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Estimador inteligente do momento ótimo de limpeza de isoladores de vidro a partir da medição da corrente de fuga

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dc.creator.ID BARBOSA, V. R. N. pt_BR
dc.creator.Lattes http://lattes.cnpq.br/5101613689745136 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.advisor-co1 LIRA, George Rossany Soares de.
dc.contributor.advisor-co1ID LIRA, G. R. S. pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Lattes http://lattes.cnpq.br/7283717300126094 pt_BR
dc.contributor.referee1 DANTAS, Karcius Marcelus Colaço.
dc.contributor.referee2 FREIRE, Raimundo Carlos Silverio.
dc.contributor.referee3 WANDERLEY NETO, Estácio Tavares.
dc.contributor.referee4 VILAR, Pablo Bezerra.
dc.contributor.referee5 PISSOLATO FILHO, José.
dc.description.resumo Nesta tese, propõe-se um estimador inteligente do momento ótimo de limpeza de isoladores de vidro a partir da medição da corrente de fuga. Para tanto, ensaios de poluição ambiente foram realizadas ao ar livre, para registrar os níveis de poluição na superfície dos isoladores de vidro ao longo do tempo. Os níveis de poluição foram realizados de forma sistemática, bem como as informações temporais de cada medição realizada. Com o intuito de simular os níveis de poluição ambiente identificados, ensaios elétricos de poluição artificial foram realizados no Laboratório de Alta Tensão da UFCG, por meio do depósito da solução de poluição sobre os isoladores e cada solução foi diferenciada por meio dos níveis da Densidade de Depósito de Sal Equivalente (DDSE) e Densidade de Depósito Não Solúvel (DDNS). Nos ensaios realizados em laboratório, registros dos níveis da DDSE, da DDNS, dos sinais da corrente de fuga e das descargas superficiais foram realizados, além de informações da umidade e temperatura. E, ainda, ao longo dos ensaios de poluição artificial, valores da DDSE e DDNS associados à ocorrência de descargas superficiais foram determinados, para serem usados como limiares do nível de poluição. A partir dos dados derivados de corrente de fuga, nível de poluição (DDSE e DDNS) e tempo, foi possível estimar o momento em que o nível de poluição estará elevado o suficiente para provocar descargas superficiais nos isoladores de vidro. Modelos de previsão de séries temporais baseados em inteligência artificial foram desenvolvidos para prever níveis de poluição (valores da DDSE e DDNS) e auxiliar na estimativa do momento ótimo para manutenção de limpeza nos isoladores para sistemas de 69 kV. 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 Estimador inteligente do momento ótimo de limpeza de isoladores de vidro a partir da medição da corrente de fuga pt_BR
dc.date.issued 2025-03-31
dc.description.abstract In the thesis, an intelligent estimator of the optimal cleaning time for glass insulators is proposed based on the measurement of the leakage current. For this purpose, ambient pollution tests were conducted outdoors to record the pollution levels on the surface of glass insulators and investigate the evolution of these levels over time. The pollution levels were systematically measured, along with the temporal data of each measurement. To simulate the identified ambient pollution levels, artificial pollution electrical tests were performed in a high voltage laboratory. This was done by depositing pollution solutions on the insulators, with each solution differentiated by the levels of Equivalent Salt Deposit Density (ESDD) and Non-Soluble Deposit Density (NSDD). In the laboratory tests, ESDD, NSDD, leakage current, and surface discharge signals were recorded, along with humidity and temperature information. Furthermore, during the artificial pollution tests, ESDD and NSDD values associated with the occurrence of surface discharges were determined to serve as pollution level thresholds. Using the data derived from leakage current, pollution levels (ESDD and NSDD), and time, it was possible to estimate when the pollution level would become high enough to cause surface discharges on the glass insulators. Time series forecasting models based on artificial intelligence were developed to forecast pollution levels (ESDD and NSDD values) and assist in estimating the optimal time for cleaning maintenance of the insulators for 69 kV systems. pt_BR
dc.identifier.uri http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/41884
dc.date.accessioned 2025-05-09T13:22:55Z
dc.date.available 2025-05-09
dc.date.available 2025-05-09T13:22:55Z
dc.type Tese pt_BR
dc.subject Isoladores de vidro pt_BR
dc.subject Series temporais pt_BR
dc.subject Modelos de previsão pt_BR
dc.subject Inteligência artificial pt_BR
dc.subject Poluição superficial pt_BR
dc.subject Manutenção de limpeza pt_BR
dc.subject Estimativa do momento ótimo pt_BR
dc.subject Glass insulators pt_BR
dc.subject Time series pt_BR
dc.subject Forecasting models pt_BR
dc.subject Artificial intelligence pt_BR
dc.subject surface pollution pt_BR
dc.subject Cleaning maintenance pt_BR
dc.subject Optimal time estimation pt_BR
dc.rights Acesso Aberto pt_BR
dc.creator BARBOSA, Vandilson Rodrigo do Nascimento.
dc.publisher Universidade Federal de Campina Grande pt_BR
dc.language por pt_BR
dc.title.alternative Intelligent estimator of the optimal cleaning moment for glass insulators based on leakage current measurement pt_BR
dc.identifier.citation BARBOSA, Vandilson Rodrigo do Nascimento. Estimador inteligente do momento ótimo de limpeza de isoladores de vidro a partir da medição da corrente de fuga. 2025. 157 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) – Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Centro de Ciências e Tecnologia, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2025. pt_BR


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