Made available in DSpace on 2013-08-07T18:53:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000403015-Texto+Completo-0.pdf: 1369362 bytes, checksum: 80f10cb0cad2240a06c6783c86c07472 (MD5) Previous issue date: 2008 / Forced outages are one of the most relevant elements of influence in the energy supply interruption and, thus, in the service quality. A correct identification of the causes that led to an outage become essential, once it provides a better way to allocate resources and investments to reduce problems in the electrical system, and, as a consequence, the improvement of reliability indices. To achieve this goal it is necessary to develop tools for the management, analysis and diagnostic of forced outage causes in the electric distribution system. This dissertation presents two methodologies to identify forced outage causes: a probabilistic model using Bayesian Networks, and an Artificial Neural Networks model. Initially, theoretical concepts and definitions required to understand Bayesian Networks and Artificial Neural Networks are presented, followed by a review on basic definitions of distribution system reliability and forced outage causes in the distribution system. After, are described training and validation steps of both forced outage cause identification methods. The knowledge base used for the network learning process was extracted from an event database provided by an electric utility. The knowledge discovery process comprised several stages, including one of data mining. This process turns the database into a more reliable and appropriate format, resulting in 8888 samples for construction, generation of the training and validation dataset of the proposed Bayesian Network and Neural Network models. Both heuristics were validated through the split-half method. The learning process of the Bayesian Network was done using the Expectation Maximization Algorithm, while for Neural Network was used Resilient back propagation learning algorithm, chosen specially because of its fast convergence and good performance. / Os desligamentos não programados são um dos fatores que mais contribuem para a interrupção do fornecimento de energia e, portanto, na qualidade do serviço prestado. Uma correta identificação das causas que originaram os desligamentos tornase cada vez mais indispensável para distribuir de forma mais eficaz os investimentos e recursos para a redução de problemas no sistema elétrico, trazendo como conseqüência direta destes investimentos a melhoria dos índices de confiabilidade. Dessa forma, torna-se necessário o desenvolvimento de ferramentas para gerenciamento, análise e diagnóstico de causas de eventos não programados que ocorrem nos sistema de distribuição das empresas. Nesta dissertação são apresentados dois métodos para identificação da causa de desligamentos não programados na rede de distribuição: um modelo probabilístico utilizando Redes Bayesianas e um modelo usando Redes Neurais Artificiais. Inicialmente é apresentada uma conceituação sobre aspectos teóricos fundamentais ao entendimento de Redes Bayesianas e Redes Neurais Artificiais, seguida de uma revisão sobre definições básicas acerca de confiabilidade e causas de desligamentos em sistemas de distribuição. Após, são descritas as etapas realizadas para treinamento e validação dos dois sistemas de identificação da causa de desligamentos não programados. A base de conhecimento utilizada para o aprendizado foi extraída de um banco de dados de eventos fornecido por uma concessionária de energia, cujo processo de extração de conhecimento consistiu em uma série de etapas, incluindo uma de mineração de dados. Esse processo tornou a base de dados mais confiável e adequada resultando em 8888 amostras para a construção, geração dos conjuntos de treinamento e validação dos modelos de Rede Bayesiana e de Rede Neural utilizados. Ambas heurísticas foram validadas através do método da prova bipartida (split-half method). O processo de aprendizagem da Rede Bayesiana foi realizado através do algoritmo de maximização da expectância (Expectation Maximization), enquanto que para a Rede Neural o algoritmo de treinamento escolhido foi o Resilient back propagation, devido as suas características de desempenho e velocidade de convergência.

Devido à mudança de paradigma originada pela evolução das redes elétricas inteligentes (Smart Grid), surgiram novos requisitos em automação de subestações de distribuição, sobretudo envolvendo operação, monitoramento, controle e proteção. Um nível mais avançado de automação é esperado na rede de distribuição com implementações do conceito de Smart Grid. O objetivo dos próximos sistemas de automação da distribuição é aperfeiçoar o uso dos recursos computacionais disponíveis, objetivando aumentar a disponibilidade do sistema elétrico, a qualidade da energia e a eficiência das concessionárias. E nessa nova realidade, a troca de informação entre os vários sistemas de informação de uma empresa do setor elétrico não é apenas desejada, mas, na maioria dos casos, necessária. Nesse contexto, se propõe uma arquitetura computacional capaz de transferir todas as informações geradas a partir da implementação de funcionalidades \"inteligentes\" na subestação, envolvendo as funções de supervisão, controle, monitoramento e proteção das subestações de distribuição, para o centro de controle da concessionária (COS), o que não está previsto nos protocolos normalmente utilizados, como DNP, ICCP, e IEC 61850. Para atingir esse objetivo é feita a investigação sobre o uso dos padrões internacionais propostos na arquitetura de referência do IEC para realizar tal integração, mostrando a necessidade de modificação nos objetos de dados definidos. Com o intuito de avaliar a viabilidade da arquitetura proposta foi desenvolvido um protótipo dentro do programa de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) regulado pela ANEEL (Agência Nacional de Energia Elétrica), em parceria com a CPFL (Companhia Paulista de Força e Luz). Nesse protótipo foram desenvolvidos módulos com funcionalidades \"inteligentes\" que promovem a migração de funções do centro de controle para a subestação. Além disso, o protótipo também implementa serviços web (Web Services) que são responsáveis pela integração da informação, tornando a troca de informação independentemente da plataforma onde os serviços são implementados. O texto contempla as anotações que refletem os passos dessa implementação do protótipo, bem como o registro dos testes exigidos pelos trabalhos, os quais compreenderam a implementação das novas funcionalidades, com a obtenção e tratamento dos dados, e seu posterior envio ao centro de controle. / Due to the paradigm shift caused by the evolution of the power grids, resulting in a new