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Tipo de Mídia:
Texto
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Formato:
.pdf
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Tamanho:
6,13
MB
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Título: |
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Determinação de Causas de Interrupção não Programadas em Sistemas Elétricos Utilizando Redes Bayesianas e Lógica Fuzzy |
Autor: |
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Rodrigo Laux Tabbal
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Categoria: |
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Teses e Dissertações |
Idioma: |
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Português |
Instituição:/Parceiro |
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[cp] Programas de Pós-graduação da CAPES
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Instituição:/Programa |
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PUC/RS/ENGENHARIA ELÉTRICA |
Área Conhecimento |
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ENGENHARIA ELÉTRICA |
Nível |
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Mestrado
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Ano da Tese |
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2010 |
Acessos: |
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466 |
Resumo |
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A 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. |
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