Programa de Pós-Graduação em Energia Elétrica
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Navegando Programa de Pós-Graduação em Energia Elétrica por Autor "Bezerra, Ubiratan Holanda"
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Dissertação Desenvolvimento da plataforma hórus para previsão de falha estudo de caso: conjunto de motores de "pitch" em aerogerador(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-08-23) Gonçalves, Flávio Henriques; Pinheiro, Ricardo Ferreira; Tapia, Gabriel Ivan Medina; http://lattes.cnpq.br/4890839733220743; Oliveira, José Tavares de; Bezerra, Ubiratan HolandaA gestão eficiente de parques eólicos é essencial para garantir a sustentabilidade e maximização da produção de energia renovável. Um dos principais desafios é a manutenção preventiva e a previsão de falhas em componentes críticos, como o conjunto de motores do ângulo de pá em aerogerador, cotidianamente chamados de “motores de pitch”. A manutenção preditiva é um campo emergente que promete maior eficiência operacional e redução de custos. Nesse contexto, a plataforma Hórus, a qual é o produto deste trabalho, surge como uma alternativa viável, visando contribuir com a gestão da saúde dos aerogeradores. A plataforma Hórus foi desenvolvida para prever falhas em “motores de pitch” das turbinas eólicas, com uma arquitetura flexível que permite a inclusão de outros equipamentos e técnicas de manutenção preditiva. A escolha do nome Hórus, inspirado no deus egípcio da visão, reflete a essência da plataforma: oferecer uma visão clara e antecipada das necessidades de manutenção, evitando interrupções inesperadas e maximizando a eficiência operacional. A estrutura tecnológica da Hórus combina ferramentas de análise e visualização de dados, como Power BI para processamento de grande quantidade de informações armazenadas e Python para algoritmos complexos. A interface visual é desenvolvida com HTML e CSS, proporcionando uma experiência amigável e interativa. A coleta de dados pela Hórus envolve múltiplos pontos, como dados de falhas das máquinas, alarmes, diretrizes de operação, histórico de vento, entre outros. A integração desses dados permite uma análise abrangente e detalhada, essencial para previsões precisas e adaptadas às particularidades de cada parque eólico. A interface amigável facilita a interpretação dos dados pelos gestores, enquanto a capacidade de integração com outros sistemas de gestão garante uma visão holística das operações. A metodologia de previsão de falhas inclui o Diagrama de Jack-knife, Distribuição de Weibull e um método empírico de peso e penalização baseado na experiência do autor deste trabalho no setor eólico, permitindo uma classificação eficaz e priorização das falhas. A plataforma Hórus combina ferramentas analíticas avançadas e de baixo custo; personalização das telas de análises e relatório; integração de múltiplas fontes fornecedoras de dados para análises; contínua evolução em modo beta. Os primeiros resultados da implementação da plataforma Hórus, iniciada em 2022, mostram uma taxa de assertividade satisfatória nas previsões realizadas. O propósito deste trabalho é oferecer uma “visão preditiva” que permite aos gestores e corpo técnico dos parques eólicos, identificar e resolver problemas potenciais antes que afetem a produção de energia elétrica, promovendo assim a eficiência operacional, a redução de custo da energia elétrica e a sustentabilidade dos parques eólicos.Dissertação Desenvolvimento de software para alocação ótima de cargas em redes de distribuição de energia elétrica com geração distribuída(2017-01-05) Medeiros, Diego Deyvid Dantas de; Pimentel Filho, Max Chianca; Medeiros Júnior, Manoel Firmino de; ; http://lattes.cnpq.br/4960078797028638; ; http://lattes.cnpq.br/0466613101201324; ; http://lattes.cnpq.br/3509389761899427; Bezerra, Ubiratan Holanda; ; http://lattes.cnpq.br/6542769654042813; Medeiros Júnior, Manoel Firmino de; ; http://lattes.cnpq.br/4960078797028638Atualmente, com o crescente incentivo à utilização de fontes alternativas e renováveis de energia, aumentou-se a quantidade de geradores conectados às redes de distribuição de energia elétrica. Dentre os quais estão, por exemplo, os parques eólicos, sistemas de energia solar fotovoltaica e sistemas de cogeração formando a chamada Geração Distribuída. Diante deste panorama mundial, torna-se iminente a necessidade de desenvolvimento de novas tecnologias e programas computacionais que possibilitem a otimização das conexões de geradores no sistema elétrico. Isto deve ser realizado de forma que, dentre outras vantagens, as estratégias de controle sejam aperfeiçoadas e a eficiência, aumentada. Este trabalho apresenta a criação do software Optimal-GeDist, desenvolvido para auxiliar no planejamento de redes de distribuição de energia elétrica em média tensão. Basicamente, esta ferramenta computacional calcula injeção ótima de potência da geração distribuída nas barras da rede, além de determinar os melhores pontos de conexão de cargas de médio e grande porte que pretendam se conectar ao sistema, como, por exemplo, indústrias e postos de carregamento de veículos elétricos. Por se tratar de um problema no qual o espaço de busca é amplo e com a possibilidade de mínimos locais, optou-se em utilizar o Algoritmo Genético como ferramenta de otimização, mais adequado para este tipo de problema. Através da sua aplicação, pode-se encontrar o ponto ótimo de operação da rede de modo a otimizar as perdas técnicas do sistema. Para a simulação do sistema, optou-se pelo método de fluxo de carga Soma de Potências, desenvolvido para sistemas radias de média tensão e apresentando uma convergência rápida e precisa.