concept of Smart Grid, new requirements in automation of distribution substations emerged, especially those involving the operation, monitoring, control and protection. A more advanced level of automation is expected in the distribution network with implementations of the concepts related to Smart Grid. The goal of the next distribution automation systems is to optimize the use of available resources, intending to increase the availability of the power system, the power quality and the efficiency of the utilities. In this new context, the exchange of information between the various information systems of an electrical utility is not only desired, but in most cases, necessary. In this context, it is proposed a computational architecture capable of transferring all the information generated from the implementation of \"smart\" functions in the substation, involving supervisory, control, monitoring and protection of distribution substations, to the utility control center (COS), which is not provided for in the protocols commonly used by the utility, such as DNP, ICCP, and IEC 61850. Research on the use of international standards proposed in the IEC reference architecture to achieve such integration is also performed, revealing the necessity of modifying the defined data model. A prototype was developed in a partnership with CPFL (Companhia Paulista de Força e Luz), in order to assess the feasibility of the proposed architecture, within the R&D program regulated by ANEEL (Brazilian Electric Power Agency). Modules have been developed with the \"smart\" features that promote migration of some control center functions to the substation. In addition, the prototype also implements web services that are responsible for the data integration, with the information being exchanged regardless of the platform where the services are implemented. The text includes notes reflecting the steps of this prototype implementation, as well as the tests required to validate the model, which comprised the implementation of those new features, obtaining and processing the data, and subsequent sending to the utility control center (DMS).

Devido à mudança de paradigma originada pela evolução das redes elétricas inteligentes (Smart Grid), surgiram novos requisitos em automação de subestações de distribuição, sobretudo envolvendo operação, monitoramento, controle e proteção. Um nível mais avançado de automação é esperado na rede de distribuição com implementações do conceito de Smart Grid. O objetivo dos próximos sistemas de automação da distribuição é aperfeiçoar o uso dos recursos computacionais disponíveis, objetivando aumentar a disponibilidade do sistema elétrico, a qualidade da energia e a eficiência das concessionárias. E nessa nova realidade, a troca de informação entre os vários sistemas de informação de uma empresa do setor elétrico não é apenas desejada, mas, na maioria dos casos, necessária. Nesse contexto, se propõe uma arquitetura computacional capaz de transferir todas as informações geradas a partir da implementação de funcionalidades \"inteligentes\" na subestação, envolvendo as funções de supervisão, controle, monitoramento e proteção das subestações de distribuição, para o centro de controle da concessionária (COS), o que não está previsto nos protocolos normalmente utilizados, como DNP, ICCP, e IEC 61850. Para atingir esse objetivo é feita a investigação sobre o uso dos padrões internacionais propostos na arquitetura de referência do IEC para realizar tal integração, mostrando a necessidade de modificação nos objetos de dados definidos. Com o intuito de avaliar a viabilidade da arquitetura proposta foi desenvolvido um protótipo dentro do programa de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) regulado pela ANEEL (Agência Nacional de Energia Elétrica), em parceria com a CPFL (Companhia Paulista de Força e Luz). Nesse protótipo foram desenvolvidos módulos com funcionalidades \"inteligentes\" que promovem a migração de funções do centro de controle para a subestação. Além disso, o protótipo também implementa serviços web (Web Services) que são responsáveis pela integração da informação, tornando a troca de informação independentemente da plataforma onde os serviços são implementados. O texto contempla as anotações que refletem os passos dessa implementação do protótipo, bem como o registro dos testes exigidos pelos trabalhos, os quais compreenderam a implementação das novas funcionalidades, com a obtenção e tratamento dos dados, e seu posterior envio ao centro de controle. / Due to the paradigm shift caused by the evolution of the power grids, resulting in a new concept of Smart Grid, new requirements in automation of distribution substations emerged, especially those involving the operation, monitoring, control and protection. A more advanced level of automation is expected in the distribution network with implementations of the concepts related to Smart Grid. The goal of the next distribution automation systems is to optimize the use of available resources, intending to increase the availability of the power system, the power quality and the efficiency of the utilities. In this new context, the exchange of information between the various information systems of an electrical utility is not only desired, but in most cases, necessary. In this context, it is proposed a computational architecture capable of transferring all the information generated from the implementation of \"smart\" functions in the substation, involving supervisory, control, monitoring and protection of distribution substations, to the utility control center (COS), which is not provided for in the protocols commonly used by the utility, such as DNP, ICCP, and IEC 61850. Research on the use of international standards proposed in the IEC reference architecture to achieve such integration is also performed, revealing the necessity of modifying the defined data model. A prototype was developed in a partnership with CPFL (Companhia Paulista de Força e Luz), in order to assess the feasibility of the proposed architecture, within the R&D program regulated by ANEEL (Brazilian Electric Power Agency). Modules have been developed with the \"smart\" features that promote migration of some control center functions to the substation. In addition, the prototype also implements web services that are responsible for the data integration, with the information being exchanged regardless of the platform where the services are implemented. The text includes notes reflecting the steps of this prototype implementation, as well as the tests required to validate the model, which comprised the implementation of those new features, obtaining and processing the data, and subsequent sending to the utility control center (DMS).