Avaliação de Técnicas de Mineração de Dados para Predição de Desligamentos em Sistemas Elétricos de Potência

  • Anderson Maia Universidade Federal do Pará
  • Jefferson Morais Universidade Federal do Pará
  • Yomara Pires Universidade Federal do Pará
  • Aldebaro Júnior Universidade Federal do Pará
  • Daniel Martins Universidade Federal do Pará

Resumo


O volume de informações históricas relacionado ao comportamento dos sistemas elétricos de potência, fez aumentar significativamente a dimensão das bases de dados das empresas de energia, sem entretanto contribuir com a melhoria nos aspectos de operação, manutenção e qualidade do serviço, salvo para eventuais consultas do comportamento histórico de variáveis. Diversos trabalhos na literatura vêm sendo propostos para investigar diversos aspectos relacionados este problema. Alguns desses trabalhos abordam o problema da predição de ocorrência de desligamentos em sistemas de potência utilizando técnicas de mineração. No entanto, devido ao grande volume de dados, a busca por metodologias de preparação e seleção de dados torna-se importante. Neste trabalho, é apresentada uma proposta metodológica utilizando técnicas de mineração de dados aplicadas às séries temporais de medição fasorial sincronizada para auxílio da prevenção de desligamentos devido a desvios de tensão em sistemas elétricos de potência. São testadas algumas técnicas de mineração em dados obtidos em uma linha de transmissão de 230 kV que interliga as subestações de Tucuruí, Altamira, Rurópolis, constituindo o sistema elétrico Tramo Oeste do Pará.

Palavras-chave: PMU's, Sistemas Elétricos de Potência, desligamentos e mineração de dados

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Publicado
26/05/2015
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MAIA, Anderson; MORAIS, Jefferson; PIRES, Yomara; JÚNIOR, Aldebaro; MARTINS, Daniel. Avaliação de Técnicas de Mineração de Dados para Predição de Desligamentos em Sistemas Elétricos de Potência. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO (SBSI), 11. , 2015, Goiânia. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2015 . p. 155-162. DOI: https://doi.org/10.5753/sbsi.2015.5812.