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000813490.pdf: 3098312 bytes, checksum: 7f9ccfa01e39d9c67b0dc1100fbd7e54 (MD5) === Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) === Os transformadores de potência são equipamentos de alto custo e suma importância no sistema elétrico, em virtude de que o seu mau funcionamento impacta diretamente a qualidade da energia elétrica fornecida aos consumidores. Portanto, sistemas de diagnósticos de falhas ocorridas nesses equipamentos podem auxiliar, tanto em manutenções corretivas, quanto preventivas. Este trabalho oferece um método eficiente para localização de descargas parciais em transformadores de potência que utilizam óleo mineral no seu interior, sem a necessidade de métodos intrusivos de diagnóstico. A localização da descarga parcial gerada no interior do transformador é feita por meio de cápsulas piezelétricas de baixo custo, fixadas externamente na caixa do transformador de potência, bem como, através do uso de sistemas inteligentes como redes neurais artificiais sem a utilização do TOA (time of arrival) exigindo triangulação do sinal, que demanda alta complexidade computacional, assim fornecendo as coordenadas de onde se originou a descarga parcial. Neste contexto, a redução do tempo de manutenção ou possível predição da interrupção do serviço desse equipamento faz com que o fornecimento de energia seja feito com melhor qualidade, minimizando os impactos sofridos pelos consumidores pela descontinuidade do serviço prestado pelas concessionárias de energia elétrica === The power transformer are equipments with high cost but paramount importance in the electric system as your bad operation can directly impact on the quality of the electric energy provided to the consumers. Therefore, diagnostic systems of occurred failures on this equipment can assist even on corrective maintenance or preventive. This work offers an efficient method to locate partial discharges on the power transformers which use mineral oil inside with no need to use intrusive methods of diagnoses. The location of the partial discharge generated inside of the transformer is made via piezoeletric capsules with low cost. It is fixed externally in the box of the power transformer, as well through the use of intelligent systems as neurotic artificial networks without the use of the TOA (time of arrival) requiring the triangulation signal which demands high computational complexity, thus providing the coordinates where the partial discharge was originated. On this context, the reduction of the time of maintenance or possible prediction of interruption of the service in this equipment results that the energy supply can be made with better quality, minimizing the impacts suffered by the consumers due the discontinuity of the service made by the concessionaires of electric energy
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