Distributed Air-Gap Flux and Rotor-Current Fusion for Operating-Regime Identification in a 10-MW Kaplan Hydrogenerator

Resumo Técnico: Fusão de Fluxo de Entreferro Distribuído e Corrente de Rotor para Identificação de Regimes Operacionais em um Hidrogerador Kaplan de 10 MW

Definição do Problema
O monitoramento confiável de geradores hidrelétricos requer descritores que capturem tanto o carregamento elétrico quanto o comportamento do campo eletromagnético. Em unidades de turbinas Kaplan, as variações na abertura das palhetas guia (GVO) alteram o carregamento do gerador e podem influenciar a distorção, a modulação e a não uniformidade espacial do fluxo no entreferro. Embora as medições de corrente de rotor forneçam informações úteis de carregamento, elas não descrevem plenamente a distribuição espacial do campo magnético do entreferro. Por outro lado, a detecção magnética distribuída oferece uma visão direta da assimetria e distorção do campo, mas tem sido menos explorada em combinação com características de corrente de rotor para a classificação de estados operacionais. Este trabalho aborda a necessidade de um arcabouço baseado em dados que funda essas duas modalidades para identificar com precisão os regimes operacionais sob mudanças nas condições hidráulicas e elétricas.

Metodologia
O estudo utiliza medições sincronizadas de um hidrogerador Kaplan de 10 MW (Porjus U9) operando sob sete configurações de GVO em regime permanente (14° a 26°). O conjunto de dados compreende dez sondas Hall montadas no estator para medir a densidade de fluxo no entreferro e seis canais de corrente de rotor, amostrados a 250 Hz.

O arcabouço proposto processa registros de regime permanente de 300 segundos segmentados em janelas não sobrepostas de 1 segundo. A extração de características é realizada em ramos paralelos:

1. Características de Fluxo Espacial: Uma transformada de Fourier espacial discreta é aplicada aos valores médios de fluxo das dez sondas para derivar a amplitude espacial fundamental ($B_1$) e um Índice de Não Uniformidade Espacial (SNI).
2. Características de Fluxo Temporal: Para cada sonda, o método de Welch estima a densidade espectral de potência para extrair a amplitude temporal dominante ($A_1$), um Índice de Distorção Temporal de Fluxo (FTDI) e um Índice de Modulação de Fluxo (FMI) para componentes de baixa frequência.
3. Características de Corrente de Rotor: Valores de Raiz Quadrada Média (RMS) por canal são computados para os seis canais de corrente.

Essas características são analisadas por meio de correlação de Pearson e Análise de Componentes Principais (PCA) para compreender sua relação com a GVO. A classificação supervisionada é então realizada utilizando modelos de Floresta Aleatória (RF), Classificação de Vetores de Suporte com Função de Base Radial (SVC-RBF) e Perceptron Multicamadas (MLP) para distinguir os sete estados de GVO.

Principais Contribuições

• Extração de Características Espaciotemporais: O artigo introduz um conjunto específico de descritores que separam a estrutura magnética espacial (via análise de Fourier de sondas distribuídas) das dinâmicas de fluxo temporal (via análise espectral) e do carregamento elétrico (via RMS de corrente).
• Arcabouço de Fusão: Demonstra uma abordagem sistemática para fundir dados de fluxo de entreferro distribuído com medições de corrente de rotor, indo além da análise de modalidade única.
• Interpretabilidade: Através de correlação e PCA, o estudo desacopla o significado físico das características, mostrando que as características de corrente rastreiam primariamente o eixo de carregamento elétrico, enquanto as características de fluxo revelam informações complementares sobre desequilíbrio espacial e distorção de forma de onda.

Resultados

• Comportamento das Características: A análise de correlação confirma que as características de corrente RMS possuem uma relação monotônica muito forte com a GVO (Pearson $\rho \approx 0,978$), servindo como o principal descritor de carregamento. Em contraste, as características espaciais (SNI, $B_1$) apresentam correlação fraca com a GVO, sugerindo que refletem assimetrias estruturais persistentes em vez de mudanças de carga. A distorção temporal (FTDI) mostra uma correlação positiva moderada.
• Desempenho de Classificação:
  • Características apenas espaciais: Resultaram em baixa separabilidade, com acurácias de teste abaixo de 27%.
  • Características apenas de corrente: Alcançaram uma acurácia de base de aproximadamente 84–85%, mas tiveram dificuldade em distinguir condições vizinhas de baixa carga.
  • Características apenas de fluxo: Desempenharam melhor que as apenas espaciais (até ~88% com MLP), mas foram menos eficazes que as características de corrente isoladas.
  • Características Fundidas: A combinação de informações de fluxo e corrente proporcionou a representação mais discriminativa. O modelo SVC-RBF alcançou uma acurácia de teste de 99,5% e um escore F1 macro de 0,995. A adição de todas as características disponíveis não melhorou consistentemente o desempenho além da fusão fluxo-corrente, indicando redundância no conjunto completo.

Significância e Alegações
O artigo afirma que a detecção magnética de entreferro distribuída, quando fundida com medições de corrente de rotor, suporta o monitoramento preciso e interpretável de regimes operacionais de hidrogeradores Kaplan baseados em dados. Os resultados indicam que, embora a corrente de rotor defina a direção dominante de carregamento, as características baseadas em fluxo codificam estruturas espaciais e de modulação essenciais que são ortogonais ao eixo de carregamento. Essa combinação permite uma classificação altamente confiável dos estados de abertura das palhetas guia. Os autores posicionam este arcabouço como uma base compacta para futuras aplicações de monitoramento de condição e gêmeos digitais para sistemas de hidrogeradores, enfatizando que métodos de aprendizado de máquina mais simples com características fisicamente interpretáveis podem superar modelos complexos de aprendizado profundo quando características de sinal informativas estão disponíveis.