Rede bayesiana para estimativa da confiabilidade de transformadores de potência imersos em óleo mineral isolante utilizando técnicas preditivas de manutenção

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dc.contributor.advisor1Brito, Leonardo da Cunha
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6660680440182900eng
dc.contributor.referee1Brito, Leonardo da Cunha
dc.contributor.referee2Ribeiro, Cacilda de Jesus
dc.contributor.referee3Marques, André Pereira
dc.creatorDias, Yuri Andrade
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1413217700341594eng
dc.date.accessioned2019-04-12T11:48:38Z
dc.date.issued2019-03-12
dc.description.abstractThe knowledge of the criticality of the state of an electrical equipment is indispensable to the determination of efficient actions, regarding the preventive maintenance or, if necessary, corrective to it applicable. For power transformers, which, due of their strategic importance for the transmission and distribution of electric power, demands great attention from the companies maintaining the electric system, information about reliability are of great utility to decision making, assisting in determining which interventions are necessary to ensure the uninterrupted supply of electricity to the consumer units. In this context, this work presents, as contribution, a Bayesian network for determining the reliability of mineral insulating oil filled power transformers, whose evidence of the component nodes is obtained from the results of the application of the main predictive maintenance techniques, namely: electrical tests; degree of polymerization of paper, particle counting, dissolved gas analysis (chromatography), physicochemical tests and dibenzyl disulfide (DBDS) in mineral insulating oil; and visual inspections and local checks. The main objective is to provide, to the electrical system maintenance teams, concrete information about the criticality of the state of power transformers, providing adequate definition of the applicable interventions, optimizing the available technical and monetary resources and, at the same time, maximizing the reliability of the electric system to which these equipments belong. Therefore, it is expected that there will be a reduction of unscheduled supply interruptions associated with failures in power transformers operation. This way, we hope to reach a substantial improvement of the services provided to final consumers, with direct impacts on the quality indicators of the electricity supply established by the Regulatory Agent.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2019-04-12T11:38:50Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Yuri Andrade Dias - 2019.pdf: 3919054 bytes, checksum: ef70b6d82e5264708c15b47e8417e989 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)eng
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dc.description.resumoO conhecimento da criticidade do estado de um equipamento é indispensável à determinação de ações eficientes, no que tange às manutenções preventivas ou, eventualmente, corretivas a ele aplicáveis. No caso de transformadores de potência, que, por sua importância estratégica para a transmissão e distribuição de energia elétrica, ensejam grande atenção por parte das empresas mantenedoras do sistema elétrico, informações sobre confiabilidade são de grande utilidade como subsídios para a tomada de decisão, auxiliando na determinação de quais intervenções são necessárias para se assegurar o fornecimento ininterrupto de energia elétrica às unidades consumidoras. Neste contexto, apresenta-se, como contribuição neste trabalho, uma rede bayesiana para determinação da confiabilidade de transformadores de potência imersos em óleo mineral isolante, cujas evidências dos nós componentes são obtidas a partir dos resultados da aplicação das principais técnicas preditivas de manutenção, a saber: ensaios elétricos; de grau de polimerização do papel, de contagem de partículas, de análise de gases dissolvidos (cromatografia), ensaios físico-químicos e de teor de dibenzil dissulfeto (DBDS) em óleo isolante; e inspeções visuais e verificações locais. O objetivo principal é prover, às equipes de manutenção do sistema elétrico, informações concretas sobre a criticidade do estado de transformadores de potência, propiciando uma adequada definição das intervenções aplicáveis, otimizando os recursos técnicos e pecuniários disponíveis e, concomitantemente, maximizando a confiabilidade do sistema elétrico ao qual estes equipamentos se integram. Por conseguinte, espera-se obter uma redução das interrupções não programadas de fornecimento associadas à retirada forçada de operação de transformadores de potência. Com isto, espera-se uma melhoria substancial dos serviços prestados aos consumidores finais, com impactos diretos nos indicadores de qualidade do fornecimento de energia elétrica estabelecidos pelo Agente Regulador.eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.identifier.citationDIAS, Y. A. Rede bayesiana para estimativa da confiabilidade de transformadores de potência imersos em óleo mineral isolante utilizando técnicas preditivas de manutenção. 2019. 110 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2019.eng
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/9483
dc.languageporeng
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáseng
dc.publisher.countryBrasileng
dc.publisher.departmentEscola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação - EMC (RG)eng
dc.publisher.initialsUFGeng
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC)eng
dc.rightsAcesso Aberto
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectConfiabilidadepor
dc.subjectManutençãopor
dc.subjectRedes bayesianaspor
dc.subjectTécnicas preditivaspor
dc.subjectTransformadores de potênciapor
dc.subjectMaintenanceeng
dc.subjectPower transformerseng
dc.subjectPredictive techniqueseng
dc.subjectReliabilityeng
dc.subjectBayesian networkseng
dc.subject.cnpqENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAeng
dc.titleRede bayesiana para estimativa da confiabilidade de transformadores de potência imersos em óleo mineral isolante utilizando técnicas preditivas de manutençãoeng
dc.title.alternativeBayesian network for reliability estimation of mineral insulating oil filled power transformers using predictive techniques of maintenanceeng
dc.typeDissertaçãoeng

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