Sistema Especialista Inteligente para Identificação e Localização de Defeitos em Cabos Subterrâneos MT
AES Brasil Outros INVESTIMENTOS 1998-2010: R$ 6,9 bilhões PARTICIPAÇÃO DE MERCADO Distribuidoras (Energia distribuída) Ger...
Objetivo Desenvolver técnicas de sistemas inteligentes para auxiliar a identificação e localização de defeitos em cabos su...
Situação Atual <ul><li>Dentre as técnicas para a detecção automática de defeitos em cabos subterrâneos MT, uma das mais ut...
Metodologia No laboratório de eletrotécnica do IEE (Instituto de Eletrotécnica e Energia da USP) foram realizados ensaios ...
Metodologia 1) Ensaios de suportabilidade e descargas parciais: Figura – 3: Sistema de Medição de Tangente Delta Figura – ...
Metodologia 2) Ensaios utilizando o equipamento Centrix: Figura – 5: Laboratório móvel de localização de falhas Figura – 6...
Metodologia <ul><li>3) Ensaios experimentais em campo: </li></ul><ul><li>Com o objetivo de avaliar o funcionamento do sist...
Metodologia 3) Ensaios experimentais em campo: Figura – 8: Laboratório móvel no local de ensaio Figura – 9: Conexão dos ca...
Metodologia 3) Ensaios experimentais em campo: Tabela 1: Dados do alimentador ensaiado Figura – 11: Falha encontrada a 277...
Desenvolvimento do Sistema Inteligente <ul><li>A análise visual das técnicas TDR e ARM são totalmente dependente da experi...
Desenvolvimento do Sistema Inteligente <ul><li>A análise visual das técnicas TDR e ARM são totalmente dependente da experi...
4) Sistema Inteligente Figura 12: Esquema proposto para a localização de falhas e técnica de janelamento fixo do sinal Fig...
4) Sistema Inteligente Figura 14: Tela principal do sistema inteligente Figura – 15: Tela de Cadastro dos Funcionários Des...
<ul><li>Ganhos efetivos com o sistema inteligente: </li></ul><ul><li>Redução de 60% no tempo de preparação dos ensaios; </...
FIM Obrigado pela atenção!!! Equipe participante: AES Eletropaulo Engº Ricardo de Oliveira Brandão Claudio Marques Roque U...
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  • Detalhe do CAPEX R$ 000 2005 2006 2007 2008 2009 AES Eletropaulo ** 328.992 300.616 364.307 409.545 478.295 AES Sul ** 88.441 143.436 164.356 188.699 137.640 Tietê Consolidada 27.500 46.500 50.747 59.264 56.648 AES Uruguaiana *** 8.500 28.400 20.549 3.905 998 AES Infoenergy 67 17 19 0 115 AES Atimus SP 7.415 13.938 18.693 43.949 41.060 AES Atimus RJ 13.882 11.412 7.468 18.317 17.161 Total Recursos Próprios 474.797 544.319 626.139 723.678 731.917 * Valores de 2012 a 2016 a preços de 2011, portanto não contemplam correção inflacionária. ** Inclui Movimentação de Estoque e Materiais Salvados *** Não contempla o custo de recuperação da CT # 2 em 2008.
  • 18.ago topázio 14.45_392_aeselpa

    1. 1. Sistema Especialista Inteligente para Identificação e Localização de Defeitos em Cabos Subterrâneos MT
    2. 2. AES Brasil Outros INVESTIMENTOS 1998-2010: R$ 6,9 bilhões PARTICIPAÇÃO DE MERCADO Distribuidoras (Energia distribuída) Geradoras (Capacidade instalada) 13% 87% 97,7% 2,3% Distribuição Geração Comercialização Telecomunicação 7 MILHÕES DE CLIENTES 7,6 MIL COLABORADORES AES NO BRASIL
    3. 3. Objetivo Desenvolver técnicas de sistemas inteligentes para auxiliar a identificação e localização de defeitos em cabos subterrâneos de média tensão, sobretudo, no sistema reticulado, contribuindo assim para o aperfeiçoamento dos procedimentos de manutenção na rede de distribuição subterrânea da AES Eletropaulo no sentido de diminuir os tempos de reparo e das interrupções não programadas.
