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Neste trabalho é proposta uma metodologia para redu‡Æo de custo de manuten‡Æo nos comutadores de tap sob carga(OLTC) dos transformadores de potência de extra alta tensÆo. A metodologia está baseada na utiliza‡Æo de redes neurais artificiais (RNA) para o processamento inteligente dos sinais de entrada dos comutadores. As redes neurais adequadamente treinadas permitem criar um sistema de informa‡Æo e diagnóstico dedicado a OLTC que podem interpretar e diagnosticar os componentes através das entradas em tempo real de forma a, postergar os intervalos de manuten‡Æo, prevendo quando o OLTC deverá sofrer interven‡Æo de manuten‡Æo baseada na condi‡Æo do OLTC. Foi adotada uma arquitetura de RNA de multiperceptron na qual a entrada considera um vetor com 22 entrada e apenas uma saída com o status da condi‡Æo do OLTC em fun‡Æo do tempo de opera‡Æo. Essa informa‡Æo de saída é utilizada para determinar os períodos de manuten‡Æo dos comutadores de tap. É realizada uma aplica‡Æo do sistema proposto considerando o comutador de tap sob carga de um banco de autotransformador de 500/230/13.8kV, 600MVA da Eletronorte e, os resultados indicam as vantagens da CBM usando RNA.

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