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.

<p>An investigation of the dynamics governing the growth and development of the space industry with forecasts of the expected state and trajectory of the space industry under various policy tests and scenarios.</p>

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.

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.