Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2010 |
Autor(a) principal: |
SANTOS, Fábio Corrêa dos
![lattes](/bdtd/themes/bdtd/images/lattes.gif?_=1676566308) |
Orientador(a): |
TOSTES, Maria Emília de Lima
![lattes](/bdtd/themes/bdtd/images/lattes.gif?_=1676566308) |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
|
Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Pará
|
Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
|
Departamento: |
Instituto de Tecnologia
|
País: |
Brasil
|
Palavras-chave em Português: |
|
Área do conhecimento CNPq: |
|
Link de acesso: |
http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/2623
|
Resumo: |
A edição dos procedimentos de distribuição de energia elétrica (PRODIST) confirmou a análise comparativa entre empresas de distribuição de energia elétrica estabelecida pela Resolução 024/2000 como base para o estabelecimento das metas dos indicadores de continuidade DEC (Índice de Duração Equivalente de Interrupção por Consumidor) e FEC (Índice de Frequência Equivalente de Interrupção por Consumidor). O estabelecimento das metas é influenciado diretamente pela definição dos conjuntos de unidades consumidoras das empresas de distribuição de energia elétrica, portanto, é de interesse das empresas distribuidoras uma boa definição desses conjuntos. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma metodologia baseada em técnicas de aprendizado de máquina que auxilie as empresas de distribuição de energia elétrica na tomada de decisão da definição de conjuntos de unidades consumidoras objetivando melhor compatibilidade das metas para os indicadores de DEC e FEC com a realidade dos conjuntos em relação às características ambientais e de infra-estrutura da área de concessão da empresa distribuidora. |