Este trabalho aborda o problema de modelagem de séries de vazões afluentes aos aproveitamentos hidrelétricos. A previsão de vazão natural fluvial é realizada semanalmente para 158 usinas hidrelétricas do Sistema Interligado Nacional (SIN), pois trata-se de insumo fundamental para o planejamento e operação do sistema elétrico brasileiro. Diversos modelos são utilizados na determinação destas previsões, entre os quais podem ser citados os modelos físicos, os estatísticos e aqueles que aplicam sistemas inteligentes. Apesar de contínuos aprimoramentos terem sido incorporados ao processo de previsão de vazão, existem alguns aproveitamentos hidrelétricos para os quais os resultados de estimação têm apresentado grandes desvios. Neste contexto, com a motivação de se obter uma resposta acurada, investigam-se os sistemas fuzzy como modelos concorrentes aplicados à previsão de vazões semanais. O objetivo do trabalho é reduzir os erros de estimação para uma usina piloto, incorporando à previsão de vazão os dados de precipitação. Para a construção da série histórica de precipitação média da bacia hidrográfica, fez-se uma exaustiva pesquisa por estações pluviométricas, seguida por tratamento de dados de medição e método de interpolação. Ao final do trabalho, é apresentada uma análise comparativa entre os resultados obtidos com o Modelo Autorregressivo Periódico (PAR) e o sistema de inferência fuzzy. Com base no desempenho observado, superior ao modelo autorregressivo, comprova-se a adequação do modelo proposto para a modelagem do processo hidrológico. / This work addresses the modelling problem of hydropower plants reservoir streamflow series. The natural streamflow forecasting for 157 hydroelectric power plants of the National Interconnected System - NIS is updated on a weekly basis, which is an essential input for the planning and operation of the Brazilian Electric Power System. Several models are used to determine this prediction, such as physicals, statisticals and the ones that use intelligent systems. Despite the improvements to natural streamflow forecasting, substantial deviation has been found for the expected results of some hydropower plants. Highlighted the importance of this variable, fuzzy systems applied to weekly streamflows forecasts will be investigated as alternative models, in order to obtain better results. The purpose of this work is to reduce the estimation errors for a pilot hydropower plant, incorporating precipitation data into the forecast. Therefore, an exhaustive research to acquire data from hydrometeorological stations was conducted. After being treated, a variable selection method was applied to the data, defining the most relevant input variables for the prediction model. At the end, a comparative analysis shows that the fuzzy model presents a better performance than the periodic autoregressive model used by ONS to plan the operation of the electric power system.

Este trabalho tem por objetivo localizar faltas em sistemas de distribuição de energia elétrica utilizando apenas dados de tensão pós-falta. Não são utilizados dados de corrente pois sua medição não é um requisito mínimo dos medidores inteligentes. Os dados coletados são fornecidos a um sistema fuzzy multicamadas. A seleção dos dados de entrada para o treinamento do sistema inteligente é uma característica exclusiva deste trabalho, por ser continuação da metodologia desenvolvida durante o mestrado do autor desta tese. O cenário estudado é um alimentador de um sistema de distribuição real, com 1600 barras e 505 transformadores. Para efeito de comparação de resultados, a distância da falta é obtida de duas formas: pela composição das estimações das impedâncias de sequência zero e positiva e pela estimação direta da distância. Os resultados se mostram satisfatórios, com erros condizentes aos que são encontrados na literatura, sendo que a estimação direta da distância da falta mostrou resultados ligeiramente melhores. / This work aims to locate faults in electrical energy distribution systems using only post-fault voltage data. Current data is not used because their measurement is not a minimum requirement of smart meters. The collected data is applied to a multilayer fuzzy inference system. The way voltage data is selected to train the fuzzy system is an exclusive feature of this work, since it is a continuation of the methodology developed during the master\'s dissertation of this thesis author. The scenario studied is a feeder of an actual distribution system, with 1600 buses and 505 transformers. For the purpose of results comparison, the distance of the fault is obtained in two ways: by the composition of the zero and positive sequence impedances estimations and by the direct estimation of the distance. The results are satisfactory, with errors that are consistent with those found in the literature, while the direct estimation of the fault distance presented slightly better results.

