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.creatorTronchoni, Alex Bernsts-
dc.creator.Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4745430T9por
dc.contributor.advisor1Lemos, Flavio Antonio Becon-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4782686H0por
dc.date.accessioned2015-04-14T13:56:11Z-
dc.date.available2008-07-21-
dc.date.issued2008-03-24-
dc.identifier.citationTRONCHONI, 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.por
dc.identifier.urihttp://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/2994-
dc.description.resumoOs 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 convergênciapor
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2015-04-14T13:56:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 403015.pdf: 1369362 bytes, checksum: 80f10cb0cad2240a06c6783c86c07472 (MD5) Previous issue date: 2008-03-24eng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.thumbnail.urlhttp://tede2.pucrs.br:80/tede2/retrieve/10970/403015.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.subjectREDES ELÉTRICAS - DISTRIBUIÇÃOpor
dc.subjectENERGIA ELÉTRICA - DISTRIBUIÇÃOpor
dc.subjectMINERAÇÃO DE DADOS (INFORMÁTICA)por
dc.subjectREDES NEURAISpor
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
dc.titleIdentificação de causas de desligamentos não programados em redes de distribuiçãopor
dc.typeDissertaçãopor
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