Impactos das condições atmosféricas e de carga no modelo de temperatura de uma chave seccionadora em uma subestação de energia

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Silva Junior, Osni
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba
Brasil
Programa de Pós-Graduação em Sistemas de Energia
UTFPR
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Termografia
Subestações elétricas - Manutenção e reparos
Estações meteorológicas
Análise de regressão
Análise de séries temporais
Atmosfera - Análise
Thermography
Electric substations - Maintenance and repair
Meteorological stations
Regression analysis
Time-series analysis
Atmosphere - Analysis
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA
Engenharia Elétrica
Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34337
Resumo: Infrared thermography is a predictive maintenance tool used in substations to identify a disturbance in electrical equipment that could lead to poor operation and potential failure in the future. According to Joule’s law, the temperature of electrical equipment is proportional to the current flowing through it. Other external factors, such as solar incidence, air humidity, wind speed, and air temperature, can interfere with its operating temperatures. Based on this premise, this article aims to analyse the influence of atmospheric and current load conditions on the operational cycle of thermography-monitored equipment to describe the operating temperature of the object using only external data and to show the impacts of external influences on the final temperature reached by the object. Five multivariate time series regression models were developed to describe the maximum equipment temperature. The proposed model shows the impacts of each external factor on equipment temperature and could be used to create a predictive maintenance strategy for power substations to avoid failure.
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