
Avaliação de Técnicas de Mineração de Dados para Predição de Desligamentos em Sistemas Elétricos de Potência
Author(s) -
Anderson Maia,
Jefferson Morais,
Yomara Pinheiro Pires,
Aldebaro Barreto da Rocha Klautau Júnior,
Daniel Martins
Publication year - 2015
Publication title -
anais do simpósio brasileiro de sistemas de informação (sbsi)
Language(s) - Portuguese
Resource type - Conference proceedings
DOI - 10.5753/sbsi.2015.5812
Subject(s) - physics , humanities , philosophy
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.