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The identification of the topology of electric power networks is a problem for the operation of electrical systems, topological errors affect applications such as contingency analysis, power flow estimation, etc. Distinguishing the way the lines are connected in distribution systems becomes even more complex, as changes are frequently made. The topology characterization can be considered a pattern recognition problem, since the voltages and power flows have a direct link with the structure in which the lines of a network are interconnected, that is, changes in these connections change the condition that currents flow through the network. With the progress in the processing capacity of computers and the large amount of information available, machine learning is greatly favored. The objective of this work is to apply artificial intelligence techniques to recognize the topology of distribution systems based on information from analog measurements. Tests were performed, based on the IEEE 33-bus distribution system, to retrieve information from the lines with the absence of part of topological data and data from analog measurements. The neural network was able to successfully retrieve information and return the topology of the distribution network. Resumo: A identificação da topologia de redes de energia elétrica é um problema para operação de sistemas elétricos, erros topológicos afetam aplicações como análise de contingencias, estimação do fluxo de potência, etc. Distinguir a forma de ligação das linhas em sistemas de distribuição torna-se ainda mais complexo, pois alterações são executadas frequentemente. A caracterização topologia pode ser considerado um problema de reconhecimento de padrões, dado que as tensões e fluxos de potência tem um vínculo direto com a estrutura em que as linhas de uma rede estão interconectadas, ou seja, alterações nessas conexões alteram a condição com que as correntes fluem pela rede. Com o progresso da capacidade de processamento dos computadores e a grande quantidade de informações disponíveis, a aprendizagem de máquina é bastante favorecida. O objetivo deste trabalho é aplicar técnicas de inteligência artificial para reconhecer a topologia de sistemas de distribuição a partir de informações de medições analógicas. Foram realizados testes, com base no sistema distribuição IEEE 33 barras, para recuperação das informações das linhas com ausência de parte de dados topológicos e dados das medições analógicas. A rede neural foi capaz de recuperar informações e retornar a topologia da rede de distribuição com êxito.

Identificação de Topologia de Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica por Métodos de Aprendizagem Inteligentes