Sistema de detecção e localização de descargas parciais com rede de sensores sem fio.

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: OMENA, Rômulo Afonso Luna Vianna de.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA; UFCG
• Palavras-chave em Português: Descargas Parciais; Detecção; Localização; RF; RSS Fingeprinting; Rede de Sensores sem Fio; Partial Downloads; Detection; Location; Wireless Sensor Network; Engenharia Elétrica
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/26475

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).