DESENVOLVIMENTO DE SISTEMA AUTOMATIZADO DE MONITORAÇÃO CONTÍNUA POR ANÁLISE DE IMAGEM DO ESTADO DE CHAVES DE CIRCUITOS ALIMENTADORES EM SUBESTAÇÃO DE DISTRIBUIÇÃO
A implantação contínua dos
processos de automação de subestações de
distribuição tem propiciado a melhoria sensível
dos índices de qualidade e continuidade do
fornecimento de energia elétrica para os
consumidores, ao mesmo tempo em que reduz
os custos operacionais das concessionárias
de distribuição. Mesmo assim, na maioria das
subestações ainda existem chaves de operação
manual nas saídas dos troncos alimentadores,
normalmente operando na faixa de tensão de
13,8 kV. A operação manual está sujeita a
erro humano, talvez provocado por condições
adversas tais como: chuva, iluminação precária,
ou até mesmo estresse do operador. Este
trabalho apresenta a aplicação de um método
baseado na captura de imagens remota e
reconhecimento de padrões, viabilizando ao
centro de operação a certificação em tempo
real do estado das chaves de operação manual
de maneira automatizada através de câmeras
posicionadas estrategicamente na subestação.
DESENVOLVIMENTO DE SISTEMA AUTOMATIZADO DE MONITORAÇÃO CONTÍNUA POR ANÁLISE DE IMAGEM DO ESTADO DE CHAVES DE CIRCUITOS ALIMENTADORES EM SUBESTAÇÃO DE DISTRIBUIÇÃO
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DOI: 10.22533/at.ed.8651931013
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Palavras-chave: Automação; Swarm Intelligence; Visão computacional.
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Keywords: Automation; Swarm Intelligence; Computer Vision.
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Abstract:
The continuous improvement in
the automation processes for power distribution
substations has played a major role in the
enhancement of quality indexes, while reducing
the companies operational costs. Even though,
in most of the substations there still are switches
that are wholly manual operated in the feeders
output circuits, mainly for regulated voltages of
13.8kV. Manual operations are subject to a large
number of errors, mainly because of weather
conditions, low visibility or even psychological
states. This paper presents the application of
pattern recognition via a remotely and automated multi-camera based image capture
and recognition system, giving to the Operations Center the current state of switches
in real-time.
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Número de páginas: 15
- Lourival Lippmann Junior
- Bruno Marchesi
- Rafael Wagner
- Amanda Canestraro de Almeida
- Vanderlei Zarnicinski
- Bogdan Tomoyuki Nassu
