Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2010. / Made available in DSpace on 2012-10-25T10:17:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1
276934.pdf: 227796 bytes, checksum: 9ff87091df2f802688e38877cffc2a3b (MD5) / No passado, as condições dos transformadores de potência eram acompanhadas com programas de manutenção preventiva executadas de acordo com o tempo, com o transformador fora de serviço. Estas ações eram combinadas com alguns testes que não exigiam o desligamento do transformador e que poderiam ser aplicadas mais frequentemente, como por exemplo a análise dos gases dissolvidos no óleo isolante. Devido ao processo de desregulamentação, as companhias de energia vem tentando reduzir os custos de manutenção e desligamentos para serviços, sem diminuir a confiabilidade e a segurança dos seus sistemas. Para atingir estes objetivos, é necessário o desenvolvimento de melhores ferramentas de monitoramento e diagnóstico para avaliação das condições internas dos transformadores. Antes de analisar o transformador, o especialista de manutenção deve recolher informações apartir dos ensaios e dados históricos de manutenção, sistemas de monitoramento e possivelmente acerca das condições operacionais apartir dos sistemas supervisórios. Estes dados são normalmente encontrados em diversas bases de dados de diferentes departamentos e laboratórios. A proposta contida neste documento apresenta um modelo de sistema multiagente para o diagnóstico integrado de transformadores de potência. Cada um dos agentes desenvolvidos neste trabalho é dotado de alguma inteligência e pode representar um ensaio ou teste realizado com o equipamento. Existem ainda agentes hierarquicamente superiores que lidam com os diagnósticos fornecidos pelos agentes subordinados e que, através de sua inteligência ou um conjunto de regras, alcançam um diagnóstico mais significativo. Esta abordagem visa auxiliar os operadores e especialistas de manutenção, provendo-os com resultados de uma análise inteligente dos dados disponíveis, com diagnóstico mais conclusivo e confiável acerca do estado do transformador, auxiliando na tomada de decisão para agendamento da manutenção.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/94453 |
| Date | 25 October 2012 |
| Creators | Morais, Diego Roberto |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Rolim, Jacqueline Gisele |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | 298 p.| il., grafs., tabs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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