Metodologia Para a Monitoração do Processo de Degradação de Medidores Eletromecânicos de Energia Elétrica Ativa

Authors

  • Marcelo R. Silva Universidade Estadual Paulista – UNESP Laboratório de Eletrônica de Potência – Departamento de Engenharia Elétrica Av. José Carlos Rossi, 1370, 15385-000, Ilha Solteira, SP, Brasil
  • Luigi G. Junior Universidade Estadual Paulista – UNESP Laboratório de Eletrônica de Potência – Departamento de Engenharia Elétrica Av. José Carlos Rossi, 1370, 15385-000, Ilha Solteira, SP, Brasil
  • Ediléu C. Junior Elektro-Eletricidade e Serviços S.A.
  • Márcio Sciamana Elektro-Eletricidade e Serviços S.A.
  • João O. P. Pinto Universidade Federal de Mato Grosso do Sul Cidade Universitária s/n, C.P. 549, CEP: 79.070-900, Campo Grande, MS, Brasil
  • Carlos A. Canesin Universidade Federal de Mato Grosso do Sul Cidade Universitária s/n, C.P. 549, CEP: 79.070-900, Campo Grande, MS, Brasil

DOI:

https://doi.org/10.18618/REP.20113.233240

Keywords:

Inteligência artificial, Medidores de energia elétrica ativa, Modelo de risco, Probabilidade de falha, Sistema especialista

Abstract

Este artigo apresenta uma metodologia e um aplicativo para a análise da Probabilidade de Falha de medidores de energia elétrica ativa, tipo indução, considerando-se as principais variáveis correlacionadas com o processo de degradação destes medidores de energia elétrica, na área de concessão da Elektro. A modelagem desenvolvida para o cálculo da Probabilidade de Falha dos medidores foi implementada em uma ferramenta em plataforma amigável ao usuário, em linguagem Delphi, possibilitando não somente a análise das probabilidades de falha, mas também a classificação por faixas de risco, a localização no parque Elektro, e, permitindo, através de um sistema especialista, a amostragem de medidores de energia elétrica ativa, tipo indução, baseada em modelo de risco desenvolvido com inteligência artificial, com a finalidade principal de acompanhar e gerenciar o processo de degradação, manutenção e substituição destes medidores.

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Author Biographies

Marcelo R. Silva, Universidade Estadual Paulista – UNESP Laboratório de Eletrônica de Potência – Departamento de Engenharia Elétrica Av. José Carlos Rossi, 1370, 15385-000, Ilha Solteira, SP, Brasil

nascido em 1985 na cidade de Piracicaba (SP), é engenheiro eletricista (2008) pela Universidade Estadual Paulista (UNESP) – Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira (FEIS), Ilha Solteira (SP), e mestre formado na mesma instituição. Atualmente é colaborador da empresa Varixx Indústria Eletrônica LTDA, em Piracicaba (SP). Suas áreas de interesse incluem mineração de dados, sistemas inteligentes, medição e qualidade de energia elétrica.

Luigi G. Junior, Universidade Estadual Paulista – UNESP Laboratório de Eletrônica de Potência – Departamento de Engenharia Elétrica Av. José Carlos Rossi, 1370, 15385-000, Ilha Solteira, SP, Brasil

nascido em 1981 em São Paulo (SP), é engenheiro eletricista (2003) e mestre em aplicações de inteligência artificial (2006) pela Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Tem trabalhado como pesquisador desde 2003 e, atualmente, é professor colaborador na Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Me. Galotto tem a maior parte das publicações em congressos de eletrônica de potência do IEEE e publicações em monitoramento e diagnóstico.

Ediléu C. Junior, Elektro-Eletricidade e Serviços S.A.

nascido em Presidente Prudente (SP) em 1986, é engenheiro eletricista (2008) pela Universidade de São Paulo - USP, em São Carlos (SP). Atualmente trabalha como engenheiro na área de Medição, Perdas e Tecnologia da concessionária de distribuição de energia ELEKTRO - Eletricidade e Serviços S.A., em Campinas (SP), onde atua no desenvolvimento de projetos de telegestão de clientes Grupo A e B, gestão do parque de medidores e automação. Suas áreas de interesse incluem medição de energia, projetos de automação e inovação tecnológica (Smart Metering, Smart Grid).

