Monitoramento de para-raios de óxido de zinco com base na medição da corrente de fuga total.

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: LIRA, George Rossany Soares de.
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA; UFCG
• Palavras-chave em Português: Monitoramento de Para-Raios.; Diagnóstico.; Corrente de Fuga Total.; Para-raios de Óxido de Zinco.; Identificação Paramétrica.; Redes Neurais Artificiais.; Parametric Monitoring.; Diagnosis.; Zinc Oxide arresters.; Parametric Identification.; Artificial neural networks.; Total Leakage Current.; Engenharia Elétrica.
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/3227

A maioria das técnicas de monitoramento de para-raios de óxido de zinco (ZnO) é baseada na decomposição da corrente de fuga total (CFT) em suas componentes capacitiva e resistiva. Entretanto, essas técnicas estão sujeitas a limitações financeiras, técnicas e práticas que podem inviabilizar sua aplicabilidade. Neste trabalho, uma nova técnica de monitoramento de para-raios é proposta. A técnica baseia-se na extração de características apenas dos sinais de CFT e na análise dessas características por um tipo especial de redes neurais artificiais (RNA) denominada mapas auto-organizáveis. Para a implementação e validação da técnica, realizou-se, em laboratório, ensaios de aplicação da Máxima Tensão de Operação Contínua (MCOV) em para-raios do tipo estação, com tensões nominais distintas, objetivando medir sinais de CFT. Nos ensaios, criou-se uma metodologia para geração artificial de estados de operação de para-raios, com objetivo de avaliar a capacidade da técnica em distinguir os estados a partir da análise apenas da CFT. Ao todo, foram criados seis estados distintos de operação, um deles correspondente ao para-raios em bom estado e os demais, a estados de mau funcionamento, onde os para-raios avaliados poderiam se encontrar com: poluição superficial, desalinhamento da coluna ativa, distribuição irregular de tensão, pastilhas degradadas e umidade interna. No processo de classificação dos estados de operação dos para-raios foram obtidas taxas de acerto maiores 98,5%, quando identificou-se apenas se o para-raios estava defeituoso ou não, e taxas maiores que 97,7% na identificação do tipo de defeito. Os resultados mostram que é possível realizar o monitoramento e diagnóstico de para-raios com base apenas na análise da CFT.