Monitoramento de para-raios de óxido de zinco com base na medição da corrente de fuga total.
| Ano de defesa: | 2012 |
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| Tipo de documento: | Tese |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Campina Grande
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| Programa de Pós-Graduação: |
PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA
|
| Departamento: |
Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: | |
| Área do conhecimento CNPq: | |
| Link de acesso: | https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/3227 |
Resumo: | 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. |
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COSTA, Edson Guedes da.COSTA, E. G.http://lattes.cnpq.br/3930289115658143LOPES, Ivan José da Silva.PISSOLATO FILHO, José.SOUZA, Benemar Alencar de.FERNADES JÚNIOR, Damásio.LIRA, G. R. S.http://lattes.cnpq.br/7283717300126094LIRA, George Rossany Soares de.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.The majority of the metal-oxide surge arrester (MOSA) monitoring techniques is based on total leakage current (TLC) decomposition on their capacitive and resistive components. However, these techniques are subject to some financial, technical and practical limitations, which can difficult their employment. In this work, a new monitoring technique for MOSA is proposed. The technique is based on the feature extraction of measured TLC signals and on the analysis of these characteristics by a special kind of artificial neural networks (ANN) called Self-Organizing Maps (SOM). On technique implementation and validation, it was carried out, in laboratory, Maximum Continuous Operating Voltage (MCOV) tests in station class surge arresters with different rated voltages, aiming to measure the TLC signals. On the lab tests, it was developed a methodology to create artificial MOSA operating conditions, with the purpose of to evaluate the technique capacity on distinguish the MOSA condition only from the TLC analysis. Altogether, they were created six different kind of MOSA operating conditions, one of them corresponding to good condition, and the others, corresponding to bad conditions, where, the evaluated MOSA could be with: superficial pollution, displacement along the active column, non-uniform voltage distribution, varistor degradation or internal humidity. On the MOSA operating condition classification process were obtained hit ratios greater than 98.5%, when the MOSA was classified as defective or non defective. Hit ratios greater than 97.7% were reached on the identification of the MOSA defect. The results show that it is possible to perform the MOSA monitoring and diagnosis from only the TLC.Submitted by Deyse Queiroz (deysequeirozz@hotmail.com) on 2019-03-25T16:42:16Z No. of bitstreams: 1 GEORGE ROSSANY SOARES DE LIRA - TESE PPGEE 2012..pdf: 3619871 bytes, checksum: 04af5cd812de90d0181a44bfaa25ab84 (MD5)Made available in DSpace on 2019-03-25T16:42:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GEORGE ROSSANY SOARES DE LIRA - TESE PPGEE 2012..pdf: 3619871 bytes, checksum: 04af5cd812de90d0181a44bfaa25ab84 (MD5) Previous issue date: 2012-07-06Universidade Federal de Campina GrandePÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICAUFCGBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIEngenharia Elétrica.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.Monitoramento de para-raios de óxido de zinco com base na medição da corrente de fuga total.Monitoring of zinc oxide arresters based on the measurement of total leakage current.2012-07-062019-03-25T16:42:16Z2019-03-252019-03-25T16:42:16Zhttps://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/3227LIRA, George Rossany Soares de. Monitoramento de para-raios de óxido de zinco com base na medição da corrente de fuga total. 2012. 126f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica), Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba Brasil, 2012.info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisporinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCGTEXTGEORGE ROSSANY SOARES DE LIRA - TESE PPGEE 2012.pdf.txtGEORGE ROSSANY SOARES DE LIRA - TESE PPGEE 2012.pdf.txttext/plain217214https://dspace.sti.ufcg.edu.br/bitstream/riufcg/3227/4/GEORGE+ROSSANY+SOARES+DE+LIRA+-+TESE+PPGEE+2012.pdf.txt32157bfc7f834e4ea10d10d2dd945ed5MD54ORIGINALGEORGE ROSSANY SOARES DE LIRA - TESE PPGEE 2012.pdfGEORGE ROSSANY SOARES DE LIRA - TESE PPGEE 2012.pdfapplication/pdf2757573https://dspace.sti.ufcg.edu.br/bitstream/riufcg/3227/3/GEORGE+ROSSANY+SOARES+DE+LIRA+-+TESE+PPGEE+2012.pdf91b56ae2fd2c3a0a0f6a022f6365567aMD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://dspace.sti.ufcg.edu.br/bitstream/riufcg/3227/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52riufcg/32272025-07-24 03:52:01.48oai:dspace.sti.ufcg.edu.br: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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:48512025-07-24T06:52:01Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false |
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