Márcio Sciamana, Elektro-Eletricidade e Serviços S.A.

nascido em Rio Claro (SP) em 1973, é engenheiro eletricista (1997) pelo Centro Universitário Salesiano - UNISAL, em Americana (SP). Atualmente trabalha como engenheiro sênior na área de Medição de Energia Elétrica da concessionária de energia ELEKTRO - Eletricidade e Serviços S.A., em Campinas (SP), onde vem trabalhando no desenvolvimento de projetos de sistemas de telemetria (automação da medição) e de sistemas de gestão e controle de perdas não-técnicas. Suas áreas de interesse incluem medição e qualidade de energia elétrica, automação de redes e subestações e projetos de inovação tecnológica (Smart Metering, Smart Grid).

João O. P. Pinto, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul Cidade Universitária s/n, C.P. 549, CEP: 79.070-900, Campo Grande, MS, Brasil

nasceu em 1966 em Valparaíso (SP), Brasil. Engenheiro Eletricista pela Universidade Estadual Paulista, Ilha Solteira, Brasil, em 1990. Mestre em engenharia elétrica pela Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, Brasil, em 1993, e Ph.D. pela The University of Tennessee, Knoxville, TN, EUA em 2001. Atualmente é professor da Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brasil, onde ocupa o cargo de coordenador do programa pós-graduação em engenharia elétrica. Pesquisador do CNPq, suas áreas de interesse incluem mineração de dados, sistema de suporte a decisão, processamento de sinais, aplicações de redes neurais artificiais, lógica nebulosa, algoritmos genéticos e wavelets em eletrônica de potência, técnicas PWM, controle e acionamentos de máquinas elétricas.

Carlos A. Canesin, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul Cidade Universitária s/n, C.P. 549, CEP: 79.070-900, Campo Grande, MS, Brasil

nascido em 1961, é engenheiro eletricista (1984) pela Universidade Estadual Paulista (UNESP) – Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira (FEIS), mestre (1990) e doutor (1996) em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) – Instituto de Eletrônica de Potência (INEP), Florianópolis (SC). Atualmente é professor titular do Departamento de Engenharia Elétrica (DEE) da UNESP-FEIS. Foi editor geral da Revista Eletrônica de Potência (gestão 2003-2004), ex-presidente da SOBRAEP – Sociedade Brasileira de Eletrônica de Potência (gestão 11/2004 – 10/2006). É editor associado da IEEE Transactions on Power Electronics. Suas áreas de interesse incluem qualidade da energia elétrica, técnicas de comutação não-dissipativa, conversores CC-CC, retificadores e inversores, fontes de alimentação chaveadas, reatores para iluminação e técnicas de correção ativa do fator de potência.

References

Brasil. Agência Nacional de Energia Elétrica. Nota Técnica nº 00132009-SRD/ANEEL.[s.l]. Disponível em: <http://www.aneel.gov.br>.

Brasil. Agência Nacional de Energia Elétrica. "Estudo de vida útil econômica e taxa de depreciação". In: Anexos da Audiência pública 012/2006. Disponível em: <http://www.aneel.gov.br>.

S. Krug, Aplicação do método de design macroergonômico no projeto de postos de trabalho: estudo de caso de posto de pré-calibração de medidores de energia monofásicos. 2000. 194 f. Dissertação Mestrado, Universidade Federal do Rio Grande do Sul - UFRS, Porto Alegre, 2000.

R. Chambers. "Early diagnosis of tariff metering faults by a systematic analysis of main/check metering discrepancies". in Conf. of Metering and Tariffs for Energy Supply, 9, p. 213-217, 1999. https://doi.org/10.1049/cp:19990139 DOI: https://doi.org/10.1049/cp:19990139

Brasil. Associação Brasileira de Distribuidores de Energia Elétrica (ABRADEE). CODI-07.02 - Padrões e especificações de aparelhos eletromecânicos de medição; CODI-07.06 - Procedimentos para recebimento de medidores novos; CODI-07.07 - Procedimentos para recuperação de medidores.

