Redes neurais aplicadas no diagnóstico de descargas parciais.

• Autor(a) principal: GOUVEIA, Francisco Alex de Oliveira.
• Data de Publicação: 2008
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• 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/17274
• topic: Redes neurais artificiais; Diagnóstico de descargas parciais; Descargas parciais; Operadores estáticos; Arquitetura de redes neurais; Algoritmo Resilient Propagation; Isolamento elétrico; Medição de descargas pariciais; Sinais de descargas parciais; Artificial neural networks; Diagnosis of partial discharges; Partial discharges; Static operators; Neural network architecture; Resilient Propagation Algorithm; Electrical insulation; Measurement of parental discharges; Signs of partial discharges; Engenharia Elétrica.

O isolamento elétrico constitui uma parte importante de um sistema elétrico, fundamental para sua segurança e funcionamento eficaz. Devido sua importância existe a necessidade de realizar periodicamente diagnósticos que possam caracterizar o estado do isolamento dos equipamentos, identificando possíveis anomalias. Dentre as técnicas de avaliação existente, a medição de descargas parciais mostrou-se ao longo de vários anos de estudo uma ferramenta confiável na detecção de anomalias. Os estudos a cerca das descargas parciais visam aperfeiçoar os sistemas de aquisição, desenvolver metodologias de ensaio e técnicas de analise dos sinais obtidos. Devido as características, o sinal de descarga parcial apresenta formato especifico para cada tipo e nível de anomalia avaliada, o que representa uma especie de impressão digital do defeito e pode ser utilizado para distinguir padrões com relação ao estado do isolamento. A analise dos sinais de descargas e uma tarefa subjetiva que depende necessariamente da experiencia do responsável que ira avaliar as características do sinal e compara-la com algum exemplo da literatura. O fato motiva a utilização de ferramentas matemáticas com objetivo de extrair características que possam representar o formato do sinal de descarga, para assim facilitar a classificação de padrões das descargas. Por se tratar de uma tarefa com caráter subjetivo, a classificação pode fazer uso de técnicas de processamento de informações baseadas no funcionamento do cérebro humano, chamadas redes neurais artificiais. As redes servem para realizar a identificação e classificação de padrões do isolamento estudado. A classificação e a identificação dos padrões são conseguidas mediante processo de aprendizagem onde diversos padrões de descargas parciais são apresentados a rede neural e, a partir de algoritmos de aprendizagem, a rede e dotada da capacidade de generalizar o fenômeno estudado. O trabalho consistiu em utilizar sinais de descargas parciais obtidos em ensaios de laboratório, dos quais extraíram-se características por meio de operadores estatísticos que serviram para caracterizar o comportamento da descarga. Os dados formaram uma base de conhecimento para treinamento de algumas estruturas de rede neural. Alguns testes foram realizados com as características extraídas dos sinais visando quantificar o grau de importância de cada operador estatístico no desempenho da rede.