CMDM 2015

Albatroz Engenharia @ CMDM 2015

 

A terceira edição da Conferência Internacional sobre Monitoramento de Condição, Diagnóstico e Manutenção (CMDM) organizado a cada dois anos pela Comissão Nacional Romena da Cigré e co-organizado pela CNTEE Transelectrica foi realizada em Bucareste, de 5 a 8 de Outubro de 2015.

Esta conferência inclui tutoriais, sessões de trabalhos técnicos e 4 dias de exposição e contou com mais de 170 participantes de 20 países diferentes, representando um dos eventos mais importantes da indústria de energia Romena.

Este ano Albatroz Engenharia publicou e apresentou dois artigos na CMDM 2015, dos quais se podem aceder aos resumos abaixo:

 -  "Inspecção Estrutural Não Destrutiva de Cabos de Linhas Aéreas de Transmissão"

- "Testes no terreno de Veículos Aéreos Não Tripulados em Redes de Transmissão"

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CIRED 2015

Albatroz Engenharia na CIRED 2015

 

Este ano a Conferência Internacional e Exposição de Distribuição de Energia Elétrica (CIRED),  teve sua 23ª edição realizada em Lyon (França) de 15 a 18 de junho. O local escolhido foi o Centro de Convenções de Lyon, que oferece uma silhueta elegante e única incorporado entre o Ródano e o Parc de la Tête d'Or.
Contando com 1287 participantes da conferência de 60 países, mais de 550 visitantes da exposição, a CIRED 2015 quebrou todos os recordes de participação de edições anteriores desde 1971.
Cobrindo todo o campo dos sistemas de distribuição de energia elétrica e serviços associados, os aspectos técnicos do fornecimento de electricidade e aspectos relacionados, tais como redução de custos, ambiente, organização e habilidades a CIRED ofereceu 4 dias de conferências e exposições, mesas redondas, fóruns de investigação e inovação, tutoriais e sessões de posters.
A Albatroz Engenharia esteve presente no stand #D1, ao lado de uma das áreas de coffee break e aproveitou a oportunidade para mostrar alguns dos seus produtos e serviços nas áreas de software, hardware e aeronáutica.

 

 

Visualização multi-camada e correlação espacio temporal para gestão de activos baseada em risco.

Visualização multi-camada e correlação espacio temporal para gestão de activos baseada em risco.

por F. AZEVEDO1, J. GOMES-MOTA2, S. CORDEIRO2, J. CASACA3, L. CAMPOS PINTO3

1 Universidade Nova de Lisboa, 2 Albatroz Engenharia, 3 REN - Rede Eléctrica Nacional.

apresentado na Conferência da ERIAC - Encuentro Regional Iberoamericano de Cigré, Argentina, 17-21 Maio 2015, ERIAC 

 

Resumo

Na sequência do trabalho de identificação dos fatores ambientais de impacto na fiabilidade e tempo de vida restante das linhas elétricas de transmissão [1-6], os autores apresentam uma ferramenta de visualização que permite combinar dados de incidentes de rede com distribuições espaciotemporais de fatores de risco, possibilitando cálculos de índices de risco espaciotemporais (ou outras heurísticas equivalentes) associados aos circuitos elétricos. Esta ferramenta é uma parte integrante do projeto designado por “Grid Intelligence & Optimisation”, resultante duma colaboração nacional entre 3 entidades distintas: 1) um Departamento de Informática universitário; 2) o operador nacional de rede elétrica (transmissão); e 3) uma empresa privada de I&D trabalhando em processamento de sinal.
A ferramenta evidencia a correlação entre as causas observadas no terreno ou nos registos do despacho, os indicadores de risco que se pretende modelem os fatores de risco e os fenómenos e descrições de ativos que caracterizam a rede de transmissão e o ecossistema em que ela opera.
São apresentados casos práticos para fatores ambientais como fogos florestais, cegonhas e outra avifauna, lavagem de isoladores, coberto florestal e ocupação do solo, taxas de crescimento de vegetação, cadastro agrícola, descargas atmosféricas.
Porém, correlação não implica causalidade e é preciso validar as possíveis relações entre causas e consequências, sendo que muitos dos dados correlacionados traduzem realidades físicas ou fenómenos dependentes (fogos florestais dependem da temperatura, lavagens de isoladores dependem do tipo de isoladores e da poluição existente, cegonhas dependem das bacias hidrográficas e da ocupação do solo, etc.).
O artigo inicia-se com a introdução aos diversos fatores a considerar para fiabilidade e tempo de vida restante das linhas e aos modelos que estão por trás da criação dos índices de risco. Segue-se uma descrição das ferramentas de correlação e da relação com a infraestrutura de bases de dados de referenciação espaciotemporal que é a infraestrutura que se liga ao sistema de informação geográfica e ao sistema de gestão de ativos. Depois apresenta-se a interface com o utilizador e as formas de visualização dos dados guardados.
A discussão da ferramenta é ilustrada com a descrição de exemplos do terreno, começando pelas correlações evidentes e fáceis de interpretar (e que inspiram a passagem da correlação à causalidade) até aos casos em que há correlações múltiplas de fenómenos aparentemente independentes e que requerem uma melhor análise para reduzir o espaço de ambiguidade e eventualmente encontrar outros fenómenos que sejam causas primordiais ou diferentes daquelas que já estão representadas na base de dados.
Termina-se com uma discussão das limitações encontradas – sobretudo no reporte e modelação espaciotemporal dos dados - e com propostas de extensão a outras redes e outras causas de análise e com referência ao impacto que esta metodologia teve na interpretação por parte da REN dos fatores que afetam a fiabilidade e o tempo de vida restante da sua rede de linhas aéreas.

