Projeto 6062: 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 – fase CS/LP
Código ANEEL: PD-07130-6062/2022
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 – fase CS/LP
Prazo de execução: 20 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: Software para apresentação dos dados geradas pelos sensores instalados e de alertas; Protótipos de Rádios Receptores; Protótipos de Rádios Modulares; Protótipos de Conjuntos de sensores; Hardware da Unidade Controladora de dados; 01 Dissertação de mestrado; Artigo publicado em Fórum/Simpósio do Setor Elétrico Nacional; Artigo científico em periódico classificado como Qualis A1, A2 ou B1; Manual de instalação, operação e manutenção; Instalação dos protótipos versão industrial em SEs; Workshop de apresentação de resultados.
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$ 2.366.245,84
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.