Submitted by Luciclea Silva (luci@ufpa.br) on 2018-06-11T18:16:30Z
No. of bitstreams: 2
license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)
Dissertacao_ Pre-despachoCargaUsinas.pdf: 5391701 bytes, checksum: 4b1e3e1fff22a2d307f235c3b9212e95 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciclea Silva (luci@ufpa.br) on 2018-06-11T18:17:13Z (GMT) No. of bitstreams: 2
license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)
Dissertacao_ Pre-despachoCargaUsinas.pdf: 5391701 bytes, checksum: 4b1e3e1fff22a2d307f235c3b9212e95 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-11T18:17:13Z (GMT). No. of bitstreams: 2
license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)
Dissertacao_ Pre-despachoCargaUsinas.pdf: 5391701 bytes, checksum: 4b1e3e1fff22a2d307f235c3b9212e95 (MD5)
Previous issue date: 2018-02-27 / Esta tese apresenta uma nova proposta para o pré-despacho de carga considerando o estado
técnico dos motores das usinas termelétricas através da combinação de diversas técnicas de
manutenção e de diagnóstico a partir da inteligência computacional via lógica Fuzzy. O
diagnóstico do estado técnico dos motores é realizado usando a análise de óleo lubrificante,
análise de vibrações, e termografia. Com esses dados e com a análise estatística, é possível
prever quando um motor pode falhar ainda no pré-despacho de carga. Para aumentar a
confiabilidade dos motores e do fornecimento da energia elétrica, se desenvolveu um
Programa de Gerenciamento de Manutenção (PGM), usando ferramentas de gestão, aplicando
apenas 4 pilares do TPM (manutenção produtiva total) e combinando com a manutenção
preditiva e o diagnóstico, permitindo assim o gerenciamento para a diminuição das paradas
corretivas dos equipamentos da usina. Alguns resultados atingidos após a implantação são:
redução do custo anual de manutenção, redução da manutenção corretiva, aumento do MTBF
(Mean Time Between Failures) e diminuição do MTTR (Mean Time To Repair) em todas as
áreas. Além disso, o pré-despacho realizado garante que possa ser atingida a potência
demandada com um alto grau de confiabilidade e qualidade. / This thesis presents a new proposal for load pre-dispatch considering the technical conditions
of the engines of thermoelectric power plants by combining several maintenance and
diagnostic techniques and using computational intelligence based on fuzzy logic. Diagnosis of
the technical conditions of the engines is done using lubricant analysis, vibration analysis, and
thermography. With this data and with the statistical analysis it is possible to predict when an
engine can fail and consider this in the load pre-dispatch. To increase engine reliability and
power supply, a Maintenance Management Program (MMP) is developed using management
tools, applying only 4 TPM (Total Predictive Maintenance) pillars and combined them with
predictive maintenance and diagnostics, thus allowing to reduce failures of plant equipment.
Some results achieved after the implementation are: reduction of the annual cost of
maintenance, reduction of corrective maintenance, increase of the MTBF (Mean Time
Between Failures) and decrease of MTTR (Mean Time To Repair) in all areas. In addition, the
proposed pre-dispatch scheme ensures the demanded power with a high degree of reliability
and quality.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpa.br:2011/9979 |
| Date | 27 February 2018 |
| Creators | FONSECA JÚNIOR, Milton |
| Contributors | BEZERRA, Ubiratan Hoilanda |
| Publisher | Universidade Federal do Pará, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, UFPA, Brasil, Instituto de Tecnologia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | 1 CD-ROM, reponame:Repositório Institucional da UFPA, instname:Universidade Federal do Pará, instacron:UFPA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0026 seconds