Redução de custos na manutenção dos comutadores sob carga dos trafos

Neste trabalho é proposta uma metodologia para redução de custo de manutenção nos comutadores de tap sob carga(OLTC) dos transformadores de potência de extra alta tensão. A metodologia está baseada na utilização de redes neurais artificiais (RNA) para o processamento inteligente dos sinais de entrada dos comutadores. As redes neurais adequadamente treinadas permitem criar um sistema de informação e diagnóstico dedicado a OLTC que podem interpretar e diagnosticar os componentes através das entradas em tempo real de forma a, postergar os intervalos de manutenção, prevendo quando o OLTC deverá sofrer intervenção de manutenção baseada na condição do OLTC. Foi adotada uma arquitetura de RNA de multiperceptron na qual a entrada considera um vetor com 22 entrada e apenas uma saída com o status da condição do OLTC em função do tempo de operação. Essa informação de saída é utilizada para determinar os períodos de manutenção dos comutadores de tap. É realizada uma aplicação do sistema proposto considerando o comutador de tap sob carga de um banco de autotransformador de 500/230/13.8kV, 600MVA da Eletronorte e, os resultados indicam as vantagens da CBM usando RNA.