Os sistemas elétricos de potência modernos apresentam inúmeros desafios em sua operação. Nos sistemas de distribuição de energia elétrica, devido à grande ramificação, presença de extensos ramais monofásicos, à dinâmica das cargas e demais particularidades inerentes, a localização de faltas representa um dos maiores desafios. Das barreiras encontradas, a influência da impedância de falta é uma das maiores, afetando significativamente a aplicação dos métodos tradicionais na localização, visto que a magnitude das correntes de falta é similar à da corrente de carga. Neste sentido, esta tese objetivou desenvolver um sistema inteligente para localização de faltas de alta impedância, o qual foi embasado na aplicação da técnica de decomposição por componentes ortogonais no pré-processamento das variáveis e inferência fuzzy para interpretar as não-linearidades do Sistemas de Distribuição com presença de Geração Distribuída. Os dados para treinamento do sistema inteligente foram obtidos a partir de simulações computacionais de um alimentador real, considerando uma modelagem não-linear da falta de alta impedância. O sistema fuzzy resultante foi capaz de estimar as distâncias de falta com um erro absoluto médio inferior a 500 m e um erro absoluto máximo da ordem de 1,5 km, em um alimentador com cerca de 18 km de extensão. Tais resultados equivalem a um grau de exatidão, para a maior parte das ocorrências, dentro do intervalo de ±10%. / Modern electric power systems present numerous challenges in its operation. Fault location is a major challenge in Power Distribution Systems due to its large branching, presence of single-phase laterals and the dynamic loads. The influence of the fault impedance is one of the largest, significantly affecting the use of traditional methods for its location, since the magnitude of the fault currents is similar to the load current. In this sense, this thesis aimed to develop an intelligent system for location of high impedance faults, which was based on the application of the decomposition technique of orthogonal components in the pre-processing variables and fuzzy inference to interpret the nonlinearities of Power Distribution Systems with the presence of Distributed Generation. The data for training the intelligent system were obtained from computer simulations of an actual feeder, considering a non-linear modeling of the high impedance fault. The resulting fuzzy system was able to estimate distances to fault with an average absolute error of less than 500 m and a maximum absolute error of 1.5 km order, on a feeder about 18 km long. These results are equivalent to a degree of accuracy for the most occurrences within the ± 10% range.

O planejamento da operação de sistemas hidrotérmicos pode ser classificado como um problema de um sistema acoplado no tempo e no espaço, não linear, não convexo, estocástico e de grande porte. A complexidade do problema justifica a necessidade de utilização de diversas ferramentas computacionais com abordagens variadas. Este trabalho tem como objetivo a realização de estudos relacionados ao planejamento da operação energética de sistemas hidrotérmicos de geração, pela aplicação de componentes de software e de sistemas de inferência fuzzy. Pretende-se apresentar e aplicar um processo de desenvolvimento (UML Components), baseado em componentes de software, para a construção de modelos computacionais de simulação e otimização para servir de apoio ao planejamento da operação energética do sistema hidrotérmico brasileiro. O processo de desenvolvimento UML Components é aplicado de forma a nortear o desenvolvimento do software, para englobar as diferentes atividades realizadas nos fluxos de trabalho, além de incluir os vários artefatos produzidos. Como contribuição adicional, paralelamente ao uso dos componentes de software, este trabalho apresenta uma política de operação energética para reservatórios baseada em sistemas de inferência fuzzy Takagi-Sugeno. A política proposta é baseada na otimização da operação energética das usinas hidrelétricas, empregando o modelo de otimização desenvolvido. Com a operação energética otimizada, obtém-se as relações entre a energia armazenada do sistema e o volume útil operativo de cada usina a reservatório. A partir dessas relações são ajustados os parâmetros do modelo Takagi-Sugeno de ordem um. Ao optar-se por um sistema de inferência fuzzy para determinar a política de operação energética de um conjunto de reservatórios, obtém-se uma estratégia de ação/controle que pode ser monitorada e interpretada, inclusive do ponto de vista lingüístico. Outra vantagem na aplicação de sistemas fuzzy deve-se ao fato dos operadores humanos (especialistas) poderem traduzir, de forma consistente, e em termos de regras lingüísticas, o seu processo de tomada de decisões, fazendo com que a ação do sistema fuzzy seja tão fundamentada e consistente quanto a deles. / The operation planning of hydrothermal power systems can be classified as a nonseparable, nonlinear, nonconvex, stochastic and of large scale optimization problem. The complexity of this problem justifies the need for the use of various computational tools with different approaches. This work aims the accomplishment of studies related to the operation planning of hydrothermal power systems through the implementation of software components and fuzzy inference systems. It is intended to provide and implement a development process (UML Components) based on software components for building computational model of optimization and simulation to support the operation planning of the Brazilian hydrothermal power systems. The UML Components development process is a applied in a way to guide the software development to encompass different activities realized on workflows, as well as to include the various artifacts produced. As additional contribution, in parallel to the use of software components, it is intended to present an operational policy of reservoirs based on Takagi-Sugeno fuzzy inference systems. The proposed policy is based on optimization of hydropower operation, using the optimization model developed. Through the optimized operation, relations between system stored energy and the reservoir volume of each plat are obtained. With these relationships, the parameters of the Takagi-Sugeno model are adjusted. In choosing a fuzzy inference system for determining the operational policy of a set of reservoirs, it is obtained as strategy of action/control that can be monitored and interpreted including linguistic standpoint. Another benefit of the fuzzy system application refers to the fact that human specialists can consistently represent, through linguistic rules, their decision making process, making the fuzzy system action as consistent and sound as theirs.

