de DP: DP corona, superficial e internas.

- La potencia de señal se usa para el análisis de DP en lugar de la energía de señal, a diferencia del documento WO 201 1/151481 y Martínez-Tarifa et al. DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS

Para completar la descripción que está realizándose y con el objeto de ayudar a una mejor comprensión de las características de la invención, según un ejemplo preferido de realización práctica de la misma, acompañando a dicha descripción como parte integrante de la misma, hay un juego de dibujos, en los que, a modo de ilustración y de manera no restrictiva, se ha representado lo siguiente:

La figura 1 muestra tres ejemplos de patrones de PRPD usados durante años para identificar fuentes de DP y ruido, tal como se conoce en la técnica anterior.

La figura 2 muestra la representación bidimensional de relaciones de potencia PRL y PRH que diferencian regiones del mapa de potencia espectral, según una posible realización de la invención. La figura 3 muestra un circuito para detectar descargas parciales de un objeto de prueba, tal como se conoce en la técnica anterior.

Las figuras 4a, 4b y 4c muestran, respectivamente para tres ejemplos experimentales, patrones de PRPD y la representación en 2D de relaciones PRL y PRH para descargas parciales superficiales y ruido, según una posible realización de la invención.

La figura 5 muestra la representación en 2D de relaciones PRL y PRH asociadas con ruido en un caso experimental para medir descargas parciales internas, según una posible realización de la invención. Las figuras 6a, 6b, 6c y 6d muestran, respectivamente para cuatro casos experimentales, la representación en 2D de relaciones PRL y PRH asociadas con descargas parciales internas, según una posible realización de la invención. Las figuras 7a, 7b, 7c y 7d muestran, respectivamente para cuatro casos experimentales, la representación en 2D de relaciones PRL y PRH asociadas con descargas parciales internas y ruido, según otra posible realización de la invención.

La figura 8 muestra patrones de PRPD y la representación en 2D de relaciones PRL y PRH para descargas parciales corona y ruido, según una posible realización de la invención.

Las figuras 9a, 9b, 9c y 9d muestran, respectivamente para ruido y los tres tipos diferentes de descargas parciales, la representación en 2D de relaciones PRL y PRH, según una posible realización de la invención.

La figura 10 muestra un diagrama de flujo de un método para diferenciar fuentes de pulsos en la representación en 2D de relaciones PRL y PRH usando patrones de PRPD, según una posible realización de la invención. DESCRIPCIÓN DETALLADA DE LA INVENCIÓN

En una posible realización de la invención, la potencia espectral total, por ejemplo de hasta 25 MHz, se divide en tres bandas de frecuencias, por ejemplo, MHz, f ₂ H=25 MHz, y se calcula la relación de potencia en bandas de frecuencias seleccionadas de cada pulso detectado para su representación en un mapa en 2D con el fin de identificar las fuentes de descargas parciales y ruido. La figura 2 muestra una representación gráfica en un plano de dos relaciones de potencia, medidas en los valores de porcentaje (%): relación de potencia para bajas frecuencias (PRL) calculada mediante la ecuación 1 y la relación de potencia para altas frecuencias (PRH) calculada mediante la ecuación 2. ¾' ¾* (Ecuación 1)