    4. 4. Situação Atual <ul><li>Dentre as técnicas para a detecção automática de defeitos em cabos subterrâneos MT, uma das mais utilizadas é a reflectometria no domínio do tempo (TDR). </li></ul><ul><li>- Mas esta técnica possui um inconveniente, depende muito da capacidade de interpretação dos sinais por parte do técnico e/ou engenheiro que esta realizado o ensaio. </li></ul><ul><li>- Portanto, verifica-se que o processo de localização de falhas em sistemas subterrâneos ainda possui um alto grau de empirismo. </li></ul>
    5. 5. Metodologia No laboratório de eletrotécnica do IEE (Instituto de Eletrotécnica e Energia da USP) foram realizados ensaios de alta tensão para verificar o comportamento dos cabos subterrâneos da AES Eletropaulo. 1) Ensaios de suportabilidade e descargas parciais: Figura – 1: Esquema de ligação dos cabos subterrâneos montados no IEE – lado cabo seco. Figura – 2: Esquema de Ligação dos cabos subterrâneos – lado cabo a óleo
    6. 6. Metodologia 1) Ensaios de suportabilidade e descargas parciais: Figura – 3: Sistema de Medição de Tangente Delta Figura – 4: Sistema de medição de descargas parciais
    7. 7. Metodologia 2) Ensaios utilizando o equipamento Centrix: Figura – 5: Laboratório móvel de localização de falhas Figura – 6: Operador realizando ensaios dentro do laboratório móvel Figura – 7: Resultado obtido com o equipamento de ensaio – defeito a 52,5 m
    8. 8. Metodologia <ul><li>3) Ensaios experimentais em campo: </li></ul><ul><li>Com o objetivo de avaliar o funcionamento do sistema em condições reais, foram realizados os seguintes ensaios em campo: </li></ul><ul><li>Teste de tensão aplicada em corrente contínua para avaliar as condições elétricas do cabo subterrâneo; </li></ul><ul><li>Ensaio de queima; </li></ul><ul><li>Descarga capacitiva utilizando um gerador de impulsos (Onda de choque) em conjunto com a reflectometria (ARM); </li></ul><ul><li>Procura do ponto do defeito utilizando o receptor de áudio frequência e o geofone. </li></ul>
    9. 9. Metodologia 3) Ensaios experimentais em campo: Figura – 8: Laboratório móvel no local de ensaio Figura – 9: Conexão dos cabos de medição com o cabo do circuito a ser ensaiado. Figura – 10: Operação do receptor de áudio frequência
    10. 10. Metodologia 3) Ensaios experimentais em campo: Tabela 1: Dados do alimentador ensaiado Figura – 11: Falha encontrada a 277,3 m
    11. 11. Desenvolvimento do Sistema Inteligente <ul><li>A análise visual das técnicas TDR e ARM são totalmente dependente da experiência do Técnico e/ou Engenheiro que realiza o ensaio. </li></ul><ul><li>Portanto, a idéia deste trabalho foi utilizar uma solução baseada em redes neurais artificiais para efetuar as seguintes ações com os sinais capturados pelo equipamento centrix: </li></ul><ul><li>Identificar o ponto de deslocamento do sinal; </li></ul><ul><li>Localizar o ponto da falha; </li></ul>
    12. 12. Desenvolvimento do Sistema Inteligente <ul><li>A análise visual das técnicas TDR e ARM são totalmente dependente da experiência do Técnico e/ou Engenheiro que realiza o ensaio. </li></ul><ul><li>Portanto, a idéia deste trabalho foi utilizar uma solução baseada em redes neurais artificiais para efetuar as seguintes ações com os sinais capturados pelo equipamento centrix: </li></ul><ul><li>Identificar o ponto de deslocamento do sinal; </li></ul><ul><li>Localizar o ponto da falha; </li></ul>
    13. 13. 4) Sistema Inteligente Figura 12: Esquema proposto para a localização de falhas e técnica de janelamento fixo do sinal Figura – 13: Camadas do Sistema Inteligente Desenvolvimento do Sistema Inteligente
    14. 14. 4) Sistema Inteligente Figura 14: Tela principal do sistema inteligente Figura – 15: Tela de Cadastro dos Funcionários Desenvolvimento do Sistema Inteligente Figura – 16: Tela Ferramenta de análise do sinal
    15. 15. <ul><li>Ganhos efetivos com o sistema inteligente: </li></ul><ul><li>Redução de 60% no tempo de preparação dos ensaios; </li></ul><ul><li>Prevenção de acidentes durante os testes, pois o equipamento não permite que nenhuma etapa seja suprimida, garantindo a total segurança dos ensaios; </li></ul><ul><li>Armazenamento dos resultados para análises e histórico futuro; </li></ul><ul><li>Maior confiabilidade na análise dos sinais, pois o programa trata as medições por software, evitando erros humanos durante o tratamento dos sinais; </li></ul><ul><li>- Possibilidade de evolução deste P&D considerando a transferência de dados em tempo real do TDR para o sistema inteligente, reduzindo ainda mais o tempo de ensaio. </li></ul>Conclusão
    16. 16. FIM Obrigado pela atenção!!! Equipe participante: AES Eletropaulo Engº Ricardo de Oliveira Brandão Claudio Marques Roque UNESP Bauru – Laboratório de Sistemas de Potência e Técnicas Inteligentes André Nunes de Souza Pedro da Costa Junior Paulo Sérgio da Silva João Paulo Papa Maria Goretti Zago Danilo Sinkit

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