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Banca de DEFESA: RAMON CRISTIAN FERNANDES ARAUJO

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: RAMON CRISTIAN FERNANDES ARAUJO
DATA: 31/03/2020
HORA: 09:30
LOCAL: Auditório do Instituto de Tecnologia - ITEC
TÍTULO:

SISTEMA PARA CLASSIFICAÇÃO AUTOMÁTICA DE DESCARGAS PARCIAIS EM BOBINAS ESTATÓRICAS DE HIDROGERADORES USANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS E MAPAS PRPD


PALAVRAS-CHAVES:

Manutenção Preditiva, Hidrogeradores, Descargas Parciais, Filtragem de PRPDs, Múltiplas fontes de DP simultâneas, Inteligência Artificial, Redes Neurais Artificiais.


PÁGINAS: 100
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
SUBÁREA: Sistemas Elétricos de Potência
ESPECIALIDADE: Máquinas Elétricas e Dispositivos de Potência
RESUMO:

Neste trabalho, são propostos uma metodologia e um sistema de classificação de múltiplas fontes de descargas parciais (DPs) em enrolamentos estatóricos de hidrogeradores, utilizando Redes Neurais Artificiais (RNAs). A base de dados é composta de mapas PRPD (Phase-Resolved Partial Discharges) provenientes de medições de DP online de hidrogeradores operando em ambiente real. No trabalho, são propostas as seguintes contribuições: (i) desenvolvimento de nova métrica de desempenho de classificadores, que remove o viés introduzido por distribuições heterogêneas das classes de saída na base de dados; (ii) desenvolvimento de novos atributos extraídos dos padrões PRPD, objetivando facilitar a tarefa de reconhecimento utilizando menos variáveis; (iii) nova técnica de filtragem de padrões PRPDs, os quais são tratados como imagens; e (iv) rejeição de padrões inválidos, contendo apenas ruídos. Tais contribuições foram desenvolvidas ao longo do trabalho considerando dois cenários, de diferentes graus de complexidade. No primeiro, realizou-se o reconhecimento de padrões com uma única fonte de DP, ainda não utilizando a filtragem supramencionada. Atributos baseados no conceito de projeção de imagens são extraídos dos PRPDs, e utilizados como entrada das RNAs para treinamento. Taxas de acerto acima de 94% foram obtidas pela melhor RNA. No segundo cenário, os PRPDs apresentam múltiplas fontes de DP simultâneas. A técnica de filtragem desenvolvida foi aplicada para remoção de ruídos e separação dos múltiplos tipos de descargas. A tarefa de classificação foi decomposta em problemas menores, cada qual solucionado por uma RNA treinada com atributos de entrada específicos. Taxas de acerto globais em torno de 90% foram obtidas para as classes de DP. Por fim, a metodologia também foi validada mediante reconhecimento de DPs em tempo real na Usina Hidrelétrica de Tucuruí, sem quaisquer intervenções manuais.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 3611299 - RODRIGO MELO E SILVA DE OLIVEIRA
Interno - 2288432 - DMITRIEV VICTOR
Interno - 1927644 - FABRICIO JOSE BRITO BARROS
Interno - 2224684 - MARCUS VINICIUS ALVES NUNES
Externo ao Programa - 2453419 - RONALDO DE FREITAS ZAMPOLO
Externo à Instituição - FERNANDO DE SOUZA BRASIL
Notícia cadastrada em: 19/02/2020 08:40
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