Metodologia e desenvolvimento de um sistema de manutenção preditiva visando à melhoria da confiabilidade de ativos de usinas hidrelétricas

Abstract

A reestruturação do setor elétrico no Brasil, o recente avanço tecnológico e as crescentes exigências do mercado consumidor impuseram às empresas de geração de energia elétrica padrões mais rigorosos de qualidade, continuidade e segurança. Tornou-se imperativo para a área de manutenção, principal responsável pela qualidade da energia e pela disponibilidade dos equipamentos, conhecer os recursos disponíveis, dominar técnicas avançadas, realizar o inter-relacionamento entre sistemas, utilizar sistemas informatizados para histórico e análise dos dados dos equipamentos e para o planejamento dos trabalhos de manutenção, e utilizar de índices para comparação e controle. O presente trabalho se propõe a apresentar uma solução neste contexto. Tem como objetivo desenvolver uma metodologia para construção de um sistema de manutenção baseada em condição visando dar suporte às atividades de manutenção de ativos de usinas hidrelétricas e melhorar a confiabilidade destes ativos. A metodologia proposta apresenta conceitos de manutenção centrada em confiabilidade e técnicas de sistemas especialistas reunidas num sistema inteligente de apoio à tomada de decisão. Esta metodologia baseia-se no modelo de referência OSA-CBM (Open System Architecture for Condition-Based Maintenance) adaptado a uma arquitetura computacional cliente/servidor. Para a validação da metodologia foi implementado um sistema computacional que ficou designado como SIMPREBAL. Realizou-se um estudo de caso do sistema SIMPREBAL na usina hidrelétrica de Balbina. Os resultados deste estudo sugerem que a metodologia proposta possui um enorme potencial na detecção de falhas e sugestões de ações de manutenção, mas a implementação computacional tem muito a evoluir. O prognóstico de falhas e a análise da confiabilidade dos equipamentos são propostos na metodologia, mas não conduziram a resultados completamente conclusivos no estudo de caso em função do pouco tempo em que o sistema SIMPREBAL esteve em funcionamento e das poucas variáveis que puderam ser monitoradas. _______________________________________________________________________________ ABSTRACT

The electric sector’s rearrangement in Brazil, the recent technological progress and the growing demands of the consuming market had imposed to the electric power generation companies more rigorous patterns of quality, continuity and safety. It became imperative for the maintenance area, main responsible for the energy quality and for the equipments availability, that it know the available resources, dominate advanced techniques, accomplish the inter-relationship among systems, use computerized systems to report and analyse the equipments’ data and to plan and program the maintenance works, and use indexes for comparison and control. The present work proposes to present a solution in this context. Its objective is to describe a methodology for development of a condition-based maintenance system aiming to give support to the maintenance activities of hydroelectric power stations assets and to improve the reliability of these assets. The proposed methodology presents concepts of reliabilitycentered maintenance and techniques of expert systems gathered in an intelligent decision support system. This methodology is based on the OSA-CBM (Open System Architecture for Condition-Based Maintenance) reference model adapted to a client/server computational architecture. For validation of this methodology a computational system was implemented, designated as SIMPREBAL. A case study was done on SIMPREBAL system in the Balbina hydroelectric power station. The results of this study suggest that the proposed methodology has a huge potential on detecting failures and suggesting maintenance actions, but the computational implementation has a lot to develop. Failures prognostic and equipments reliability analysis are proposed in the methodology, but they didn't lead to completely conclusive results in the case study, due to the little time in that the SIMPREBAL system was in operation and to the little variables that could be monitored.