R. Arseneau, P. Filipski. "Application of a three phase nonsinusoidal calibration system for testing energy and demand meters under simulated field conditions". IEEE Transactions on Power Delivery, v. 3, n. 3, p. 874-879, Jul. 1988. https://doi.org/10.1109/61.193863 DOI: https://doi.org/10.1109/61.193863

E. Makram, C. Wright, A. Girgis. "A harmonic analysis of the induction watthour meter's registration error". IEEE Transactions on Power Delivery, v. 7, n. 3, p. 1080-1088, Jul. 1992. https://doi.org/10.1109/61.141816 DOI: https://doi.org/10.1109/61.141816

M. Saied. "On the accuracy of watt-hour meters in nonsinusoidal environment", Industry Applications Society Annual Meeting, v. 3, p. 2219-2225, 1995. https://doi.org/10.1109/IAS.1995.530585 DOI: https://doi.org/10.1109/IAS.1995.530585

A. Fashandi, T. Umberg. "Equipment failure definition: a prerequisite for reliability test and validation", in IEEE/CPMT International Electronics Manufacturing Technology Symposium (IEMT), 28, p. 357-358, 2003. https://doi.org/10.1109/IEMT.2003.1225929 DOI: https://doi.org/10.1109/IEMT.2003.1225929

R. Misra. "Reliability assessment for static electricity meters", in Metering and Tariffs for Energy Supply, 9, p. 151-155, 1999. https://doi.org/10.1049/cp:19990125 DOI: https://doi.org/10.1049/cp:19990125

U. Fayyad, G. Piatetsky-shapiro, P. Smyth. "From data mining to knowledge discovery in databases". AI magazine,[s.l], v. 17, p. 37-54, 1996. https://doi.org/10.1111/an.1996.37.5.54.2 DOI: https://doi.org/10.1111/an.1996.37.5.54.2

O. Maimon, L. Rokach, The data mining and knowledge Discovery handbook. Springer, USA, 2005. https://doi.org/10.1007/b107408 DOI: https://doi.org/10.1007/b107408

G. Piatetsky-shapiro, G. Parker, Data mining course.

[s.l;s.n]. Disponível em: <http://www.kdnuggets.com/data_mining_course>. Acesso em 16 abr. 2010.

P. Adriaans, D. Zantinge, Data mining. Addison-Wesley, Boston, 1997.

M. Lenzerini. "Data integration: a theoretical prespective", in Proc. of Symposium of Principles of Database Systems, 21, p. 223-246, 2002. https://doi.org/10.1145/543613.543644 DOI: https://doi.org/10.1145/543613.543644

R. Fisher. Statistical Methods for Research Workers. Hafner, 25ª Edição, Nova Iorque, 1975. https://doi.org/10.1007/978-1-4612-4380-9_6 DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4612-4380-9_6

U. Fayyad, K. Irani, "On the handling of continuous-valued attributes in decision tree generation". Machine Learning. [s.l.], v. 8, n. 1, p. 87-102, Jan. 2005. https://doi.org/10.1007/BF00994007 DOI: https://doi.org/10.1007/BF00994007

J. Schmitt. Pré-processamento para a mineração de dados: uso da análise de componentes principais comescalonamento ótimo. Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC, Florianópolis, 147 f., 2005.

D. Rumelhart, G. Hilton, R. Williams. "Learninginternal representations by error propagation". Parallel Distributed Processing: explorations in the microstructure of cognition, v. 1, n. 2, 1986. https://doi.org/10.7551/mitpress/5236.001.0001 DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/5236.001.0001

Published

2011-08-31

How to Cite

[1]
M. R. Silva, L. G. Junior, E. C. Junior, M. Sciamana, J. O. P. Pinto, and C. A. Canesin, “Metodologia Para a Monitoração do Processo de Degradação de Medidores Eletromecânicos de Energia Elétrica Ativa”, Eletrônica de Potência, vol. 16, no. 3, pp. 233–240, Aug. 2011.

Issue

Section

Original Papers