 

Palavras chave:

Gestão de Ativos Baseada em Risco – Causas Ambientais – Sistemas de Informação Geográfica – Correlação – Causalidade – Índice de Risco – Fiabilidade – Indicadores de Qualidade de Energia – Visualização – Interface Homem-Máquina

 

 

 

 

 

Manutenção baseada no risco e gestão de tempo de vida das linhas aéreas

Manutenção baseada no risco e gestão de tempo de vida das linhas aéreas

por N. Pinho da Silva1, J. Casaca2, F. Azevedo 3, J. Gomes-Mota1, L. Campos-Pinto2

1 Albatroz Engenharia, 2 REN - Rede Eléctrica Nacional, 3 CENTRIA-FCT-Universidade Nova de Lisboa

apresentado na Conferência "Innovation for Secure and Efficient Transmission Grids" CIGRE Belgium 2014 , 12-14 Março, Bruxelas, Bélgica.

Resumo

O Operador do Sistema de Transmissão Português [ TSO - Transmission System Operator] lançou um programa de longo prazo para desenvolvimento de uma metodologia para otimizar a exploração e manutenção das linhas aéreas [ OHL - Over-Head Lines] baseada em modelos de risco e tempo de vida restante, a partir de informações de ativos , inspeção, manutenção e dados de terceiros. A metodologia deve fornecer estimativas de risco do dia seguinte e no próximo ano para operação e manutenção, respectivamente.

Os autores propõem uma combinação informações heterogéneas num modelo probabilístico que pode ser usado para encontrar políticas de manutenção, otimizando o compromisso entre redução de custos e qualidade de serviço. Ela aproveita os dados de campo de inspeções feitas a partir de helicóptero, o registos de eventos e os dados de terceiros. Essa abordagem é particularmente adequada à análise de risco das linhas pois estas estendem-se sobre territórios heterogéneos e estão sujeitas a múltiplos factores ambientais.

O procedimento considera a interação entre a OHL e o seu contexto espacio-temporal, afastando-se do método tradicional componente a componente para uma análise sistémica. Para lidar com a heterogeneidade coberto linhas de transmissão, a resolução espacial do modelo é orientada aos dados, variando de unidades administrativas portuguesas (maior) para o espaço físico (menor), de acordo com a forma como os dados são geograficamente modulados, enquanto a unidade de tempo pode variar de segundos a anos, satisfazendo assim os diversos requisitos tempo-âmbito do trabalho definido pela REN, o TSO em Portugal.

A metodologia suficientemente genérica para ser aplicado a diferentes contingências e diferentes intervalos temporais. O artigo mostra um exemplo de manutenção baseada no risco, considerando a fiabilidade da OHL sujeita a incêndios florestais, nevoeiro, e obstáculos como a vegetação.

