Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-04-04T19:41:23Z No. of bitstreams: 1 LeandroRibeiroAlvesDaSilva_DISSERT.pdf: 2157652 bytes, checksum: f3cf0e37abef0f0b1f836756ddb3342c (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-04-12T23:44:33Z (GMT) No. of bitstreams: 1 LeandroRibeiroAlvesDaSilva_DISSERT.pdf: 2157652 bytes, checksum: f3cf0e37abef0f0b1f836756ddb3342c (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-12T23:44:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LeandroRibeiroAlvesDaSilva_DISSERT.pdf: 2157652 bytes, checksum: f3cf0e37abef0f0b1f836756ddb3342c (MD5) Previous issue date: 2016-12-27 / O produto deste trabalho ? realizar a avalia??o de Confiabilidade e Manuten??o dos componentes com maior taxa de falha em diversas partes dos aerogeradores de uma usina e?lica, a partir dos seus dados hist?ricos. Ap?s a identifica??o destes componentes, a rotina de manuten??o mais adequada ? planejada de modo a evitar falhas indesejadas e consequente perda financeira pela falta de gera??o de energia. A rotina proposta ter? como foco a minimiza??o do custo de manuten??o e consequente aumento da disponibilidade da usina com base no estudo da Confiabilidade aplicada na manuten??o. A distribui??o de Weibull ser? utilizada como a distribui??o de probabilidade neste estudo de caso. Essa defini??o de periodicidade de manuten??o ser? realizada atrav?s de um programa elaborado em Microsoft Excel, chamado de PREVCONFI. O programa opera a partir das estimativas oriundas da experi?ncia com as ocorr?ncias espec?ficas de cada usina, podendo sempre ser realimentado com novos dados com o objetivo de redefinir a periodicidade de manuten??o, adequando os per?odos de acordo com os dados que foram analisados. Os componentes capazes de tornar o aerogerador indispon?vel para gera??o de energia por longos per?odos foram consideradas como cr?ticos e portanto, ter?o sua escala de manuten??o ajustada ao menor custo, observando as respectivas probabilidades de falha. A contribui??o do PREVCONFI ? preparar rotinas de manuten??o preventivas de acordo com a necessidade, de maneira diferente das rotinas padr?o aplicadas ?s usinas. Os servi?os de manuten??o preventiva s?o realizados periodicamente e n?o levam em conta a criticidade de componentes e nem as condi??es ambientais do local onde est?o instalados. A maioria dos provedores de manuten??o est?o comprometidos a entregar uma taxa de disponibilidade m?nima, mas sem qualquer responsabilidade contratual com a gera??o de energia. Desta forma, tamb?m ? objetivo deste trabalho, mostrar aos propriet?rios de usinas e?licas e provedores de manuten??o, o quanto ? importante a participa??o da an?lise de Confiabilidade, com o objetivo de obter maior retorno financeiro com a diminui??o dos custos de manuten??o e consequente aumento de gera??o de energia, baseado em uma escala de manuten??o adequada para cada usina. / This job makes the assessment of the Reliability and Maintenance of the wind turbine components with the biggest number of failure rate including all the wind turbine sectors using the wind farm historical operational data. After identifying those components, a more adequate maintenance is planned for those components in order to avoid unexpected failures and consequent financial loss by the lack of energy generation. The proposed routine has the focus on minimizing the maintenance costs followed by a consequent availability increase, also improving the energy generation. The job has the reliability study as a basis to be applied to the maintenance. The Weibull Distribution was applied as the probability distribution for this case study. The schedule of maintenance is prepared by a program created in Microsoft Excel called PREVICONF. The program works based on past experiences from a specific wind farm, feeding the program with new data in order to re schedule the maintenances in the most appropriate timing for the analyzed data. Components able to become the wind turbine unavailable for generating energy are considered as critical components and therefore they have their maintenance schedule based on the minimal cost observing the respective failure probability. The PREVICONF contribution is to prepare schedules of maintenance according the need, differently from the standard routines applied to the Wind Farms. The scheduled maintenances currently in place are used to be performed time to time and they are not taking into account the criticality of some components. Most of the maintenance suppliers are only committed to deliver a minimum availability rate, but without contractual responsibility against energy generation. Part of this job is to show to the wind farm owners and maintenance suppliers how much is important a Reliability assessment in order to obtain a bigger financial return by minimizing the maintenance costs and improving energy generation based on an adequate maintenance schedule for each specific wind farm.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RicardoBM_DISSERT.pdf: 1094194 bytes, checksum: b8e5943b9e567c5466093b97b36b90c2 (MD5) Previous issue date: 2009-12-09 / This study aims to use a computational model that considers the statistical characteristics of the wind and the reliability characteristics of a wind turbine, such as failure rates and repair, representing the wind farm by a Markov process to determine the estimated annual energy generated, and compare it with a real case. This model can also be used in reliability studies, and provides some performance indicators that will help in analyzing the feasibility of setting up a wind farm, once the power curve is known and the availability of wind speed measurements. To validate this model, simulations were done using the database of the wind farm of Macau PETROBRAS. The results were very close to the real, thereby confirming that the model successfully reproduced the behavior of all components involved. Finally, a comparison was made of the results presented by this model, with the result of estimated annual energy considering the modeling of the distribution wind by a statistical distribution of Weibull / Este trabalho tem por objetivo, utilizar um modelo computacional que considera as caracter?sticas estat?sticas do vento e as caracter?sticas de confiabilidade de uma turbina e?lica, tais como taxas de falha e de reparo, representando a usina e?lica por um processo de Markov, para determina??o da estimativa anual da energia gerada e compar?-la com um caso real. Este modelo tamb?m pode ser utilizado em estudos de confiabilidade, al?m de fornecer alguns indicadores de desempenho, que ajudar?o na an?lise de viabilidade de implanta??o de uma usina e?lica, uma vez conhecida a curva de pot?ncia do aerogerador e dispondo-se de medi??es anemom?tricas da velocidade do vento. Para a valida??o deste modelo, foram feitas simula??es utilizando o banco de dados da usina e?lica de Macau da PETROBRAS. Os resultados obtidos foram bem pr?ximos do real, confirmando, assim, que o modelo reproduziu com sucesso o comportamento de todos os componentes envolvidos. Finalmente, foi feita uma compara??o dos resultados apresentados por este modelo, com o resultado da energia anual estimada considerando a modelagem do comportamento do vento por uma distribui??o estat?stica de Weibull