DSpace logo
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/17181
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorPhilco Asqui, Luis Orlando-
dc.contributor.authorTorres Leones, Richard Rodrigo-
dc.date.accessioned2021-10-14T16:49:09Z-
dc.date.available2021-10-14T16:49:09Z-
dc.date.issued2021-09-20-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/17181-
dc.descriptionEl presente trabajo de titulación tiene como objetivo principal el Diseño de un Plan de Mantenimiento Predictivo para las subestaciones eléctricas principalmente a su componente más importante como lo es el transformador de potencia, mediante análisis estadísticos de los datos de temperatura obtenidos en estudios termográficos con el fin de establecer la importancia existente de las empresas distribuidoras en disminuir los indicadores de calidad, identificados y normados en las regulaciones del Arconel. Los objetivos establecidos permitieron conocer la realidad relacionada al tratamiento de los mantenimientos Predictivos para las subestaciones eléctricas y sus componentes mediante análisis estadísticos de los datos de temperatura obtenidos en estudios termográficos, confrontadas con las teorías que respaldan la gestión. Además, se analizaron las actividades realizadas por una empresa distribuidora para alcanzar los indicadores normados. La metodología que se va a aplicar en este análisis es de carácter descriptivo ya que se van analizar el estado de cada uno de los componentes instalados. También se desarrollará el método exploratorio, puesto que se obtendrá información de datos y se podrá clasificarlos según su orden o plan efectivo para futuros mantenimientos. Como conclusión se indicará la planificación más asertiva para corregir posibles fallas, dando recomendaciones para un ahorro en la versatilidad de los tiempos de respuesta en los mantenimientos futuros.en_US
dc.description.abstractThe main objective of this degree work is the design of a Predictive Maintenance Plan for electrical substations, mainly its most important component, the power transformer, through statistical analysis of temperature data obtained in thermographic studies in order to establish the existing importance of distribution companies in reducing quality indicators, identified and regulated in the Arconel regulations. The established objectives allowed to know the reality related to the treatment of Predictive maintenance for electrical substations and their components through statistical analysis of temperature data obtained in thermographic studies, confronted with the theories that support the management. In addition, the activities carried out by a distribution company to achieve the standard indicators were analyzed. The methodology to be applied in this analysis is descriptive, since the status of each of the installed components will be analyzed. The exploratory method will also be developed, since data information will be obtained and it will be possible to classify them according to their order or effective plan for future maintenance. As a conclusion, the most assertive planning to correct possible failures will be indicated, giving recommendations for a saving in the versatility of response times in future maintenance.en_US
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.language.isospaen_US
dc.publisherUniversidad Católica de Santiago de Guayaquilen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/en_US
dc.subjectSUBESTACIÓN ELÉCTRICAen_US
dc.subjectTERMOGRAFÍAen_US
dc.subjectSISTEMA ELÉCTRICOen_US
dc.subjectMANTENIMIENTO PREDICTIVOen_US
dc.titleDiseño de un plan de mantenimiento predictivo para los equipos de subestaciones mediante inspección termográfica.en_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_US
Aparece en las colecciones: Trabajos de Titulación - Carrera de Ingeniería en Eléctrico-Mecánica

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
T-UCSG-PRE-TEC-IEM-269.pdf3,89 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons