Classificação de isoladores de vidro de alta tensão a partir do espectro eletromagnético irradiado.

• Autor(a) principal: ROCHA, Pedro Henrique Venske da.
• 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/20248
• topic: Isoladores de vidro de alta tensão; Espectro eletromagnético irradiado; Isoladores de alta tensão; Redes neurais artificiais; Reconhecimento de padrões; Transformada de Wavelet; High Voltage Glass Insulators; Radiated electromagnetic spectrum; High voltage insulators; Artificial neural networks; Pattern Recognition; Wavelet Transform; Engenharia Elétrica.

Os isoladores vítreos de alta tensão são, ainda hoje, os principais equipamentos empregados nas linhas de transmissão. Embora haja uma tendência de substituição desses por poliméricos, ainda são predominantemente encontrados principalmente nas redes de transmissão em alta tensão de 69 kV, 230 kV e 500 kV. Localizados distribuidamente ao longo de uma extensa área territorial, os métodos e procedimentos de inspeção se tornam de difícil execução. As rotinas de inspeções preventivas e preditivas realizadas atualmente são dotadas de bastante subjetividade e possuem muitos fatores que restringem a sua implementação. Dependem exclusivamente da avaliação visual do técnico e em condições climáticas específicas: período noturno, mínima fonte de luminosidade, principalmente da lua, umidade relativa do ar elevada e o uso de binóculo. Outras técnicas de inspeção foram estudadas, porém não foram encontrados relatos da sua utilização nas empresas de energia, para as tensões mencionadas. Este trabalho apresenta um método para a realização de inspeção em isoladores de alta tensão. O diferencial do método está na utilização de técnicas de processamento de sinais em conjunto com inteligência artificial, para que assim o espectro eletromagnético irradiado por esses equipamentos, quando estão em operação, seja interpretado e classificado quanto ao nível de poluição dos isoladores. Assim, um critério objetivo é inserido no processo, proporcionando ao inspetor uma ferramenta mais eficiente e que não necessite exclusivamente de uma avaliação subjetiva. As redes neurais artificiais realizaram a classificação dos sinais após o processamento desses através da transformada Wavelet. Medições em laboratório e em campo foram realizadas para servirem de base de dados para o treinamento do método. Os melhores resultados mostram acertos acima de 96,5% em todas as medições realizadas.