Este trabalho tem por objetivo desenvolver uma abordagem fuzzy focando na estimação de curto prazo da demanda de potência ativa de um alimentador de sistema de distribuição de energia elétrica. A motivação para este trabalho encontra-se na redução do erro de estimação para que o sistema de distribuição como um todo seja corretamente operado. O destaque da abordagem desenvolvida é a metodologia de seleção de entradas para o sistema de estimação, que o treina fornecendo-lhe informações não redundantes e não desnecessárias sobre o comportamento da série temporal. Os resultados, obtidos com treinamento e teste de um sistema de inferência fuzzy multicamadas, mostram que as estimações realizadas selecionando as entradas do sistema de forma criteriosa apresentam menor erro que quando não há critério de seleção. Conclui-se então que a metodologia foi funcional e eficiente para o caso estudado, o que faz com que este trabalho resulte em válidas contribuições nas áreas de sistemas inteligentes, de sistemas dinâmicos e inclusive na forma metodológica de especificação de modelos de estimação de séries temporais. / This work aims to develop a fuzzy approach focusing on the short-term active power demand forecast in a feeder of an electrical energy distribution system. This work motivation lies on the reduction of the forecast error so that the whole distribution system can be correctly operated. The highlight of the developed approach is the methodology to select the inputs for the estimation system, which trains it giving to it non-redundant and non-unnecessary information about the time series behavior. The results, obtained by training and testing a multilayer fuzzy inference system, show that the estimations made by following a criterion to select the inputs have smaller error than when there is no selection criterion at all. It is therefore concluded that the methodology was functional and efficient for the case under study, what makes this work result in valid contributions for the fields of intelligent systems, dynamic systems and in the methodological way to specify models to estimate time series.

O objetivo desse trabalho foi de fazer a modelagem por meio de sistemas de inferência fuzzy da concentração dos gases dissolvidos em óleo mineral isolante à partir dos resultados de ensaios físico-químicos. Dessa forma, objetivou-se estender as técnicas de identificação de falhas em transformadores por meio da análise dos ensaios físico-químicos do óleo isolante. Para tanto adotou-se um mapeamento entre os dados de ensaios físico-químicos e de cromatografia gasosa feito por meio de sistemas de inferência fuzzy. Assim, por meio de resultados de ensaios físico-químicos, como cor, densidade, unidade, entre outro, tem-se uma estimativa da concentração dos gases dissolvidos no óleo mineral isolante do transformador. Assim, torna-se possível empregar técnicas de identificação de falhas baseadas na concentração dos gases dissolvidos, mas, valendo-se dos dados de ensaios físico-químicos.O sistema proposto foi validado por meio de dados reais e os resultados alcançados são compatíveis com aqueles obtidos por meio das técnicas convencionais. / The objective of this work was to do a modeling using the inference fuzzy system of the concentration of dissolved gases in insulating mineral oil getting from the physical-chemical results. The idea was to understand the techniques to identify failures on transformers by analyzing the physical-chemical results of the insulating mineral oil.To do that, the data from physical-chemical results and chromatographic results was mapped using the inference fuzzy system. So, by the results of the physical-chemical experiment such as color, density, humidity and so on, its possible to have a estimation of the concentration of dissolved gases in insulating mineral oil. Therefore, its possible to implement techniques to identify failures based on the concentration of dissolved gases using physical-chemical techniques.The propose system was validated by real data. The results using physical-chemical techniques were similar with the results using conventional techniques.

