Uma abordagem de analítica visual e clusterização para avaliação da qualidade da distribuição de energia elétrica - Fensterseifer, Henrique (2020)
Sistemas de distribuição de energia são frequentemente visualizados por métodos simples que apresentam os dados essencialmente na sua forma quantitativa. Os requisitos cada vez mais exigentes dos consumidores e da própria agência reguladora, bem como a complexidade do sistema elétrico, exigem que o Gerenciamento da Qualidade da Distribuição de Energia acompanhe tais avanços. Para aprimorar este gerenciamento e a tomada de decisões, é importante uma análise adequada dos dados que estão à disposição, permitindo um entendimento intuitivo do sistema. Explorando a aplicação de Visualização de Informações ao suporte à tomada de decisões acerca da distribuição de energia, esta pesquisa apresenta uma forma visual e intuitiva para interpretar e analisar as dimensões do sistema elétrico que influenciam a qualidade da energia distribuída. Diferentes técnicas de analítica visual foram utilizadas, através de uma plataforma de visualização de dados especificamente voltada à qualidade da energia - tema pouco explorado na comunidade e que, em geral, não é suficientemente enfatizado pelos sistemas informatizados das companhias. Via entrevistas com funcionários especialistas de uma empresa de distribuição de energia elétrica, definimos as funcionalidades do sistema, bem como as informações a serem apresentadas. Apresentamos ainda um modelo de avaliação da qualidade de energia baseado em clusterização de consumidores, utilizando os algoritmos K-Means e DBSCAN. Para validação dos resultados, potenciais usuários de uma distribuidora de energia utilizaram o sistema. Os resultados obtidos mostraram que a abordagem é útil e permite agilizar e reduzir o esforço necessário para avaliar a qualidade da energia. Constatou-se também que a solução proposta, ainda de acordo com a opinião dos mesmos, poderia ser utilizada por outras distribuidoras e que foi de fácil aprendizado. O modelo de avaliação baseado em clusterização permitiu identificar ao menos 160 consumidores, de um total de 67:000, com características que podem causar distorção da qualidade de energia. Medições in loco comprovaram a identificação de consumidores com violação dos limites adequados de tensão, permitindo a criação de um modelo proativo para gerenciar a qualidade do sistema de distribuição.