Gestão técnica de isoladores poliméricos utilizando aprendizado de máquina.

Página inicial
→
Campus Campina Grande | Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
→
PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA
→
Doutorado em Engenharia Elétrica.
→
Ver item

dc.creator.ID	DIAS, B. A.	pt_BR
dc.creator.Lattes	http://lattes.cnpq.br/4431221150278796	pt_BR
dc.contributor.advisor1	COSTA, Edson Guedes da.
dc.contributor.advisor1ID	COSTA, E. G.	pt_BR
dc.contributor.advisor1Lattes	http://lattes.cnpq.br/3930289115658143	pt_BR
dc.contributor.referee1	FERNANDES JÚNIOR, Damásio.
dc.contributor.referee2	FERREIRA, Tarso Vilela.
dc.contributor.referee3	COSTA, Eduardo Coelho Marques da.
dc.contributor.referee4	COSTA, Fabiano Fragoso.
dc.description.resumo	Este trabalho propõe uma metodologia de gestão técnica de isoladores poliméricos baseada na correlação entre atributos, obtidos pela detecção da radiação infravermelha, radiação luminosa ultravioleta e emissão acústica ultrassônica. Para tanto, 60 isoladores de classe 138 kV retirados de operação foram utilizados em ensaios em laboratório para inspeção e obtenção dos atributos. Os atributos foram analisados inicialmente por meio de gráficos de boxplot com o objetivo da identificação e retirada dos outliers. Na sequência o algoritmo k-means foi empregado na divisão do banco de dados com o objetivo de dividir os isoladores em três grupos com diferentes padrões de operação. Estes grupos foram utilizados como referência na criação de um modelo de classificação por redes neurais artificiais do estado operacional de isoladores que possibilitou a classificação de amostras em que não se conhece o estado operacional. A metodologia desenvolvida se apresentou efetiva na classificação do estado operacional de isoladores poliméricos de forma não invasiva, por meio da aplicação em conjunto de técnicas de inspeção associadas a algoritmos de aprendizado de máquina de forma não supervisionada. A metodologia se mostrou capaz de prover a gestão técnica de isoladores poliméricos proporcionando o maior aproveitamento possível da vida útil dos isoladores sem comprometer a segurança do sistema elétrico, elevando assim a confiabilidade, a continuidade e a disponibilidade das linhas de transmissão.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI	pt_BR
dc.publisher.program	PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA	pt_BR
dc.publisher.initials	UFCG	pt_BR
dc.subject.cnpq	Engenharia Elétrica	pt_BR
dc.title	Gestão técnica de isoladores poliméricos utilizando aprendizado de máquina.	pt_BR
dc.date.issued	2021-06-21
dc.description.abstract	This work proposes a methodology for the technical management of polymeric insulators based on the correlation between attributes, obtained by the detection of infrared radiation, ultraviolet light radiation and ultrasonic acoustic emission. Therefore, 60 insulators of class 138 kV removed from operation were used in laboratory tests for inspection and obtaining the attributes. The attributes were initially analyzed using boxplot graphics with the aim of identifying and removing outliers. Next, the k-means algorithm was used to divide the database in order to divide the insulators into three groups with different operating patterns. These groups were used as a reference in the creation of a classification model by artificial neural networks of the operational state of insulators that enabled the classification of samples in which the operational state is unknown. The developed methodology was effective in classifying the operational state of polymeric insulators in a non-invasive way, through the joint application of inspection techniques associated with machine learning algorithms in a non-supervised way. The methodology proved capable of providing the technical management of polymeric insulators, providing the greatest possible use of the insulators' useful life without compromising the safety of the electrical system, thus increasing the reliability, continuity and availability of the transmission lines.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20614
dc.date.accessioned	2021-08-16T22:30:30Z
dc.date.available	2021-08-16
dc.date.available	2021-08-16T22:30:30Z
dc.type	Tese	pt_BR
dc.subject	Processamento de energia	pt_BR
dc.subject	Isoladores poliméricos	pt_BR
dc.subject	Aprendizado de máquina	pt_BR
dc.subject	Linhas de transmissão	pt_BR
dc.subject	Radiação ultravioleta	pt_BR
dc.subject	Radiação infravermelha	pt_BR
dc.subject	Ruído ultrassônico	pt_BR
dc.subject	Energy processing	pt_BR
dc.subject	Polymeric insulators	pt_BR
dc.subject	Machine learning	pt_BR
dc.subject	Transmission lines	pt_BR
dc.subject	Ultraviolet imaging	pt_BR
dc.subject	Infrared imaging	pt_BR
dc.subject	Ultrasonic noise	pt_BR
dc.subject	Procesamiento de energía	pt_BR
dc.subject	Aisladores poliméricos	pt_BR
dc.subject	Aprendizaje automático	pt_BR
dc.subject	Lineas de transmisión	pt_BR
dc.subject	Radiación ultravioleta	pt_BR
dc.subject	Radiación infrarroja	pt_BR
dc.subject	Ruido ultrasónico	pt_BR
dc.subject	Traitement de l'énergie	pt_BR
dc.subject	Isolants polymères	pt_BR
dc.subject	Apprentissage automatique	pt_BR
dc.subject	Lignes de transmission	pt_BR
dc.subject	Rayonnement ultraviolet	pt_BR
dc.subject	Rayonnement infrarouge	pt_BR
dc.subject	Bruit ultrasonore	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.creator	DIAS, Bruno Albuquerque.
dc.publisher	Universidade Federal de Campina Grande	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.title.alternative	Technical management of polymeric insulators using machine learning.	pt_BR
dc.description.sponsorship	CNPq	pt_BR
dc.relation	Capes	pt_BR
dc.relation	Copele	pt_BR
dc.identifier.citation	DIAS, B. A. Gestão técnica de isoladores poliméricos utilizando aprendizado de máquina. 2021. 100 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, 2021.	pt_BR