Análise e tomada de decisão utilizando sistema de monitoramento via satélite para poluição em cadeia de isoladores de alta tensão.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: ALBUQUERQUE, Eduardo Lopes de.
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/9364
Resumo: O presente trabalho buscou desenvolver uma ferramenta para diagnóstico de poluição em cadeias de isoladores aéreos através da utilização de inteligência artificial e de sensores eletrônicos contadores de descargas parciais instalados em linhas de transmissão no Nordeste do Brasil. Foram utilizados experimentos de laboratório para criação de dados sobre o comportamento da corrente de fuga em isoladores submetidos a cinco níveis conhecidos e distintos de poluição. De posse desses dados foi treinada uma rede neural artificial - RNA em busca da criação de um classificador que pudesse receber como dados de entrada as informação coletada pelos sensores eletrônicos e fornecer como saída o grau de poluição do isolador sem que fosse necessário retirar os isoladores de sua atividade no campo nem depender da presença humana nas proximidades do isolador sob estudo, uma vez que os dados são enviados via satélite pelos sensores eletrônicos. A rede neural não apresentou percentual de acerto desejado para implementação imediata do projeto, contudo este trabalho fornece importantes balizadores a seguir para o avanço da idéia proposta nesta pesquisa que trará enormes ganhos em padronização de diagnósticos de poluição em isoladores, redução de custos com mão de obra na inspeção, melhor condições de trabalho para os inspetores de LT (pois não precisarão passar madrugadas em condições periculosas e insalubres em busca de isoladores poluídos) e garantia de maior confiabilidade ao sistema elétrico de potência com a supervisão contínua e ininterrupta dos sensores do sistema de monitoramento.
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Foram utilizados experimentos de laboratório para criação de dados sobre o comportamento da corrente de fuga em isoladores submetidos a cinco níveis conhecidos e distintos de poluição. De posse desses dados foi treinada uma rede neural artificial - RNA em busca da criação de um classificador que pudesse receber como dados de entrada as informação coletada pelos sensores eletrônicos e fornecer como saída o grau de poluição do isolador sem que fosse necessário retirar os isoladores de sua atividade no campo nem depender da presença humana nas proximidades do isolador sob estudo, uma vez que os dados são enviados via satélite pelos sensores eletrônicos. A rede neural não apresentou percentual de acerto desejado para implementação imediata do projeto, contudo este trabalho fornece importantes balizadores a seguir para o avanço da idéia proposta nesta pesquisa que trará enormes ganhos em padronização de diagnósticos de poluição em isoladores, redução de custos com mão de obra na inspeção, melhor condições de trabalho para os inspetores de LT (pois não precisarão passar madrugadas em condições periculosas e insalubres em busca de isoladores poluídos) e garantia de maior confiabilidade ao sistema elétrico de potência com a supervisão contínua e ininterrupta dos sensores do sistema de monitoramento.The present study sought to develop a tool for diagnosis of air pollution in insulators string using artificial intelligence and electronic counters partial discharge sensors installed on transmission lines in Northeastern Brazil. Laboratory experiments to generate data about the behavior of leakage current in insulators submitted to five different known levels and pollution were used. With this data was trained an artificial neural network - ANN in search of creating a classifier that could receive as input the information collected by electronic sensors and provides as output the degree of pollution of the insulator without it being necessary to remove the isolators from its activity in the field nor of human presence or depend near the insulator under study, since the data is sent via satellite by electronic sensors. The neural network showed no percentage desired for immediate implementation of the project hit, but this work provides important benchmarks below to advance the idea proposed in this research will bring huge gains in standardizing diagnostic pollution on insulators, reducing costs with labor to inspection work, better working conditions for transmission lines inspectors (because do not need to spend all night in dangerous conditions in search of polluted insulators) and ensuring greater reliability to the electric power system with continuous, uninterrupted monitoring system sensors.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIPÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICAUFCGSOUZA, Benemar Alencar de.BEZERRA, José Maurício de Barros.SOUZA, B. A.BEZERRA, J. M. B.http://lattes.cnpq.br/4987294390789975http://lattes.cnpq.br/0461594575161558BRITO, Nubia Silva Dantas.MOTA, Wellington Santos.ALBUQUERQUE, Eduardo Lopes de.2014-08-262019-11-21T13:13:49Z2019-11-212019-11-21T13:13:49Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/9364ALBUQUERQUE, Eduardo Lopes de. Análise e tomada de decisão utilizando sistema de monitoramento via satélite para poluição em cadeia de isoladores de alta tensão. 2014. 74f. (Dissertação de Mestrado em Engenharia Elétrica), Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba Brasil, 2014.porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG2021-06-15T18:26:14Zoai:localhost:riufcg/9364Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512021-06-15T18:26:14Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false
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