CLASSIFICAÇÃO AUTOMÁTICA DE DESCARGAS PARCIAIS EM BOBINAS ESTATÓRICAS DE HIDROGERADORES USANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS E MAPAS PRPD
Manutenção Preditiva, Hidrogeradores, Descargas Parciais, Inteligência Artificial, Redes Neurais Artificiais.
Neste trabalho, é proposta uma metodologia de classificação automática de descargas parciais (DPs) em enrolamentos estatóricos de hidrogeradores utilizando Redes Neurais Artificiais (RNAs). A base de dados é constituída por mapas PRPD (Phase-resolved Partial Discharges) formados a partir de medições de DP online de hidrogeradores operando em ambiente real. Técnicas de filtragem de ruídos foram desenvolvidas e aplicadas aos dados. A partir dos PRPDs filtrados, foram extraídos novos atributos (features) que caracterizam o padrão de descargas parciais. Usando tais features como entrada, diversas RNAs foram treinadas, e seus desempenhos foram avaliados estatisticamente por meio de métrica de desempenho inédita. A melhor RNA obteve taxas de reconhecimento acima de 94% para todas as fontes de DP investigadas. A metodologia também foi validada mediante reconhecimento de DPs em tempo real na Usina Hidrelétrica de Tucuruí, sem quaisquer intervençõoes manuais.