IsOT (Ecuación 2) Habiendo representado cada pulso detectado en el plano de la figura 2 como un punto con coordenadas (PRL, PRH), los puntos que caen dentro de una primera región (R^ del mapa de clasificación representan los pulsos que tienen potencia espectral baja en el intervalo [f _1L , f _2H ], es decir, valores bajos de PRH y PRL. Por tanto, la potencia de la mayoría de los puntos en la primera región (R^ está en el intervalo de [0, 5] MHz, el intervalo de frecuencias más bajas excluido de los cálculos de potencia espectral relativa, y que no se representa en el mapa. Se distingue una segunda región (R ₂ ) que representa aquellos puntos con potencia espectral relativamente alta en la banda de frecuencias [f _{1 L} , f _2H ]. Los puntos ubicados próximos a la diagonal en la parte superior del mapa tienen potencia espectral baja en la banda [f _1L , f _2L ] y valores altos en la banda [f _{1 H} , f _2H ], es decir, valores PRH altos y PRL bajos, y viceversa si se representa en la parte inferior de la figura 2. Se define una región prohibida (R ₀ ) porque los porcentajes de potencia espectral sumados PRL+PRH no pueden exceder del 100% para esta selección de frecuencias. Según una realización preferida de la invención, se proporciona un método para distinguir señales de descargas parciales y de ruido usando las relaciones de potencia mencionadas anteriormente y es aplicable en aislamiento de equipos reales, por ejemplo, usando un transformador de corriente de alta frecuencia (HFCT) como sensor de detección de pulsos. Para identificar las fuentes de descarga parcial y ruido, se realizaron tres experimentos para cada objeto de prueba (31) usando diferentes niveles de disparo y de tensión aplicada, tal como se muestra en la figura 3. Todos los experimentos comenzaron con la caracterización del ruido en el laboratorio tal como se describe a continuación. En las mediciones experimentales para la identificación de descargas parciales, las descargas parciales que van a medirse se detectan en un laboratorio de alta tensión usando un circuito de detección indirecta convencional (30) tal como se muestra en la figura 3. Se aplica alta tensión por medio de un transformador de 750 VA. Un condensador de acoplamiento (34) es una trayectoria de baja impedancia, 1 nF dimensionado para 100 kV, para los transitorios de corriente de alta frecuencia de los pulsos de descarga parcial que se midieron usando un HFCT (35). Un divisor de tensión proporciona la señal de sincronización para obtener los patrones de PRPD convencionales en relación con formas de onda de tensión sinusoidal de 50/60 Hz. En este experimento, se desarrolló un sistema de adquisición (32) específico para detectar los patrones de PRPD, las formas de onda de los pulsos y los valores de PRL-PRH. Cada forma de onda de pulso detectada se transformó al dominio de frecuencia por medio de un algoritmo de FFT. La tarjeta de adquisición de datos procesa los datos desde un canal de sincronización mientras que otro canal mide los pulsos de DP de un HFCT con un ancho de banda de hasta 80 MHz. Las características del sistema de adquisición están fuera del alcance de esta invención y se describen en "A Partial Discharges acquisition and statistical analysis software" por Ardila-Rey et al., Instrumentation and Measurement Technology Conference, I2MTC, 2012 IEEE International, págs. 1670-1675, 13-16 mayo de 2012. Simultáneamente, se usó un detector de DP comercial (33) para monitorizar la actividad de DP y para confirmar la identificación de DP, en presencia de ruido, por medio de mapas de tiempo-frecuencia. El detector de DP (33) recibe la misma señal de sincronización que el sistema de adquisición (32), que usa el método propuesto para separar señales de DP del ruido. La señal de sincronización (37) está en fase con la tensión suministrada por la fuente de alta tensión (38) y se detecta a través de una impedancia de carga (Z _m ).

La caracterización del ruido se lleva a cabo realizando mediciones con un nivel de disparo bajo y aplicando una tensión al objeto de prueba (31), de entre 800 y 1200 V, que proporciona sincronización al detector de DP (33) y al sistema de adquisición (32). Se usó otro HFCT (36) para medir los pulsos de DP para el detector de DP comercial en esta configuración experimental del circuito de detección indirecto (30).

En ausencia de actividad de DP, las mediciones sólo representan ruido. A continuación, el nivel de tensión de la fuente de alta tensión (38) se aumenta a un valor por encima de la tensión de inicio de descarga parcial o DPIV, en la que la actividad de DP se encuentra que es estable y con un nivel de disparo alto, que permite evitar la adquisición de señales de ruido por el sistema de adquisición (32). Finalmente, se realizan mediciones para el mismo nivel de tensión, pero con un nivel de disparo reducido para permitir la adquisición de DP y ruido simultáneamente. Se adquirieron más de 3000 pulsos en cada experimento para obtener resultados estadísticamente significativos en cada caso. Se realizaron mediciones de descargas parciales en diversos sistemas de aislamiento que representan los tres tipos principales de DP: descargas superficiales representadas en las figuras 4a-4c, descargas internas representadas en las figuras 5, 6a-6d y 7a-7d, y descargas corona representadas en la figura 8. Las figuras 4a, 4b y 4c muestran los resultados respectivamente para ruido, DP superficiales y DP superficiales con ruido en un objeto de prueba (31) que consiste en un aislador cerámico contaminado. La figura 4a ilustra:

- En la gráfica tiempo-tensión, a la izquierda, el patrón de PRPD típico observado para ruido eléctrico, con pulsos no correlacionados en fase, obtenidos en el laboratorio aplicando 800 V al objeto de prueba (31) con un nivel de disparo bajo.