O planejamento da operação de sistemas hidrotérmicos pode ser classificado como um problema de um sistema acoplado no tempo e no espaço, não linear, não convexo, estocástico e de grande porte. A complexidade do problema justifica a necessidade de utilização de diversas ferramentas computacionais com abordagens variadas. Este trabalho tem como objetivo a realização de estudos relacionados ao planejamento da operação energética de sistemas hidrotérmicos de geração, pela aplicação de componentes de software e de sistemas de inferência fuzzy. Pretende-se apresentar e aplicar um processo de desenvolvimento (UML Components), baseado em componentes de software, para a construção de modelos computacionais de simulação e otimização para servir de apoio ao planejamento da operação energética do sistema hidrotérmico brasileiro. O processo de desenvolvimento UML Components é aplicado de forma a nortear o desenvolvimento do software, para englobar as diferentes atividades realizadas nos fluxos de trabalho, além de incluir os vários artefatos produzidos. Como contribuição adicional, paralelamente ao uso dos componentes de software, este trabalho apresenta uma política de operação energética para reservatórios baseada em sistemas de inferência fuzzy Takagi-Sugeno. A política proposta é baseada na otimização da operação energética das usinas hidrelétricas, empregando o modelo de otimização desenvolvido. Com a operação energética otimizada, obtém-se as relações entre a energia armazenada do sistema e o volume útil operativo de cada usina a reservatório. A partir dessas relações são ajustados os parâmetros do modelo Takagi-Sugeno de ordem um. Ao optar-se por um sistema de inferência fuzzy para determinar a política de operação energética de um conjunto de reservatórios, obtém-se uma estratégia de ação/controle que pode ser monitorada e interpretada, inclusive do ponto de vista lingüístico. Outra vantagem na aplicação de sistemas fuzzy deve-se ao fato dos operadores humanos (especialistas) poderem traduzir, de forma consistente, e em termos de regras lingüísticas, o seu processo de tomada de decisões, fazendo com que a ação do sistema fuzzy seja tão fundamentada e consistente quanto a deles. / The operation planning of hydrothermal power systems can be classified as a nonseparable, nonlinear, nonconvex, stochastic and of large scale optimization problem. The complexity of this problem justifies the need for the use of various computational tools with different approaches. This work aims the accomplishment of studies related to the operation planning of hydrothermal power systems through the implementation of software components and fuzzy inference systems. It is intended to provide and implement a development process (UML Components) based on software components for building computational model of optimization and simulation to support the operation planning of the Brazilian hydrothermal power systems. The UML Components development process is a applied in a way to guide the software development to encompass different activities realized on workflows, as well as to include the various artifacts produced. As additional contribution, in parallel to the use of software components, it is intended to present an operational policy of reservoirs based on Takagi-Sugeno fuzzy inference systems. The proposed policy is based on optimization of hydropower operation, using the optimization model developed. Through the optimized operation, relations between system stored energy and the reservoir volume of each plat are obtained. With these relationships, the parameters of the Takagi-Sugeno model are adjusted. In choosing a fuzzy inference system for determining the operational policy of a set of reservoirs, it is obtained as strategy of action/control that can be monitored and interpreted including linguistic standpoint. Another benefit of the fuzzy system application refers to the fact that human specialists can consistently represent, through linguistic rules, their decision making process, making the fuzzy system action as consistent and sound as theirs.

O objetivo desse trabalho foi de fazer a modelagem por meio de sistemas de inferência fuzzy da concentração dos gases dissolvidos em óleo mineral isolante à partir dos resultados de ensaios físico-químicos. Dessa forma, objetivou-se estender as técnicas de identificação de falhas em transformadores por meio da análise dos ensaios físico-químicos do óleo isolante. Para tanto adotou-se um mapeamento entre os dados de ensaios físico-químicos e de cromatografia gasosa feito por meio de sistemas de inferência fuzzy. Assim, por meio de resultados de ensaios físico-químicos, como cor, densidade, unidade, entre outro, tem-se uma estimativa da concentração dos gases dissolvidos no óleo mineral isolante do transformador. Assim, torna-se possível empregar técnicas de identificação de falhas baseadas na concentração dos gases dissolvidos, mas, valendo-se dos dados de ensaios físico-químicos.O sistema proposto foi validado por meio de dados reais e os resultados alcançados são compatíveis com aqueles obtidos por meio das técnicas convencionais. / The objective of this work was to do a modeling using the inference fuzzy system of the concentration of dissolved gases in insulating mineral oil getting from the physical-chemical results. The idea was to understand the techniques to identify failures on transformers by analyzing the physical-chemical results of the insulating mineral oil.To do that, the data from physical-chemical results and chromatographic results was mapped using the inference fuzzy system. So, by the results of the physical-chemical experiment such as color, density, humidity and so on, its possible to have a estimation of the concentration of dissolved gases in insulating mineral oil. Therefore, its possible to implement techniques to identify failures based on the concentration of dissolved gases using physical-chemical techniques.The propose system was validated by real data. The results using physical-chemical techniques were similar with the results using conventional techniques.

