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Title: Sistema de detecção e localização de descargas parciais com rede de sensores sem fio.
Other Titles: Partial discharge detection and location system with wireless sensors.
???metadata.dc.creator???: OMENA, Rômulo Afonso Luna Vianna de.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: ROCHA NETO, José Sérgio da.
???metadata.dc.contributor.advisor2???: SILVA, Jaidilson Jó da.
???metadata.dc.contributor.referee1???: OLIVEIRA, Alexandre Cunha.
???metadata.dc.contributor.referee2???: BARROS, Péricles Rezende.
???metadata.dc.contributor.referee3???: SANTOS JÚNIOR, Gutemberg Gonçalves dos.
Keywords: Descargas Parciais;Detecção;Localização;RF;RSS Fingeprinting;Rede de Sensores sem Fio;Partial Downloads;Detection;Location;Wireless Sensor Network
Issue Date: 21-Mar-2018
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: OMENA, Rômulo Afonso Luna Vianna de. Sistema de detecção e localização de descargas parciais com rede de sensores sem fio. 2018. 102 fl. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica), Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2018.
???metadata.dc.description.resumo???: Falhas nos isolamentos dos sistemas de potência podem causar danos irreparáveis e interrupção do fornecimento de energia. Uma das causas em potencial dessas falhas é a ocorrência de descargas parciais. Descargas parciais (DP) são descargas elétricas que atravessam parcialmente o isolamento entre condutores. O monitoramento desse fenômeno é uma maneira de se diagnosticar o isolamento para que decisões possam ser tomadas a respeito do equipamento. Um sistema de monitoramento online de descargas parciais, de baixo custo, pode ser justificado quando se comparado ao valor dos ativos presentes num sistema de potência. Tendo em vista esse problema, nesta Dissertação de Mestrado tem-se como objetivo o desenvolvimento de um sistema baseado em uma rede de sensores sem fio integrada a um instrumento virtual, para detecção e localização de descargas parciais. O princípio utilizado é de que os transientes gerados por uma fonte de DP irradiam ondas de radiofrequência (RF). No sistema proposto, os nós sensores são compostos de uma antena, um amplificador RF de baixo ruído, um detector RF, um microcontrolador e um módulo ZigBee. Os dados são enviados através da rede sem fio para um nó central, no qual recebe os dados e os enviam para um computador. Um instrumento virtual sendo executado no computador, estima a localização da fonte de descarga parcial utilizando a técnica do RSS (Received Signal Strength) Fingerprinting. A estimativa da localização é calculada pelo método KNN (K-Nearest Neighbor) e WKNN (Weighted K-Nearest Neighbor).
Abstract: Failures in insulation of power systems equipment can causes irreparable damages and interruption of power supplying. A potential cause for these failures is the occurrence of partial discharges. Partial discharges (PD) are electrical discharges that partially bridges the insulation between conductors. The monitoring of this phenomena is a way to diagnose insulation and take a decision with respect to the equipment. An online system for partial discharge monitoring, with a low cost, can be justified when compared to assets value that operates in a power system. Taking into account this problem, this Master’s Dissertation aims the development of a system based on a wireless sensors network (WSN) integrated to a virtual instrument (VI), for partial discharges detection and localization. The used principle is that transients generated by a PD source irradiates radio frequency (RF) waves. In the system proposed, the sensors nodes are composed by an antenna, a RF low noise amplifier, a RF power detector, a microcontroller and a ZigBee module. The data are sent through wireless network to a central node, in which receive data and send to computer. A virtual instrument being executed in computer, estimates the PD source localization using Received Signal Strength (RSS) Fingerprinting technique. Localization estimation is calculated by K-Nearest Neighbor (KNN) and Weighted K-Nearest Neighbor (WKNN) methods.
Keywords: Descargas Parciais
Detecção
Localização
RF
RSS Fingeprinting
Rede de Sensores sem Fio
Partial Downloads
Detection
Location
Wireless Sensor Network
???metadata.dc.subject.cnpq???: Engenharia Elétrica
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/26475
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