Projeto 0062: Análise preditiva de falhas por Inteligência Artificial – Sistema para identificação e predição de falhas em equipamentos de potência baseado em redes de sensores e IA
Código ANEEL: PD-07130-0062/2020
Parecer do regulador: Em Execução
Título: Análise Preditiva de Falhas por IA – Sistema para identificação e predição de falhas em equipamentos de potência baseado em redes de sensores e IA
Prazo de execução: 40 meses
Objetivo: Desenvolver um sistema (hardware e software) capaz identificar e predizer falhas em equipamentos elétricos de potência a partir de estatísticas pré-existentes e dados históricos, assim como, de dados obtidos em campo por meio de sensores instalados junto aos equipamentos monitorados. Através dos resultados da pesquisa, empresas do segmento de transmissão de energia elétrica poderão adotar em subestações (SEs), dispositivos sensores de baixo custo e reduzir ou mesmo eliminar inspeções específicas, além de minimizar os riscos de acidentes. Com isso, além da redução dos custos das inspeções específicas, as SEs serão monitoradas em tempo integral, e a violação de qualquer condição segura (para operação e pessoas) permitirá às equipes de manutenção o despacho para a realização da manutenção corretiva ou preventiva/preditiva requerida. Além do monitoramento direto, as variações nas grandezas poderão explicar eventos dinâmicos correlacionados, como por exemplo relação entre intempéries e mudança de componentes das SEs.
O(s) produto(s) gerado(s)/Esperados: Conjunto de câmeras (01 câmera termal e 01 câmera comum) e conjuntos de sensores; 1 Hardware de Unidade Concentradora de dados, com capacidade de compressão de dados, processamento local, segurança de dados; 1 Software, utilizando aprendizado de máquina, capaz de aprender e reconhecer os estados atuais e futuros associados aos principais equipamentos de uma subestação de energia elétrica; 1 Software capaz de gerenciar, configurar e atualizar os sensores e seus dados, e concentradores de dados ligados ao sistema; 1 Software, com interface para registro e acesso às informações do conjunto de sensores e hardware, configurações de onde os alertas devem ocorrer, tipos de alertas, condições / regras e apresentação de alertas; e 1 Software com interface para apresentação e seleção dos alertas.
Descrição técnica sucinta: Este projeto desenvolverá um hardware e softwares capazes de realizar o monitoramento de subestações (“SE”) por IoT, bem como software para recepção e armazenamento dos dados, baseados em conjuntos históricos existentes na TAESA, os quais serão analisados em tempo de projeto. Processamento utilizando IA e técnicas de detecção clássicas e exibição dos resultados em sistema de informações geográficas, e será composto por Unidade concentradora de dados com um conjunto de sensores que permitam registro e acesso às informações; Software aplicando detecção clássica e IA para reconhecimento de anomalias na SE e apresentação de alertas via app e software para apresentação de dados.
Investimento realizado/a realizar: R$ 7.571.656,28
Entidades envolvidas: TAESA, INSTITUTO DE PESQUISA ELDORADO
*O valor de investimento refere-se ao valor aportado por todas as empresas do grupo TAESA durante o período de vigência do projeto.