Emprego de redes neurais artificiais para predição de temperatura de topo de óleo e perda de vida útil em transformadores de potência
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Data
2020-09-24Primeiro membro da banca
Bender, Vitor Cristiano
Segundo membro da banca
Knak Neto, Nelson
Metadata
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A correta predição de temperatura em transformadores de potência possibilita um melhor aproveitamento de sua capacidade nominal, prolongamento da vida útil do equipamento e planejamento estratégico com base nas condições de operação futuras esperadas. A proposição de novos modelos que apresentem uma boa capacidade preditiva é, portanto, de grande interesse aos responsáveis pelos transformadores de potência. O presente trabalho apresenta um método de desenvolvimento de Redes Neurais Artificiais (RNAs), justificando os parâmetros escolhidos com base no comportamento térmico de transformadores, para a predição de temperatura de topo de óleo utilizando o modelo de rede neural NARX, ainda não utilizado para predição de temperatura em transformadores. Todos os conjuntos de dados utilizados para treinamento e testes da capacidade preditiva das RNAs são dados reais de monitoramento, provenientes de cinco transformadores elevadores de uma usina hidrelétrica. Foram realizados testes da capacidade de predição para todos transformadores, combinando redes treinadas de um dos transformadores e aplicadas às entradas de outro, abordando em que situações ocorreram os melhores e piores desempenhos. Após, são apresentados os métodos de cálculo de perda de vida útil de transformadores propostos por normas e realiza-se uma comparação entre o calculado a partir dos dados de monitoramento e a partir dos valores de temperatura fornecidos pela rede neural. Com o intuito de validar a capacidade de predição para cenários futuros esperados, são propostos seis cenários fictícios de longo período de duração e então a vida útil para estes é estimada. Todos os resultados obtidos são satisfatórios, com erros abaixo de 4%, ou 2 °C em valores absolutos, grande parte dos períodos em que foram realizados os testes, capazes de comprovar a capacidade preditiva das RNAs desenvolvidas utilizando o método apresentado não apenas em sua aplicação para monitoramento de temperatura, mas também sob a perspectiva de perda de vida útil.
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