Negri, Virginia
(2022)
Manutenzione predittiva dei giunti mediante tecnologie di Intelligenza Artificiale per la prevenzione dei guasti nelle reti di distribuzione in MT.
[Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in
Ingegneria dell’energia elettrica [LM-DM270]
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Abstract
Lo scopo dell’elaborato è quello di valutare una prima applicazione di intelligenza artificiale per svolgere manutenzione predittiva sui giunti installati nella rete di distribuzione, al fine di prevenirne i guasti.
L’estensione delle reti in cavo è infatti in costante aumento per supportare lo sviluppo della rete elettrica e, per l’installazione di nuove linee o nella manutenzione di cavi, si fa uso di giunti, spesso soggetti a guasti e di difficile manutenzione. Risulta quindi importante svolgere manutenzione predittiva su questi componenti, al fine di prevenirne i guasti ed ottenere un risparmio in termini di tempo e denaro.
A seguito un’attenta analisi della struttura dei giunti, dei loro modi di guasto e dei parametri caratteristici, si è proceduto alla generazione sintetica di un dataset contenente misure sui giunti e, sulla base di specifici criteri applicati a questi valori, l’informazione sulla presenza o sull’assenza di un guasto.
Il dataset è stato poi utilizzato per la fase di apprendimento e di test di sei algoritmi di machine learning, selezionati a partire da considerazioni sullo stato dell’arte, valutato tramite una Revisione Sistematica della Letteratura (SLR).
I risultati così ottenuti sono stati analizzati tramite specifiche metriche e da questo caso di studio sono emerse le elevate potenzialità delle tecnologie di intelligenza artificiale ai fini della prevenzione dei guasti nelle reti di distribuzione, soprattutto se considerata la semplicità implementativa degli algoritmi.
Abstract
Lo scopo dell’elaborato è quello di valutare una prima applicazione di intelligenza artificiale per svolgere manutenzione predittiva sui giunti installati nella rete di distribuzione, al fine di prevenirne i guasti.
L’estensione delle reti in cavo è infatti in costante aumento per supportare lo sviluppo della rete elettrica e, per l’installazione di nuove linee o nella manutenzione di cavi, si fa uso di giunti, spesso soggetti a guasti e di difficile manutenzione. Risulta quindi importante svolgere manutenzione predittiva su questi componenti, al fine di prevenirne i guasti ed ottenere un risparmio in termini di tempo e denaro.
A seguito un’attenta analisi della struttura dei giunti, dei loro modi di guasto e dei parametri caratteristici, si è proceduto alla generazione sintetica di un dataset contenente misure sui giunti e, sulla base di specifici criteri applicati a questi valori, l’informazione sulla presenza o sull’assenza di un guasto.
Il dataset è stato poi utilizzato per la fase di apprendimento e di test di sei algoritmi di machine learning, selezionati a partire da considerazioni sullo stato dell’arte, valutato tramite una Revisione Sistematica della Letteratura (SLR).
I risultati così ottenuti sono stati analizzati tramite specifiche metriche e da questo caso di studio sono emerse le elevate potenzialità delle tecnologie di intelligenza artificiale ai fini della prevenzione dei guasti nelle reti di distribuzione, soprattutto se considerata la semplicità implementativa degli algoritmi.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
Autore della tesi
Negri, Virginia
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
Ingegneria dell'energia elettrica
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
giunto,intelligenza artificiale,machine learning,manutenzione predittiva
Data di discussione della Tesi
5 Ottobre 2022
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Negri, Virginia
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
Ingegneria dell'energia elettrica
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
giunto,intelligenza artificiale,machine learning,manutenzione predittiva
Data di discussione della Tesi
5 Ottobre 2022
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