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https://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/2994| Document type: | Dissertação |
| Title: | Identificação de causas de desligamentos não programados em redes de distribuição |
| Author: | Tronchoni, Alex Bernsts  |
| Advisor: | Lemos, Flavio Antonio Becon |
| Abstract (native): | Os desligamentos não programados são um dos fatores que mais contribuem para a interrupção do fornecimento de energia e, portanto, na qualidade do serviço prestado. Uma correta identificação das causas que originaram os desligamentos tornase cada vez mais indispensável para distribuir de forma mais eficaz os investimentos e recursos para a redução de problemas no sistema elétrico, trazendo como conseqüência direta destes investimentos a melhoria dos índices de confiabilidade. Dessa forma, torna-se necessário o desenvolvimento de ferramentas para gerenciamento, análise e diagnóstico de causas de eventos não programados que ocorrem nos sistema de distribuição das empresas. Nesta dissertação são apresentados dois métodos para identificação da causa de desligamentos não programados na rede de distribuição: um modelo probabilístico utilizando Redes Bayesianas e um modelo usando Redes Neurais Artificiais. Inicialmente é apresentada uma conceituação sobre aspectos teóricos fundamentais ao entendimento de Redes Bayesianas e Redes Neurais Artificiais, seguida de uma revisão sobre definições básicas acerca de confiabilidade e causas de desligamentos em sistemas de distribuição. Após, são descritas as etapas realizadas para treinamento e validação dos dois sistemas de identificação da causa de desligamentos não programados. A base de conhecimento utilizada para o aprendizado foi extraída de um banco de dados de eventos fornecido por uma concessionária de energia, cujo processo de extração de conhecimento consistiu em uma série de etapas, incluindo uma de mineração de dados. Esse processo tornou a base de dados mais confiável e adequada resultando em 8888 amostras para a construção, geração dos conjuntos de treinamento e validação dos modelos de Rede Bayesiana e de Rede Neural utilizados. Ambas heurísticas foram validadas através do método da prova bipartida (split-half method). O processo de aprendizagem da Rede Bayesiana foi realizado através do algoritmo de maximização da expectância (Expectation Maximization), enquanto que para a Rede Neural o algoritmo de treinamento escolhido foi o Resilient back propagation, devido as suas características de desempenho e velocidade de convergência |
| Keywords: | REDES ELÉTRICAS - DISTRIBUIÇÃO ENERGIA ELÉTRICA - DISTRIBUIÇÃO MINERAÇÃO DE DADOS (INFORMÁTICA) REDES NEURAIS |
| CNPQ Knowledge Areas: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
| Language: | por |
| Country: | BR |
| Publisher: | Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul |
| Institution Acronym: | PUCRS |
| Department: | Faculdade de Engenharia |
| Program: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
| Citation: | TRONCHONI, Alex Bernsts. Identificação de causas de desligamentos não programados em redes de distribuição. 2008. 131 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2008. |
| Access type: | Acesso Aberto |
| URI: | http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/2994 |
| Issue Date: | 24-Mar-2008 |
| Appears in Collections: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
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