Modelo matemático e computacional para avaliação do aquecimento interno de barramentos em painéis elétricos
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Data
2025-02-20
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Resumo
Esta pesquisa apresenta o desenvolvimento de um protótipo de arranjo de barramentos para
painéis elétricos, em uma parceria entre a Universidade e a Indústria local. O objetivo principal
é modelar matematicamente a elevação de temperatura em barramentos de cobre, utilizando uma
abordagem de modelagem do tipo caixa cinza. A pesquisa considera variáveis como geometria,
material, condições ambientais e o efeito da pintura dos barramentos. A metodologia envolveu
ensaios experimentais e simulações com diferentes configurações de ventilação e disposição
dos barramentos. Os resultados demonstraram que os modelos propostos, utilizando técnicas de
Machine Learning e Redes Neurais Artificiais, alcançaram alta precisão, com erros inferiores a
4% na estimativa de temperatura em barramentos e conexões. Embora os métodos tradicionais
de ensaio físico ofereçam boa precisão, o modelo desenvolvido proporciona essa precisão
com um investimento significativamente menor. Em comparação com métodos generalistas,
o modelo supera de forma significativa, oferecendo um mapeamento real das regiões internas
de aquecimento dos painéis, o que é fundamental para evitar problemas futuros devido à falta
de uma análise precisa. Além disso, a análise revelou que a pintura dos barramentos pode
reduzir a elevação de temperatura em até 36%. A contribuição científica desta pesquisa reside na
simplificação e precisão das validações térmicas em painéis elétricos, oferecendo uma ferramenta
eficaz para o design e manutenção de sistemas de distribuição elétrica. A parceria com a indústria
local foi fundamental para validar o modelo em condições reais, reforçando a aplicabilidade
prática dos resultados. As conclusões ressaltam a importância da pintura e ventilação adequada
para otimizar o desempenho térmico dos painéis, garantindo conformidade com as normas
técnicas e eficiência operacional.
Descrição
229 f.
Palavras-chave
Aquecimento, Barramentos de Cobre, Machine Learning, Metodologia, Modelagem caixa cinza, Painel elétrico, Redes Neurais Artificiais, Validação de modelo