1. TEDE PUCRS
  2. Teses e Dissertações dos Programas de Pós-Graduação da PUCRS
  3. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
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dc.creatorTabbal, Rodrigo Laux-
dc.creator.Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4428094J6por
dc.contributor.advisor1Lemos, Flavio Antonio Becon-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4782686H0por
dc.date.accessioned2015-04-14T13:56:19Z-
dc.date.available2010-06-02-
dc.date.issued2010-03-29-
dc.identifier.citationTABBAL, Rodrigo Laux. Determinação de causas de interrupções não programadas em sistemas elétricos utilizando redes Bayesianas e lógica fuzzy. 2010. 125 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2010.por
dc.identifier.urihttp://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/3028-
dc.description.resumoA correta determinação de causas de desligamentos não programados é fundamental para as empresas de energia definirem prioridades de investimento em melhorias no sistema elétrico. Dessa maneira, é possível evitar perdas e aperfeiçoar a qualidade do serviço de fornecimento. Esta dissertação aborda um método para a identificação de causas de interrupções forçadas utilizando um sistema integrado de modelos baseados em lógica fuzzy e Redes Bayesianas (RB). Para a etapa de treino da RB e estabelecimento de regras no domínio fuzzy, apresenta-se a análise de um banco de dados tratado com técnicas de Knowledge Discovery in Databases (KDD), permitindo o mapeamento de variáveis de entradas e saídas dos dados. Este mapeamento compôs uma base de conhecimentos, possibilitando agrupar dados de forma a visualizar o padrão de sobrecarga coerente com um sistema elétrico. O bloco fuzzy avalia eventos com maiores recorrências, utilizando como parâmetro valores mínimos de aceitação da resposta, e o bloco RB estima as causas dos demais eventos, priorizando as respostas que se consideram com baixa incerteza. Com o método split-half a partir de 8.000 eventos, o sistema integrado se mostrou eficiente com o erro resultante de 5,94%. Apresentam-se outras análises visando a minimizar o erro de estimação de causas, através da ampliação do número de variáveis de entrada e o descarte de eventos com saídas múltiplas. Após o descarte, obteve-se um total de 15.994 eventos, sendo que para esta amostra, o erro final de identificação pela RB foi reduzido de 15,94% para 4,60%. Considerando 172 registros, com a inclusão de três variáveis de entrada na base de dados, o erro na RB foi reduzido de 5,81% para 1,16%. Também se verifica que o comportamento do sistema ao avaliar dados incoerentes resultou em erro de 84,38%, mostrando-se a aplicabilidade em detectar registros sem características com um sistema elétrico. Por essas análises, a metodologia proposta mostrou-se eficaz na determinação de causas de desligamentos não programados.por
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2015-04-14T13:56:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 423824.pdf: 6424309 bytes, checksum: 1f3b110bca0fe71d61e0581ebee127c5 (MD5) Previous issue date: 2010-03-29eng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.thumbnail.urlhttp://tede2.pucrs.br:80/tede2/retrieve/11322/423824.pdf.jpg*
dc.languageporpor
dc.publisherPontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sulpor
dc.publisher.departmentFaculdade de Engenhariapor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsPUCRSpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectENGENHARIA ELÉTRICApor
dc.subjectSISTEMAS ELÉTRICOSpor
dc.subjectLÓGICA DIFUSApor
dc.subjectREDES NEURAISpor
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
dc.titleDeterminação de causas de interrupções não programadas em sistemas elétricos utilizando redes Bayesianas e lógica fuzzypor
dc.typeDissertaçãopor
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