Determinação de causas de interrupções não programadas em sistemas elétricos utilizando redes Bayesianas e lógica fuzzy - Tabbal, Rodrigo Laux (2010)
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.