https://doi.org/10.47456/bjpe.v10i4.46503 ARTIGO ORIGINAL | OPEN ACCESS BJPE | INSS: 2447-5580 v. 10 | n. 4 | 2024 | p. 226-240 ESTUDO COMPARATIVO SOBRE PREDIÇÃO DO ESTADO DE TRANSFORMADORES DE POTÊNCIA IMERSOS EM ÓLEO MINERAL ISOLANTE POR MODELOS MATEMÁTICOS DE AJUSTE APLICADOS COMPARATIVE STUDY ON THE PREDICTION OF THE CONDITION OF POWER TRANSFORMERS IMMERSED IN INSULATING MINERAL OIL USING APPLIED MATHEMATICAL FITTING MODELS ESTUDIO COMPARATIVO SOBRE LA PREDICCIÓN DEL ESTADO DE TRANSFORMADORES DE POTENCIA SUMERGIDOS EN ACEITE MINERAL AISLANTE MEDIANTE MODELOS MATEMÁTICOS DE AJUSTE APLICADOS Vinícius Faria Costa Mendanha 1 , André Pereira Marques 2 , Yuri Andrade Dias 3 , & Cacilda de Jesus Ribeiro 4* 1 3 4 Universidade Federal de Goiás 2 Instituto Federal de Goiás 1 vinicius.fcfariacosta@gmail.com 2 ap.marques@ifg.edu.br 3 yuriadias@gmail.com 4* cacilda@ufg.com.br ARTIGO INFO. Recebido: 24.10.2024 Aprovado: 22.11.2024 Disponibilizado: 10.12.2024 PALAVRAS-CHAVE: Ajuste; índice de desempenho; predição; manutenção; transformador de potência. KEYWORDS: Fit; maintenance; performance index; power transformer; prediction. PALABRAS CLAVE: Ajuste; índice de rendimiento; mantenimiento; predicción; transformador de potencia. *Autor Correspondente: Ribeiro, C. de J. RESUMO Os transformadores de potência são fundamentais para o sistema elétrico no que concerne ao fornecimento contínuo de energia, exigindo ferramentas eficazes de manutenção preventiva. Assim, o objetivo deste trabalho é a previsão acurada dos índices de desempenho de técnicas preditivas não invasivas aplicadas à avaliação de transformadores, oferecendo uma abordagem inovadora aplicável a diferentes cenários. Além disso, o índice de desempenho geral do equipamento é utilizado como referência para apoiar a tomadas de decisões. Nesse sentido, a metodologia adotada inclui o ajuste de curvas para três técnicas preditivas: análise de gases dissolvidos, ensaios físico-químicos e grau de polimerização/2FAL- Furfuraldeídos. Nos resultados, foram testados cinco tipos de ajustes (linear, quadrático, exponencial, gaussiano e soma de senos), e as expressões analíticas que melhor modelaram os dados foram determinadas. O critério do pior caso foi considerado para calcular os intervalos de tempo de cada classificação. A validação foi realizada com divisões de dados de treinamento/teste, utilizando a Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE) como métrica de desempenho. Conclui-se que o ajuste polinomial de segundo grau é o melhor ajuste para modelar os índices de desempenho, comprovando a originalidade deste trabalho. ABSTRACT Power transformers are essential for the electrical system in ensuring the continuous supply of energy, requiring effective preventive maintenance tools. Thus, this study aims to accurately predict the performance indices of non- invasive predictive techniques applied to transformer evaluation, offering an innovative approach applicable to various scenarios. Additionally, the equipment's overall performance index is used as a reference to support decision-making processes. The methodology includes curve fitting for three predictive techniques: dissolved gas analysis, physicochemical tests, and degree of polymerization/2FAL-Furfuraldehydes. The results tested five types of fittings (linear, quadratic, exponential, Gaussian, and sine sum), and the analytical expressions that best modeled the data were determined. The worst-case criterion was considered to calculate the time intervals for each classification. Validation was performed by dividing the data into training and testing sets, using the Root Mean Squared Error (RMSE) as the performance metric. It was concluded that the second-degree polynomial fitting is the best model for representing performance indices, demonstrating the originality of this work. RESUMEN Los transformadores de potencia son fundamentales para el sistema eléctrico al garantizar el suministro continuo de energía, lo que requiere herramientas eficaces de mantenimiento preventivo. Por lo tanto, este estudio tiene como objetivo prever con precisión los índices de desempeño de técnicas predictivas no invasivas aplicadas a la evaluación de transformadores, ofreciendo un enfoque innovador aplicable a diversos escenarios. Además, el índice de desempeño general del equipo se utiliza como referencia para apoyar la toma de decisiones. La metodología incluye el ajuste de curvas para tres técnicas predictivas: análisis de gases disueltos, ensayos fisicoquímicos y grado de polimerización/2FAL-Furfuraldehídos. Los resultados probaron cinco tipos de ajustes (lineal, cuadrático, exponencial, gaussiano y suma de senos), y se determinaron las expresiones analíticas que mejor modelaron los datos. Se consideró el criterio del peor caso para calcular los intervalos de tiempo de cada clasificación. La validación se realizó dividiendo los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba, utilizando el Error Cuadrático Medio (RMSE) como métrica de desempeño. Se concluyó que el ajuste polinómico de segundo grado es el mejor modelo para representar los índices de desempeño, demostrando la originalidad deste estudio.