Os sistemas elétricos de potência modernos apresentam inúmeros desafios em sua operação. Nos sistemas de distribuição de energia elétrica, devido à grande ramificação, presença de extensos ramais monofásicos, à dinâmica das cargas e demais particularidades inerentes, a localização de faltas representa um dos maiores desafios. Das barreiras encontradas, a influência da impedância de falta é uma das maiores, afetando significativamente a aplicação dos métodos tradicionais na localização, visto que a magnitude das correntes de falta é similar à da corrente de carga. Neste sentido, esta tese objetivou desenvolver um sistema inteligente para localização de faltas de alta impedância, o qual foi embasado na aplicação da técnica de decomposição por componentes ortogonais no pré-processamento das variáveis e inferência fuzzy para interpretar as não-linearidades do Sistemas de Distribuição com presença de Geração Distribuída. Os dados para treinamento do sistema inteligente foram obtidos a partir de simulações computacionais de um alimentador real, considerando uma modelagem não-linear da falta de alta impedância. O sistema fuzzy resultante foi capaz de estimar as distâncias de falta com um erro absoluto médio inferior a 500 m e um erro absoluto máximo da ordem de 1,5 km, em um alimentador com cerca de 18 km de extensão. Tais resultados equivalem a um grau de exatidão, para a maior parte das ocorrências, dentro do intervalo de ±10%. / Modern electric power systems present numerous challenges in its operation. Fault location is a major challenge in Power Distribution Systems due to its large branching, presence of single-phase laterals and the dynamic loads. The influence of the fault impedance is one of the largest, significantly affecting the use of traditional methods for its location, since the magnitude of the fault currents is similar to the load current. In this sense, this thesis aimed to develop an intelligent system for location of high impedance faults, which was based on the application of the decomposition technique of orthogonal components in the pre-processing variables and fuzzy inference to interpret the nonlinearities of Power Distribution Systems with the presence of Distributed Generation. The data for training the intelligent system were obtained from computer simulations of an actual feeder, considering a non-linear modeling of the high impedance fault. The resulting fuzzy system was able to estimate distances to fault with an average absolute error of less than 500 m and a maximum absolute error of 1.5 km order, on a feeder about 18 km long. These results are equivalent to a degree of accuracy for the most occurrences within the ± 10% range.

Este trabalho tem por objetivo desenvolver uma abordagem fuzzy focando na estimação de curto prazo da demanda de potência ativa de um alimentador de sistema de distribuição de energia elétrica. A motivação para este trabalho encontra-se na redução do erro de estimação para que o sistema de distribuição como um todo seja corretamente operado. O destaque da abordagem desenvolvida é a metodologia de seleção de entradas para o sistema de estimação, que o treina fornecendo-lhe informações não redundantes e não desnecessárias sobre o comportamento da série temporal. Os resultados, obtidos com treinamento e teste de um sistema de inferência fuzzy multicamadas, mostram que as estimações realizadas selecionando as entradas do sistema de forma criteriosa apresentam menor erro que quando não há critério de seleção. Conclui-se então que a metodologia foi funcional e eficiente para o caso estudado, o que faz com que este trabalho resulte em válidas contribuições nas áreas de sistemas inteligentes, de sistemas dinâmicos e inclusive na forma metodológica de especificação de modelos de estimação de séries temporais. / This work aims to develop a fuzzy approach focusing on the short-term active power demand forecast in a feeder of an electrical energy distribution system. This work motivation lies on the reduction of the forecast error so that the whole distribution system can be correctly operated. The highlight of the developed approach is the methodology to select the inputs for the estimation system, which trains it giving to it non-redundant and non-unnecessary information about the time series behavior. The results, obtained by training and testing a multilayer fuzzy inference system, show that the estimations made by following a criterion to select the inputs have smaller error than when there is no selection criterion at all. It is therefore concluded that the methodology was functional and efficient for the case under study, what makes this work result in valid contributions for the fields of intelligent systems, dynamic systems and in the methodological way to specify models to estimate time series.