Aplicação de inteligência computacional na resolução de problemas de sistemas elétricos de potência - López Sepúlveda, Gloria Patricia (2017)
Nesta tese são utilizados algoritmos de Inteligência Computacional para resolver quatro problemas da área de sistemas elétricos de potência, com o intuito de automatizar a tomada de decisões em processos que normalmente são realizados por especialistas humanos ajudados de métodos computacionais clássicos. Nesta tese são utilizados os algoritmos de aprendizado de máquina: árvores de decisão, redes neurais artificiais e máquinas de vetor de suporte, para realizar o processo de aprendizado dos sistemas inteligentes e para realizar a mineração de dados. Estes algoritmos podem ser treinados a partir das medições disponíveis e ações registradas nos centros de controle dos sistemas de potência. Sistemas Inteligentes foram utilizados para realizar: a) o controle centralizado Volt-VAr em modernos sistemas de distribuição de energia elétrica em tempo real usando medições elétricas; b) a detecção de fraudes nas redes de distribuição de energia elétrica realizando um processo de mineração de dados para estabelecer padrões de consumo que levem a possíveis clientes fraudadores; c) a localização de faltas nos sistemas de transmissão de energia elétrica automatizando o processo de localização e ajudando para que uma ação de controle da falta seja realizada de forma rápida e eficiente; e d) a coordenação de carga inteligente de veículos elétricos e dispositivos de armazenamento em tempo real utilizando a tecnologia V2G, nos sistemas de distribuição de energia elétrica a partir de medições elétricas. Para o problema de controle centralizado Volt-VAr os testes foram realizados em um sistema de 42 barras, para o problema de carregamento de veículos elétricos e de dispositivos de armazenamento os testes foram realizados usando um sistema de 34 barras, e os outros dois problemas foram testados com dados reais fornecidos por empresas do setor elétrico colombiano. O software WEKA, versão 3.8.0, foi utilizado para gerenciar os três algoritmos de aprendizado de máquina através do treinamento e validação dos algoritmos Multilayer Perceptron/Backpropagation para as redes neurais artificiais, o J48/C4.5 para as árvores de decisão e o SMO/PoliyKernel para as máquinas de vetor de suporte. Através dos resultados obtidos é possível comprovar o potencial dos Sistemas Inteligentes e da Mineração de Dados no desenvolvimento de algoritmos de automação para os quatro problemas da área de sistemas elétricos de potência.