Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2016 |
| Autor(a) principal: |
Castro, Bruno Albuquerque de [UNESP] |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/138944
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Resumo: |
O monitoramento e a localização precoce de descargas parciais em aparelhos de alta tensão, como nos transformadores de potência, são de fundamental importância para a prevenção de problemas funcionais associados à degradação contínua dos materiais que compõe o isolamento elétrico destes tipos de aparelho. Alguns fatores críticos na operação dos transformadores, como o funcionamento em sobrecarga, superaquecimento, transitórios e sinais elétricos de grande conteúdo harmônico vinculados a sistemas chaveados, em longo prazo, fazem com que o sistema de isolação de um transformador apresente degradação de suas propriedades físicas e químicas intrínsecas aos diversos tipos de materiais utilizados para esta finalidade e, deste modo, surjam descargas parciais. Este trabalho teve como objetivo aplicar sensores piezelétricos de baixo custo para a identificação e localização de descargas parciais em transformadores de potência por meio de sistemas inteligentes do tipo Redes Neurais e sistema de inferência neuro fuzzy adaptativos. Ambos os sistemas foram treinados com algumas métricas de processamento de sinais e os resultados de erro médio de localização chegaram na casa dos milímetros. Variou-se o número de sensores acoplados e foi realizado um estudo sobre os resultados de localização obtidos. |
