Ferramenta inteligente para detecção de falhas incipientes em transformadores baseada na análise de gases dissolvidos no óleo isolante

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2004
Autor(a) principal: Morais, Diego Roberto
Orientador(a): Rolim, Jacqueline Gisele
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Florianópolis, SC
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/87738
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica.
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spelling Universidade Federal de Santa CatarinaMorais, Diego RobertoRolim, Jacqueline Gisele2012-10-22T01:18:17Z2012-10-22T01:18:17Z20042004203190http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/87738Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica.O presente trabalho de mestrado aborda o desenvolvimento e a implementação de uma ferramenta de diagnóstico de falhas em transformadores de potência através da análise dos gases dissolvidos no óleo (DGA). O sistema computacional desenvolvido baseia-se na utilização de forma conjunta de critérios de análise dos gases referenciados em normas, de uma rede neural artificial e de um sistema de inferência fuzzy. O objetivo da ferramenta é fornecer ao usuário uma resposta que combine os melhores resultados não somente dos métodos tradicionais já consolidados na literatura técnica, bem como das técnicas de inteligência artificial, de forma a aumentar a confiabilidade em relação aos métodos individualmente. Para validação da metodologia e da implementação foram utilizados três conjuntos de dados de geração de gases: da IEC, do CEPEL e dados históricos (utilizados para a validação fuzzy), sendo este último grupo obtido junto a um grande concessionário do setor elétrico brasileiro. Os resultados se mostraram promissores no que diz respeito ao diagnóstico de falhas incipientes em transformadores, alcançando níveis de acertos com valores acima de 80%.xi, 101 f.| grafs., tabs.porFlorianópolis, SCEngenharia eletricaSistemas de energia eletricaTransformadores eletricosFalha de sistema (Engenharia)AvaliaçãoRedes neurais (Computação)Ferramenta inteligente para detecção de falhas incipientes em transformadores baseada na análise de gases dissolvidos no óleo isolanteinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINAL203190.pdfapplication/pdf758712https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/87738/1/203190.pdf7e55000dc60bef12d568105725407f8bMD51TEXT203190.pdf.txt203190.pdf.txtExtracted Texttext/plain228851https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/87738/2/203190.pdf.txt67e2d2aea8994b0d8f471a0b678ee558MD52THUMBNAIL203190.pdf.jpg203190.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1141https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/87738/3/203190.pdf.jpg95f3b0f31ef04fc0874211482d0fe400MD53123456789/877382013-05-04 11:05:30.171oai:repositorio.ufsc.br:123456789/87738Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestsandra.sobrera@ufsc.bropendoar:23732013-05-04T14:05:30Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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