Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2013-12-05T21:43:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1
264409.pdf: 2151822 bytes, checksum: 7bf0f0c8848f366e1899fae61acffa13 (MD5)
Previous issue date: 2008 / O produto energia elétrica tornou-se imprescindível para a nossa sociedade, sendo necessário tanto para o bem estar da população, como para o desenvolvimento econômico do país. Desta forma, esta mesma sociedade vem pressionando o setor elétrico para a manutenção da continuidade do serviço prestado, em função dos seus impactos na sociedade. Uma das evidências marcantes deste fenômeno no setor são as metas estipuladas pela Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) aos indicadores individuais de energia como DIC (Duração de Interrupção por Unidade Consumidora) e FIC (Freqüência de Interrupção por Unidade Consumidora), que mensuram a #continuidade# da prestação de serviço de energia para cada consumidor. Em virtude disso, a presente dissertação aborda o desenvolvimento de uma metodologia para apoiar a gestão desses indicadores, na qual foram utilizadas a metodologia Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) e a técnica de inteligência artificial Lógica Fuzzy. A metodologia proposta diz respeito à classificação de falhas, indicando quais ações preventivas devem ser realizadas pelo gestor de forma a melhorar as condições operacionais do sistema de distribuição de energia elétrica. As melhorias na qualidade do serviço prestado permitem uma maior continuidade do fornecimento e melhora os valores dos indicadores de uma concessionária DIC e FIC perante a ANEEL, sendo que nas aplicações efetuadas foram utilizados dados de modos de falhas e de indicadores de uma concessionária brasileira. Para validação da metodologia foi realizado um estudo comparativo entre a metodologia FMEA clássica e a metodologia desenvolvida FMEAFUZZY e os resultados obtidos mostraram ganhos significativos na classificação do risco em relação à metodologia FMEA clássica e a viabilidade para aplicações em sistemas reais de distribuição de energia elétrica.
The electrical energy service has become essential for our society. This service is used to develop our economy and to improve quality of life. As consequence, our society has been demanding higher levels of quality of service. In Brazil, the regulatory agency ANEEL (National Government Agency for Electricity) is the entity responsible to define the targets related to the quality of service for the utilities. These targets are evaluated through indices, namely DIC (duration of interruption in each consumer unit) and FIC (frequency of interruption in each consumer unit). This dissertation presents the development of a methodology that supports the preventive maintenance of equipments in order to improve these indices. For this accomplishment, the utility equipment is ranked according to its risk of failure using specific rules. These rules were developed by utilizing Fuzzy Logic and FMEA (Failure Mode and Effects Analysis) concepts. The proposed approach was validated using a database provided by a Brazilian utility. In addition, cross-validation and comparative analyses with the traditional FMEA methodology were performed. The results pointed out that the proposed approach improves the traditional FMEA methodology and its feasibility for any electrical energy distribution utility
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/106616 |
Date | January 2008 |
Creators | Araújo, Waneska Patrícia Pereira |
Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Coelho, Jorge, Nassar, Silvia Modesto |
Publisher | Florianópolis, SC |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | xii, 112 f.| grafs., tabs. |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0128 seconds