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Previous issue date: 2012-09-24 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / The opening of the Brazilian market of electricity and competitiveness between companies in the energy sector make the search for useful information and tools that will assist in decision making activities, increase by the concessionaires. An important source of knowledge for these utilities is the time series of energy demand. The identification of behavior patterns and description of events become important for the planning execution, seeking improvements in service quality and financial benefits.
This dissertation presents a methodology based on mining and representation tools of time series, in order to extract knowledge that relate series of electricity demand in various substations connected of a electric utility. The method exploits the relationship of duration, coincidence and partial order of events in multi-dimensionals time series. To represent the knowledge is used the language proposed by M?rchen (2005) called Time Series Knowledge Representation (TSKR).
We conducted a case study using time series of energy demand of 8 substations interconnected by a ring system, which feeds the metropolitan area of Goi?nia-GO, provided by CELG (Companhia Energ?tica de Goi?s), responsible for the service of power distribution in the state of Goi?s (Brazil). Using the proposed methodology were extracted three levels of knowledge that describe the behavior of the system studied, representing clearly the system dynamics, becoming a tool to assist planning activities / A abertura do mercado brasileiro de energia el?trica e a competitividade entre as empresas do setor energ?tico fazem com que a busca por informa??es ?teis e ferramentas que venham a auxiliar na tomada de decis?es, aumente por parte das concession?rias. Uma importante fonte de conhecimento para essas concession?rias s?o as s?ries temporais de consumo de energia. A identifica??o de padr?es de comportamento e a descri??o de eventos se tornam necess?rias para a execu??o de atividades de planejamento, buscando melhorias na qualidade de atendimento e vantagens financeiras.
A presente disserta??o apresenta uma metodologia baseada em ferramentas de minera??o e representa??o de s?ries temporais, com o objetivo de extrair conhecimento que relacionam s?ries de demanda de energia el?trica de diversas subesta??es interligadas de uma concession?ria. O m?todo utilizado explora rela??es de dura??o, coincid?ncia e ordem parcial de eventos em s?ries temporais multidimensionais. Para a representa??o do conhecimento ser? utilizada a linguagem proposta por M?rchen (2005) chamada Time Series Knowledge Representation (TSKR).
Foi realizado um estudo de caso usando s?ries temporais de demanda de energia de 8 subesta??es interligadas por um sistema em anel, que alimenta a regi?o metropolitana de Goi?nia-GO, cedidas pela CELG (Companhia Energ?tica de Goi?s), permission?ria do servi?o de distribui??o de energia no estado de Goi?s (Brasil). Utilizando a metodologia proposta foram extra?dos tr?s n?veis de conhecimento que descrevem o comportamento do sistema estudado, representando a din?mica do sistema de forma clara, constituindo-se em uma ferramenta para auxiliar em atividades de planejamento
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/15454 |
| Date | 24 September 2012 |
| Creators | Queiroz, Alynne Concei??o Saraiva de |
| Contributors | CPF:53820126449, http://lattes.cnpq.br/9745845064013172, Bastos Filho, Carmelo Jos? Albanez, CPF:02636718443, FILHO, Carmelo Jos? Albanez Bastos., Ramos, Iloneide Carlos de Oliveira, CPF:24260142453, http://lattes.cnpq.br/0613948277011672, Aloise, Daniel, CPF:03553729406, http://lattes.cnpq.br/5093210888872414, Costa, Jos? Alfredo Ferreira |
| Publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Programa de P?s-Gradua??o em Engenharia El?trica, UFRN, BR, Automa??o e Sistemas; Engenharia de Computa??o; Telecomunica??es |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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