Modelo de predição de tensão crítica em isoladores de distribuição
| dc.contributor.advisor1 | LEITE, Reinaldo Corrêa | |
| dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9074937300119812 | |
| dc.creator | LIMA, Fabrício Silva de | |
| dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/1228295299909702 | |
| dc.date.accessioned | 2026-01-09T13:48:32Z | |
| dc.date.available | 2026-01-09T13:48:32Z | |
| dc.date.issued | 2021-10-06 | |
| dc.description.abstract | This paper aims to develop a model in machine learning (ML) aiming to improve predictive detection techniques for failures of electrical insulators in the distribution network, seeking to find the best performance of these devices in the Brazilian electrical sector. Initially, a theoretical study is carried out on the types of electrical insulators found in the distribution network, their characteristics, physical format and voltage class. Then, the different types of pollution that these insulators can suffer during their useful life are discussed, and the consequences, such as the appearance of partial discharges that can develop into the flashover phenomenon, causing problems such as networks shutdown and high maintenance costs. Subsequently, the work deals with artificial intelligence algorithms, explaining their concepts and the way they act on the datasets they receive. The work is limited to supervised machine learning algorithms. Thus, it is detailed how they can be applied to solve the work in question. Finally, the studied algorithms are applied in the dataset referring to weather conditions, leakage current and critical voltage to establish test results that can predict future problems caused by the flashover phenomenon in distribution insulators. | |
| dc.description.resumo | Este trabalho trata-se de desenvolver um modelo em machine learning (ML) visando a melhora de técnicas de detecção preditiva de falhas de isoladores elétricos na rede de distribuição, buscando encontrar o melhor desempenho desses dispositivos no setor elétrico brasileiro. Inicialmente é realizado um estudo teórico sobre os tipos de isoladores elétricos encontrados na rede de distribuição, suas características, formato físico e classe de tensão. Em seguida, trata-se dos diferentes tipos de poluição que esses isoladores podem sofrer durante sua vida útil e as consequências, como aparecimento de descargas parciais que podem se desenvolver para o fenômeno de flashover causando problemas como desligamento da rede e altos custos de manutenção. Posteriormente, o trabalho trata de algoritmos de inteligência artificial, explicando os seus conceitos e a forma como atuam nos conjuntos de dados que recebem. O trabalho limitase em algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado. Com isso, detalha-se como podem ser aplicados para solução do trabalho em questão. Por fim, aplica-se os algoritmos estudados no conjunto de dados referente as condições climáticas, corrente de fuga e tensão crítica para estabelecer resultados testes que possam prever futuros problemas causados pelo fenômeno de flashover nos isoladores de distribu | |
| dc.identifier.citation | LIMA, Fabrício Silva. Modelo de predição de tensão crítica em isoladores de distribuição. Orientador: Reinaldo Corrêa Leite. 2021. Trabalho de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica e Biomédica) – Faculdade de Engenharia Elétrica e Biomédica, Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2021. Disponível em:https://bdm.ufpa.br/handle/prefix/9048 . Acesso em:. | |
| dc.identifier.uri | https://bdm.ufpa.br/handle/prefix/9048 | |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.rights.license | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | |
| dc.source.uri | Didponível na internet via correio eletrônico: bibliotecaitec@ufpa.br | |
| dc.subject | Isoladores elétricos | |
| dc.subject | rede de distribuição | |
| dc.subject | poluição | |
| dc.subject | tensão crítica, | |
| dc.subject | algoritmos de inteligência artificial. | |
| dc.subject | Electrical insulators | |
| dc.subject | distribution network | |
| dc.subject | pollution | |
| dc.subject | critical tension | |
| dc.subject | machine learning | |
| dc.subject | artificial intelligence algorithms | |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA | |
| dc.title | Modelo de predição de tensão crítica em isoladores de distribuição | |
| dc.type | Trabalho de Curso - Graduação - Monografia | pt_BR |