 

Keywords

Manutenção e operação baseada em risco, Fiabilidade, Inspecção linhas aéreas, LiDAR

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Pontos de interesse de vegetação baseados em LiDAR (em cima) e ocupação do solo (em baixo)

Avanços na Gestão da Vegetação para melhorar a fiabilidade

Avanços na Gestão da Vegetação para melhorar a fiabilidade

por J. Gomes-Mota, F. Azevedo1, J. Casaca2, V. Almeida, N. Pinho da Silva, L. Campos Pinto2

1CENTRIA, Faculdade de Ciências e Tecnologia Universidade Nova de Lisboa, 2REN - Rede Eléctrica Nacional

apresentado por Vítor Almeida na International Conference on Condition Monitoring, Diagnosis and Maintenance - CMDM 2012, 2-5 de Setembro, 2013, Bucareste, Roménia, cmdm2013.org

 

Resumo

Os incidentes atribuídos a causa de vegetação passaram de uma das causas principais para um impacto negligenciável em menos de uma década.Isto deveu-se ao efeito cumulativo de quatro programas independentes, mas concorrentes, : 1 ) As inspecções de rotina com medição de distância com LiDAR estendida para toda a rede, atrbiuindo medidas quantitativas associados com graus de severidade para cada árvore potencialmente perigosa; 2) a classificação da faixa de passagem da linha eléctrica de acordo com o uso da terra , a densidade da vegetação e classificação das taxas de crescimento de árvores ; 3) acções específicas incluindo poda de árvores, poda e corte com as prioridades estabelecidas pela gravidade e criticidade de cada linha eléctrica; 4) as políticas públicas para a criação de rotas secundárias para remover a biomassa das florestas que mandatou o Operador do Sistema de Transmissão [ TSO, Transmission System Operator] limpar os caminhos de acesso (aceiros) em torno das linhas eléctricas.

O TSO Português (REN - Rede Eléctrica Nacional ) opera uma rede de 8443 km da linhas eléctricas aéreas com três níveis de tensão e incorre em custos significativos de investimento e de operação para atingir e manter o número de incidentes de vegetação em níveis mínimos. Por esse motivo, é importante criar um programa que substitua as actuais acções sistemáticas cegas por abordagens probabilísticas conduzindo à gestão baseada na análise de risco. Isso combina informações dos quatro programas com meio ambiente, confiabilidade e gestão de activos, dados com informações de terceiros. Tendo em conta que a qualidade de serviço por incidentes devidos à vegetação já está num nível ideal, o trabalho actual visa a optimização do processo também.

Palavras-chave

Gestão da vegetação, inspecção LiDAR, classificação, biomassa, gestão baseada no risco, optimização, manutenção.

2013_ren_vegetation_management

Exemplo de práticas avançadas de gestão da vegetação apoiadas pela REN, o operador de rede de transmissão [TSO, Transmission System Operator] Português.

Detecção automática de ninhos de cegonha em torres de MAT

 

Detecção automática de ninhos de cegonha em torres de MAT

por João Fernandes1, Maria Paula Queluz1, Tomás Brandão2, Francisco Azevedo3, João Gomes Mota3
1IT/IST/Universidade Técnica de Lisboa, 2IT/ISCTE-Instituto Universitário de Lisboa,3Albatroz Engenharia, Lisboa

apresentado na ConfTELE 2013, Castelo Branco, Portugal, 8-10 Maio, 2013.

 

Resumo

Este artigo propõe um método para a detecção automática de ninhos de cegonha no cimo de torres de linhas de muito alta tensão [VHV], usando dados de vídeo de inspecções de rotina de linhas eléctricas aéreas. O método inicia-se pela detecção das torres seguido pela busca de ninhos em cada uma das torres detectadas. No início, ambas as detecções são aplicadas a frames de vídeo consideradas independentemente. Posteriormente, a correlação temporal entre frames é explorada num esforço para melhorar os resultados. A detecção de torres baseia-se na busca de linhas rectas que correspondam ao modelo de torre. A busca de ninhos baseia-se na sua forma e cores típicas. Usando cinco vídeos com uma duração total de cerca de uma hora, o método foi capaz de detectar 83% das torres de linhas VHV e correctamente identificar as torres em risco (i.e., as torres com ninhos de cegonha).

Palavras-chave

Detecção de torres - detecção de ninhos- detecção de arestas - detecção de rectas - estimação do movimento