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

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: ROCHA, Pedro Henrique Venske da. lattes
Orientador(a): FONTGALLAND, Glauco. lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA
Departamento: Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20248
Resumo: 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.
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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.The glass high voltage insulators are, today, the main equipment used in transmission lines. Although a trend towards replacing them with polymers, are still predominantly found mainly in transmission networks for high voltage 69 kV, 230 kV and 500 kV. Located over an extensive geographical area, the methods and inspection procedures become difficult to perform. The routines of preventive and predictive inspections performed today are equipped with enough subjectivity and have many factors that restrict its implementation. Depend solely on the visual assessment of the technical and specific climatic conditions: night, minimum source of light, especially the moon, high relative humidity and the use of binoculars. Other inspection techniques were studied, but have not found reports of their use in energy companies, for the mentioned tensions. This research presents a method for carrying out inspection on high voltage insulators. The differential method is the use of set in signal processing techniques with artificial intelligence, so that the electromagnetic spectrum radiated by the equipment when in operation, should be interpreted and classified according to the level of pollution of the insulators. Thus, an objective criterion is inserted in the process, giving the inspector a more efficient tool that does not require only a subjective assessment. Artificial neural networks performed the classification of signals after processing these through the wavelet transform. Measurements in the laboratory and field tests were conducted to serve as a database for training method. The best results show up hit 96.5% in all measurements.Submitted by Ruth Quaresma de Freitas (ruth_quaresma@hotmail.com) on 2021-07-26T17:00:45Z No. of bitstreams: 1 PEDRO HENRIQUE VENSKE DA ROCHA - DISSERTAÇÃO PPGEE 2014.pdf: 4394894 bytes, checksum: fbf9385e4c06f37f92c8921b636cb598 (MD5)Made available in DSpace on 2021-07-26T17:00:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PEDRO HENRIQUE VENSKE DA ROCHA - DISSERTAÇÃO PPGEE 2014.pdf: 4394894 bytes, checksum: fbf9385e4c06f37f92c8921b636cb598 (MD5) Previous issue date: 2014-12Universidade Federal de Campina GrandePÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICAUFCGBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIEngenharia Elétrica.Isoladores de vidro de alta tensãoEspectro eletromagnético irradiadoIsoladores de alta tensãoRedes neurais artificiaisReconhecimento de padrõesTransformada de WaveletHigh Voltage Glass InsulatorsRadiated electromagnetic spectrumHigh voltage insulatorsArtificial neural networksPattern RecognitionWavelet TransformClassificação de isoladores de vidro de alta tensão a partir do espectro eletromagnético irradiado.Classification of high voltage glass insulators from the radiated electromagnetic spectrum.2014-122021-07-26T17:00:45Z2021-07-262021-07-26T17:00:45Zhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20248ROCHA, Pedro Henrique Venske da. Classificação de isoladores de vidro de alta tensão a partir do espectro eletromagnético irradiado. 2014. 101f. (Dissertação de Mestrado) Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2014. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20248info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCGLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/xmlui/bitstream/riufcg/20248/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALPEDRO HENRIQUE VENSKE DA ROCHA - DISSERTAÇÃO PPGEE 2014.pdfPEDRO HENRIQUE VENSKE DA ROCHA - DISSERTAÇÃO PPGEE 2014.pdfapplication/pdf4394894http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/xmlui/bitstream/riufcg/20248/1/PEDRO+HENRIQUE+VENSKE+DA+ROCHA+-+DISSERTA%C3%87%C3%83O+PPGEE+2014.pdffbf9385e4c06f37f92c8921b636cb598MD51riufcg/202482021-08-04 14:18:21.626oai:localhost: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Biblioteca 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:48512021-08-04T17:18:21Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false
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