- En la gráfica frecuencia-frecuencia, a la derecha, el mapa de relaciones de potencia usando las ecuaciones 1 y 2 para calcular los parámetros PRL y PRH, respectivamente. En esta representación gráfica PRL-PRH, una nube bien definida de puntos se observa en paralelo y próxima a la diagonal que define el límite con la región prohibida (R ₀ ). Puesto que esta agrupación está en la parte más alta del mapa de relaciones de potencia, las relaciones de potencia espectral son más altas en la banda de [15, 25] MHz que en la banda de [5, 15] MHz. La figura 4b muestra el patrón de PRPD, a la izquierda, y el mapa de relaciones de potencia, a la derecha, que se observan para este objeto de prueba (31) a 8 kV, usando un nivel de disparo alto para rechazar los pulsos de ruido y obtener sólo los pulsos de DP. Una nube homogénea de puntos, que corresponde a pulsos de DP superficiales, se observa de nuevo en el mapa de relaciones de potencia con baja dispersión en los parámetros PRL y PRH. Esta agrupación se sitúa ligeramente por debajo de la correspondiente al ruido.

La figura 4c representa los datos obtenidos cuando se ajusta un nivel de disparo bajo y con la misma alta tensión aplicada de 8 kV. El ruido y DP superficiales actúan simultáneamente, como se observa claramente en el patrón de PRPD, a la izquierda. El mapa de relaciones de potencia, a la derecha, también puede identificar las dos agrupaciones situadas en posiciones similares a las observadas en la figura 4a, es decir, sólo el caso de ruido, y la figura 4b es decir, sólo el caso de DP superficiales. De nuevo, se diferencia claramente el ruido como una nube de puntos próxima a la diagonal del mapa. La figura 5 muestra que los valores para los parámetros PRL y PRH asociados con el ruido presentan la misma posición en el mapa de relaciones de potencia que las nubes de puntos de ruido en el caso del objeto de prueba (31) estudiado para las descargas superficiales, mostradas en la figura 4a, cuando se miden las DP internas con un nivel de disparo bajo y se aplica una tensión de 800 V al objeto de prueba (31). Por tanto, el cambio en la capacidad equivalente de los objetos de prueba (31) no induce modificaciones en la posición de la agrupación de ruido. Las muestras usadas para crear descargas internas en las mediciones experimentales consisten en once láminas aislantes de poliamida de 0,35 mm de grosor, usadas normalmente en generadores de alta tensión como sistemas de aislamiento de ranura. En todas las muestras, los papeles centrales se perforaron con una aguja, creando un orificio con una forma circular de aproximadamente 1 mm de diámetro. Por tanto, estos objetos de prueba (31) tienen una vacuola en forma de disco creada en el interior del sistema de aislamiento sólido con alturas diferentes dependiendo del número de papeles perforados, lo que conduce a cuatro configuraciones:

i) 2+7+2, con 7 láminas centrales perforadas.

ii) 3+5+3, con 5 láminas centrales perforadas.

iii) 4+3+4, con 3 láminas centrales perforadas.

iv) 5+1+5, con la lámina central perforada. Estos objetos de prueba (31) diferentes para descargas internas se usaron para observar la variación en la clasificación del mapa de relaciones de potencia con diferentes tamaños de la vacuola. El conjunto del dieléctrico laminado se envolvió en una bolsa de plástico al vacío y todo el sistema se sumergió en aceite mineral para evitar descargas superficiales a bajas tensiones. Las muestras de este tipo garantizan la generación de DP internas.

