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dc.contributor.authorLisboa, João Lucas de Castro-
dc.date.accessioned2026-07-09T18:50:59Z-
dc.date.available2026-07-09T18:50:59Z-
dc.date.issued2025-08-28-
dc.identifier.citationLISBOA, João Lucas de Castro. Avaliação dos impactos de múltiplos agentes na gestão da poluição salina em subestações de alta tensão. 2025. 47 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) — Universidade Federal de Sergipe, São Cristóvão, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/25467-
dc.description.abstractThe increasing dependence of modern society on electric power makes it essential to maintain the operation of electric power services with quality and reliability. In this context, this work aims to analyze multiple variables to identify signals that indicate the degradation of the performance of electrical insulation in high-voltage substations, with a focus on the influence of meteorological variables, such as temperature and precipitation, on leakage current signals. The research was conducted with data collected in a real application environment, on the insulation of the (500 kV) substation of the Usina Termelétrica Porto de Sergipe I, owned by Eneva S.A. The substation is located 1.5 km from the sea, in the municipality of Barra dos Coqueiros, Sergipe, Brazil. In this research, an analysis was carried out to verify how attributes of the leakage current, associated with meteorological conditions, can indicate the insulation conditions and how the phenomenon can be understood from a multivariate approach. For this purpose, dry periods over a year were analyzed, using trend analysis tools in time series, covariance matrix, principal component analysis, and data clustering. The results evidenced the existence of distinct patterns, making it possible to identify the contribution of each variable analyzed and classify the data into main clusters. The adopted methodology proved to be effective in characterizing the phenomenon and contributes to predictive monitoring strategies in high-voltage environments.eng
dc.description.sponsorshipFundação de Apoio a Pesquisa e à Inovação Tecnológica do Estado de Sergipe - FAPITEC/SEpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.subjectEngenharia elétricapor
dc.subjectIsoladores e isolamentos elétricospor
dc.subjectSubestações elétricaspor
dc.subjectSalinidadepor
dc.subjectCorrente de fugapor
dc.subjectMonitoramento preditivopor
dc.subjectAnálise de múltiplas variáveispor
dc.subjectAgrupamentospor
dc.subjectInsulatorseng
dc.subjectLeakage currenteng
dc.subjectPredictive monitoringeng
dc.subjectMultivariate analysiseng
dc.subjectClusteringeng
dc.titleAvaliação dos impactos de múltiplos agentes na gestão da poluição salina em subestações de alta tensãopt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor1Ferreira, Tarso Vilela-
dc.description.resumoA crescente dependência da sociedade moderna por energia elétrica torna essencial a manutenção da operação dos serviços de energia elétrica com qualidade e confiabilidade. Nesse contexto, este trabalho tem como objetivo analisar múltiplas variáveis para identificar sinais que indiquem a degradação do desempenho de isolamentos elétricos em subestações de alta tensão, com foco na influência de variáveis meteorológicas, como temperatura e precipitação, sobre os sinais de corrente de fuga. A pesquisa foi realizada com dados coletados em ambiente real de aplicação, em isolamentos da subestação (500 kV) da Usina Termelétrica Porto de Sergipe I, pertencente à Eneva S.A. A subestação está localizada a 1,5 km do mar, no município da Barra dos Coqueiros, Sergipe, Brasil. Nesta pesquisa foi realizada uma análise para verificarse como atributos da corrente de fuga, associados às condições meteorológicas, podem indicar as condições de isolamento e como o fenômeno pode ser compreendido a partir de uma abordagem multivariada. Para isso, foram analisados períodos de estiagem ao longo de um ano, utilizando-se ferramentas de análise de tendências em curvas temporais, matriz de covariância, análise de componentes principais e agrupamento de dados. Os resultados evidenciaram a existência de padrões distintos, possibilitando identificar a contribuição de cada variável analisada e classificar os dados em agrupamentos principais. A metodologia adotada se mostrou eficaz na caracterização do fenômeno e contribui para estratégias de monitoramento preditivo em ambientes de alta tensão.pt_BR
dc.publisher.programPós-Graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.subject.cnpqENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
dc.publisher.initialsUniversidade Federal de Sergipe (UFS)pt_BR
dc.description.localSão Cristóvãopt_BR
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