O teor de umidade afeta diretamente o desempenho elétrico do óleo do transformador e a segurança do transformador. A detecção do teor de água no óleo do transformador é uma garantia importante para a operação segura do transformador. Este artigo preparou amostras de óleo com diferentes gradientes de umidade e realizou detecção por espectroscopia no infravermelho, estabelecendo um modelo matemático de regressão linear múltipla entre o teor de água no óleo do transformador, a absorbância e a área do pico de absorção. O modelo matemático foi verificado com amostras de validação e um método quantitativo preciso para detecção do teor de água baseado em espectroscopia no infravermelho foi proposto. Os resultados mostram que os picos de absorção no espectro infravermelho do óleo de transformador contendo água são devidos a vibrações dos grupos hidroxila (—OH) das moléculas de água que absorvem energia infravermelha. As moléculas de água presentes no óleo do transformador formam ligações de hidrogênio entre si e com certos aditivos no óleo, homogenizando a densidade da nuvem eletrônica, resultando em redução da frequência vibracional do pico de absorção na faixa de 3600~3200 cm^-1. Os picos se deslocam para números de onda mais baixos e se alargam. Existe uma relação correspondente entre o teor de água no óleo, a absorbância a 3400 cm^-1 e a área do pico de absorção na faixa de 3600~3200 cm^-1. O modelo de quantificação estabelecido entre os três apresenta R²=0.943, valor sig de 0.003 (p<0.05) e erro quadrático médio (RMSE) de apenas 0.00512. Os pontos dos dados experimentais estão uniformemente distribuídos no plano de regressão, o modelo tem bom ajuste e é significativo, permitindo o cálculo preciso do teor de umidade no óleo do transformador. Este método melhora a precisão da detecção quantitativa da umidade no óleo do transformador, estabelecendo a base teórica para o monitoramento online do teor de água no óleo.

espectroscopia no infravermelho;óleo do transformador;teor de umidade;detecção quantitativa;modelo matemático de regressão linear múltipla