Aplicación de técnicas predictivas en aisladores inspección visual, efecto corona y termografía en líneas de subtransmisión de la zona costera del país para establecer un plan de mantenimiento y evaluación técnica-económica.

Las pérdidas de energía eléctrica en la zona costera del país muestra porcentajes elevados como por ejemplo la Unidad de Negocio CNEL Sto. Domingo para el año 2018 presenta un 7,49% de pérdidas técnicas y 1% de pérdidas no técnicas según el Plan Maestro de Electrificación 2013-2022, en el volumen II...

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Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Κύριος συγγραφέας: Caluña Terreros, Erika Katiushka (author)
Άλλοι συγγραφείς: López Carrasco, Daysy Valeria (author)
Μορφή: bachelorThesis
Γλώσσα:spa
Έκδοση: 2019
Θέματα:
Διαθέσιμο Online:http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/20657
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description Las pérdidas de energía eléctrica en la zona costera del país muestra porcentajes elevados como por ejemplo la Unidad de Negocio CNEL Sto. Domingo para el año 2018 presenta un 7,49% de pérdidas técnicas y 1% de pérdidas no técnicas según el Plan Maestro de Electrificación 2013-2022, en el volumen II de Estudio y Gestión de la demanda Eléctrica realizado por el CONELEC, por lo que el presente trabajo pretende realizar un plan de mantenimiento basado en la aplicación de técnicas predictivas como inspección visual, efecto corona y termografía, donde se hizo uso de datos históricos desde el 2015 y actuales para la realización del análisis estadístico donde categorizó las anomalías encontradas en inspección visual en los aisladores para darles un grado de severidad, se realizó una predictiva donde se determinó un aumento del 1% de puntos de inspección que presentarán efecto corona y termografía para el año 2019, se demostró que el efecto corona se presenta en la zona costera a un nivel de 69KV debido a las condiciones climáticas, las pérdidas de energía por efecto corona son despreciables en comparación a las perdidas por salida de la línea no programadas, para la realización del plan de mantenimiento se determinó la frecuencia de inspecciones predictivas una vez al año y de mantenimiento preventivo dos veces al año para evitar las pérdidas económicas que para el año 2018 fueron de 56.459,19 USD.
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