Gestión de mantenimiento basado en la confiabilidad de las redes del sub sistema de distribución eléctrico 22.9/13.2 kv de San Gabán – Ollachea

Descripción del Articulo

El presente trabajo de investigación tiene como objetivo diseñar un sistema de gestión de mantenimiento basado en la confiabilidad del sub Sistema de distribución de energía eléctrica, del Servicio Eléctrico San Gabán – Ollachea de la empresa Electro Puno S.A.A. ubicada en la Región de Puno entre lo...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Villanueva Cornejo, Marcos Jose
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2017
Institución:Universidad Nacional Del Altiplano
Repositorio:UNAP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:https://repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/6688
Enlace del recurso:http://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/6688
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Mantenimiento
Mantenimiento eléctrico
Descripción
Sumario:El presente trabajo de investigación tiene como objetivo diseñar un sistema de gestión de mantenimiento basado en la confiabilidad del sub Sistema de distribución de energía eléctrica, del Servicio Eléctrico San Gabán – Ollachea de la empresa Electro Puno S.A.A. ubicada en la Región de Puno entre los 500 m.s.n.m y los 4800 m.s.n.m., aplicando la metodología basada en la confiabilidad y el análisis de fallas de los elementos y componentes del sistema eléctrico. Para lo cual se empleó métodos estadísticos que permitió hacer una programación adecuada del mantenimiento preventivo a los elementos críticos de los equipos y sistemas eléctricos, para lo cual se realizó la descripción de las pruebas de confiabilidad de los datos de campo y de la metodología de la recolección de datos para poder deducir las funciones generales de confiablidad. De acuerdo a los resultados obtenidos en los análisis de falla, se realizaron las acciones y recomendaciones correspondientes para los planes de mantenimiento de los componentes de los sistemas eléctricos con lo que se pretende mejorar la confiabilidad y disponibilidad del sistemas, para ello se utilizó la metodología del análisis de datos de falla de la distribución de Weibull, con lo cual llegamos a la toma de decisiones y conclusiones.
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