EDITAL N.º 355 DEFESA DE DISSERTAÇÃO DE MESTRADO À DISTÂNCIA
A Coordenação do Programa de Pós-Graduação em Informática torna pública a realização da Defesa de Dissertação de Mestrado, à distância, de KARINE MIDORI NACANO, no dia 28 de outubro de 2021, às 14h00.
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Título: Modelagem e Identificação de Anomalias em Buchas Capacitivas
Resumo:
No atual contexto das redes elétricas inteligentes (Smart Grids), os sistemas de monitoramento em tempo real das condições de operação dos sistemas de geração, transmissão e distribuição de energia elétrica, se tornam uma ferramenta essencial para a operação eficiente da rede. Neste cenário, um dos principais equipamentos das subestações é o transformador de potência. A operação adequada desse equipamento é de grande importância para o fornecimento de energia. Um fator essencial para o funcionamento adequado do transformador é o sistema de isolamento dos terminais. No transformador, o componente responsável pela isolação é a bucha. Como o tempo de vida da bucha pode alterar de acordo com as demandas do sistema, forma de fabricação e os estresses recebidos, cada vez mais são utilizados sistemas para o monitoramento on-line destes componentes. Um sistema eficiente para identificação de possíveis problemas na bucha permite reduzir o número de desligamentos do transformador na subestação, diminuir os acidentes causados por explosões do transformador e também os custos de manutenção. Existem diversas técnicas para diagnosticar as condições de operação de uma bucha com base em medições de tensão e corrente. O objetivo deste trabalho é desenvolver uma estratégia para melhorar a detecção de anomalias em buchas capacitivas. A ideia principal é utilizar os sinais coletados nas subestações e aplicar algoritmos de aprendizagem de máquina para a identificação de possíveis anomalias, causadas pelo envelhecimento ou por defeitos na bucha capacitiva. Este estudo apresenta também uma análise dos efeitos da temperatura nas medições das buchas.
Palavras-chave: Monitoramento On-line, Transformador, Bucha Capacitiva, Modelagem, Monitoramento, Aprendizagem de Máquina.
A Banca será composta por:
Prof. Dr. Marcelo Eduardo Pellenz (orientador) – PUCPR
Prof. Dr. Edgard Jamhour (coorientador) - PUCPR
Prof. Dr. Alceu de Souza Britto Jr.– PUCPR
Prof. Dr. Voldi Costa Zambenedetti - PUCPR
Prof. Dr. Marcos Vinicio Haas Rambo - UFPR
Curitiba, 25 de outubro de 2021.