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Sistema inteligente para o diagnóstico e a proatividade de sistemas de distribuição de energia elétrica

Resumo

Esta pesquisa tempo objetivo o desenvolvimento de um sistema computacional inteligente para a análise de anormalidades, como curtos-circuitos e distúrbios de tensão. O objetivo do sistema é identificar e localizar as possíveis fontes de tais anomalias operativas, propondo soluções proativas (ou seja, atuando de forma antecipatória dentro dos preceitos da manutenção preventiva). O sistema computacional, baseado em uma arquitetura neuro-fuzzy combinada com a teoria de evidência de Dempster-Shafer. Utiliza-se uma rede neural estável e plástica ART (Adaptive Resonance Theory) descendente, a qual apresenta um excelente desempenho em termos de precisão, rapidez de resposta e, em especial, proporciona a extração do conhecimento dos referidos eventos de modo contínuo. No entanto, a grande dificuldade do emprego das redes neurais da família ART refere-se ao tratamento das informações de entrada e de saída. A ênfase do projeto será o desenvolvimento de estratégias preventivas, investigando e identificando eventuais riscos à integridade dos SEP que podem resultar na interrupção ou perturbação do fornecimento de energia aos consumidores. A partir das informações centralizadas do sistema de aquisição de dados e sensores, buscar-se-á detectar o indício de precursores de faltas, ainda em um estágio incipiente, proporcionando a proatividade dos reais problemas operacionais que possam afetar, parcial ou globalmente, o atendimento às cargas do SEP, além de reduzir custos elétricos em componentes passíveis de serem danificados. Este sistema integrado deverá detectar eventuais problemas operacionais, reconhecer uma ampla gama de defeitos, avaliá-las com vista aos riscos à integridade do SEP e indicar medidas preventivas aos operadores. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
LIMA, FERNANDO P. A.; LOTUFO, ANNA DIVA P.; MINUSSI, CARLOS ROBERTO. Wavelet-artificial immune system algorithm applied to voltage disturbance diagnosis in electrical distribution systems. IET GENERATION TRANSMISSION & DISTRIBUTION, v. 9, n. 11, p. 1104-1111, AUG 6 2015. Citações Web of Science: 12.
LIMA, FERNANDO P. A.; LOTUFO, ANNA D. P.; MINUSSI, CARLOS R. Disturbance detection for optimal database storage in electrical distribution systems using artificial immune systems with negative selection. Electric Power Systems Research, v. 109, p. 54-62, APR 2014. Citações Web of Science: 12.

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