Please use this identifier to cite or link to this item: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/3206
Title: Monitoramento e diagnóstico de para-raios a ZnO através de redes neurais artificiais.
Other Titles: Monitoring and diagnosis of lightning arresters to ZnO through artificial neural networks.
???metadata.dc.creator???: WANDERLEY NETO, Estácio Tavares.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: COSTA, Edson Guedes da.
???metadata.dc.contributor.referee1???: KUROKAWA, Sérgio.
???metadata.dc.contributor.referee2???: LOPES, Ivan José da Silva.
???metadata.dc.contributor.referee3???: OLIVEIRA, Roberto Célio Limão de.
???metadata.dc.contributor.referee4???: FREIRE, Raimundo Carlos Silvério.
???metadata.dc.contributor.referee5???: SOUZA, Benemar Alencar de.
Keywords: Pára-Raios – Supressores de Surto;Redes Neurais Artificiais;Monitoramento;Óxido de Zinco;Lightning Strike - Surge Suppressors;Artificial Neural Networks;Monitoring;Zinc Oxide
Issue Date: 13-Aug-2007
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: WANDERLEY NETO, Estácio Tavares. Monitoramento e diagnóstico de para-raios a ZnO através de redes neurais artificiais. 2007. 115 f. 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, 2007.
???metadata.dc.description.resumo???: Pára-raios integram o sistema de proteção de linhas de transmissão e equipamentos de potência. A operação e a manutenção corretas destes equipamentos assegura a integridade de equipamentos fundamentais, como transformadores de potência. Durante a ocorrência de surtos atmosféricos ou de manobra, um nível de tensão acima do nível da isolação do equipamento pode ser alcançado. Um pára-raios, trabalhando corretamente, pode limitar este nível de tensão que evita os danos ao equipamento protegido, enquanto que um pára-raios defeituoso deixa exposto às sobretensões os equipamentos que deve proteger. As inspeções rotineiras são a melhor maneira de avaliar a integridade e a operação apropriada dos pára-raios. Sua monitoração geralmente é feita por análise térmica ou medição da corrente de fuga. Entretanto não há nenhum procedimento padrão para a condução e a análise dos resultados obtidos. Via de regra, quando alguma anormalidade é detectada, o pára-raios é substituído por um novo e nenhum estudo adicional é conduzido para avaliar que tipo do problema aconteceu. Este trabalho propõe um método para a análise de pára-raios de ZnO pelo uso de redes neurais artificiais - RNA. Uma RNA pode analisar o perfil térmico, detectar e classificar padrões que poderiam passar desapercebidos por uma análise visual. Além disso, se a RNA for treinada corretamente com uma amostra que englobe a maior variabilidade possível de defeitos em pára-raios, é possível detectar que tipo da falha está acontecendo aos equipamentos de uma determinada subestação. Assim, os resultados obtidos são uma ferramenta útil para engenheiros e fabricantes porque dão uma informação adicional sobre o problema, ajudando em uma tomada de decisão e indicando a possível origem do problema.
Abstract: Lightning arresters provide protection for transmission lines and power equipments. The correct operation and maintenance of these equipments is an important task in substations as they can assure the integrity of important equipments, like power transformers. During the occurrence of lightning or switching surges, a voltage level above the equipment insulation level can be reached. An arrester, properly working, is able to limit this voltage level avoiding damages to the protected equipment. A defective arrester may not be able to provide the proper protection level in substations, exposing to damage the equipments it should protect. Besides that, it can be a risk for the integrity of other equipments and nearby people as on of the consequences of a defective arrester is the possibility of its explosion. Routine inspections are the better way to evaluate the integrity and proper operation of arresters. Monitoring of surge arresters is usually conducted by means of current measurement or thermal images acquisition. But, among power companies, there is no model procedure for the monitoring conduction and analysis of the obtained results. Besides that, when some abnormality is detected, the arrester is replaced by a new one and no further study is conducted to evaluate what kind of problem happened to it. This works proposes a method for analysis of ZnO arresters by the usage of artificial neural networks - ANN. The ANN is able to analyse the thermal profile and detect and classify patterns the could be undetected by a simple visual analysis. Besides that, if the ANN is properly trained with a wide range of different possible arrester failures, it can also be able to detect what kind of failure is usually happening to the equipments of a certain plant. It is a useful tool for engineers as they give further information about the problem, aiding in a maintenance decision and also indicating the possible origin of the problem, which allows the proper resolution to be taken as a preventive assessment.
Keywords: Pára-Raios – Supressores de Surto
Redes Neurais Artificiais
Monitoramento
Óxido de Zinco
Lightning Strike - Surge Suppressors
Artificial Neural Networks
Monitoring
Zinc Oxide
???metadata.dc.subject.cnpq???: Engenharia Elétrica.
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/3206
Appears in Collections:Doutorado em Engenharia Elétrica.

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
ESTÁCIO TAVARES WANDERLEY NETO - TESE PPGEE 2007..pdfEstácio Tavares Wanderley Neto - Tese de Doutorado PPGEE 2007. 8.9 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.