Las figuras 6a-6d muestran la representación en 2D de las relaciones de potencia -PR-, el mapa de PR, de pulsos de DP obtenido aplicando una alta tensión(de 10 kV, que corresponde a una actividad de DP estable) a las vacuolas cilindricas de las láminas de aislamiento de ranura usadas como objeto de prueba (31) con alturas de vacuola diferentes: - la figura 6a ilustra los puntos PRL-PRH de DP internas para la configuración de láminas 2+7+2,

- la figura 6b ilustra los puntos PRL-PRH de DP internas para la configuración de láminas 3+5+3,

- la figura 6c ilustra los puntos PRL-PRH de DP internas para la configuración de láminas 4+3+4,

- la figura 6d ilustra los puntos PRL-PRH de DP internas para la configuración de láminas 5+1+5.

En estas mediciones, se usó un nivel de disparo alto para rechazar pulsos asociados con ruido. Por tanto, se observan dos efectos en el mapa obtenido en el estudio de descargas internas. En primer lugar, la agrupación asociada a DP internas muestra una potencia espectral relativa altamente dispersa para PRH en la banda de [15, 25] MHz y con valores casi constantes para PRL en el intervalo de [5, 15] MHz. En segundo lugar, cuando se disminuye el tamaño de vacuola, la presencia de dos tipos de pulsos de DP es más evidente porque son visibles dos agrupaciones en los datos desde la muestra 3+5+3 hasta la muestra 5+1+5. Por tanto, las mediciones realizadas en una vacuola cilindrica de tamaño cambiante muestran sensibilidad alta cuando se identifican los tipos diferentes de pulsos de DP para variaciones menores en el tamaño de la vacuola y este método de diferenciación que se describe aquí puede ayudar a la monitorización de aislamiento eléctrico durante el proceso de envejecimiento.

Las figuras 7a-7d muestran los datos obtenidos con la misma alta tensión aplicada, de 10 kV, a los diferentes objetos de prueba (31) con configuración de láminas 2+7+2, configuración de láminas 3+5+3, configuración de láminas 4+3+4 y configuración de láminas 5+1+5 respectivamente, pero con un circuito de disparo ajustado a un nivel bajo. De nuevo, dos diferentes agrupaciones grandes de puntos son visibles: una de ellas, asociada con el ruido, con la misma forma y posición próxima a la diagonal del mapa que las mostradas en la figura 5, y la otra, asociada con DP internas, que coincide en posición y dispersión con la agrupación de puntos obtenida cuando se usa un nivel de disparo alto como en las figura 6a-6d.

En el tercer experimento, la tensión aplicada al objeto de prueba (31) fue de 3,2 kV. En este caso particular, para las mediciones de descarga corona, el objeto de prueba (31) se construye usando una aguja de 0,5 mm de grosor que se sitúa a una distancia relativa, por ejemplo, 1 mm, por encima de un plano de tierra metálico, con un soporte mecánico hecho de teflón. Los resultados para las mediciones de descargas corona se visualizan en el mapa de relaciones de potencia presentado en la figura 8, a la derecha; la gráfica de la izquierda es el patrón de PRPD convencional de este caso particular. Los valores de PRL y PRH para los pulsos de corona se ubican lejos de la diagonal del mapa, en la primera región (R^. Este resultado era de esperar, porque la mayor parte de la potencia espectral observada de las DP corona estaba ubicada en la banda de [0, 5] MHz, de modo que muestran potencia espectral relativa inferior en la banda de [5, 25] MHz representada. Los portadores libres, que surgen de las descargas corona, se mueven desde volúmenes de magnitudes de campo eléctrico altas hasta regiones con campos eléctricos inferiores, de modo que este mecanismo de ionización es más lento que los que se producen dentro de vacuolas microscópicas o bandas secas en aisladores. La agrupación asociada con el ruido en este experimento es muy similar a la de los experimentos previos para mediciones de DP superficiales e internas. Las figuras 9a-9d muestran una comparación resumida de los resultados obtenidos en los tres experimentos mencionados anteriormente y descritos en detalle:

- la figura 9a representa la nube de puntos asociada con el ruido eléctrico en todos los experimentos para los diferentes objetos de prueba, que tiende a ubicarse en la misma área próxima a la diagonal del mapa de relaciones de potencia dentro de la segunda región (R ₂ ) tal como se muestra en la figuras 2, 4a y 5. Esta ubicación de la agrupación es diferente de la de las agrupaciones de cualquiera de las fuentes de DP: superficial, interna o de corona.

