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Título:  
  Determinação de Causas de Interrupção não Programadas em Sistemas Elétricos Utilizando Redes Bayesianas e Lógica Fuzzy
Autor:  
  Rodrigo Laux Tabbal   Listar as obras deste autor
Categoria:  
  Teses e Dissertações
Idioma:  
  Português
Instituição:/Parceiro  
  [cp] Programas de Pós-graduação da CAPES   Ir para a página desta Instituição
Instituição:/Programa  
  PUC/RS/ENGENHARIA ELÉTRICA
Área Conhecimento  
  ENGENHARIA ELÉTRICA
Nível  
  Mestrado
Ano da Tese  
  2010
Acessos:  
  163
Resumo  
  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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