- La figura 9b representa las nubes de puntos relacionadas con las DP superficiales. A pesar de situarse en un área que se superpone con la de las agrupaciones de DP internas, estas agrupaciones de DP superficiales muestran una dispersión inferior en la PRH que la de las DP internas. La potencia espectral relativa para altas frecuencias es mucho mayor que la de las DP corona. Estas nubes se ubican en la segunda región (R ₂ ) pero más alejadas que la agrupación de ruido de la diagonal del mapa de relaciones de potencia, tal como se muestra en la figuras 4b-4c.

- La figura 9c representa las DP internas: La potencia espectral relativa para altas frecuencias es también mayor para las DP internas que para las DP corona. Otra característica común que las DP internas comparten con las DP superficiales es que se ubican también más alejadas de la diagonal del mapa de relaciones de potencia que el ruido. La agrupación para las DP internas tiende a ocupar la misma región que la de las descargas superficiales, pero la agrupación muestra una dispersión perceptiblemente mayor en PRH, lo que puede usarse para diferenciarlas. - La figura 9d representa las DP de corona: Debido a que la potencia espectral para los pulsos de DP corona se confina a bajas frecuencias, los valores para PRL y PRH en el rango de [5, 25] MHz son muy bajos, ambos por debajo del 30%. Esta característica crea una nube de puntos lejos de la diagonal del mapa de clasificación y dentro de la primera región (R^ mostrada en las figuras 2 y 8. El diagrama de flujo mostrado en la figura 10 resume las etapas del método para diferenciar fuentes de descargas parciales y ruido descrito anteriormente usando además los patrones de PRPD clásicos de los pulsos detectados. Una vez seleccionadas (101) las frecuencias f _{1 Li} f _2L, fi H, hn, que definen la banda de bajas frecuencias [f _{1 L} , f _2L ] y la banda de altas frecuencias [f _1H , f _2H ], para calcular las relaciones de potencia respectivamente para bajas frecuencias (PRL) y altas frecuencias (PRH), se adquieren (102) dos representaciones gráficas en 2D: la conocida del estado de la técnica anterior, el patrón de PRPD ,y el mapa de PR propuesto representando los valores de PRL y PRH para cada pulso detectado.

En el caso en el que el usuario reconoce (103) más de una agrupación de puntos (104) en el mapa de PR, se selecciona (105) una de las agrupaciones y se adquiere (106) el patrón de PRPD asociado con la agrupación de puntos seleccionada por el usuario para proceder a analizar el patrón de PRPD asociado (107). Basándose en el análisis del patrón de PRPD, el usuario puede distinguir visualmente (108) si la agrupación de puntos asociada con el patrón de PRPD viene o bien de una fuente de ruido o bien de una fuente de DP corona, superficial o interna (109). A continuación, los nuevos pulsos detectados (110) pueden identificarse como ruido o fuentes de DP diferentes mediante la observación de su ubicación en el mapa de PR actualizado (1 11). Si la diferenciación de fuentes de ruido y de DP no es posible en el patrón de PRPD obtenido, se repite (112) el análisis de ambos mapas de PRPD y de PR para otros valores seleccionados de frecuencias f _{1 L,} f ₂ i_, fiH, n.

Una vez que el ruido y las fuentes de DP diferentes se ubican claramente en regiones determinadas del mapa PRH-PRL, está claro que la posición y forma de agrupación podría ayudar en la identificación de la fuente de pulsos para pruebas adicionales. Además, la selección de agrupación en el mapa PRH-PRL conduce a la selectividad de pulsos para el sistema de adquisición que puede representar patrones de PRPD claros identificados fácilmente como ruido o una fuente de DP específica.

Obsérvese que en este texto, el término "comprende" y sus derivaciones (tal como "que comprende/comprendiendo", etc.) no debe entenderse en un sentido excluyente, es decir, estos términos no deben interpretarse como que excluyen la posibilidad de que lo que se describe y define pueda incluir elementos, etapas, etc. adicionales.