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Classificação de conjuntos consumidores de energia elétrica via mapas auto-organizáveis e estatística multivariada

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-21T16:57:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1
207970.pdf: 2460629 bytes, checksum: 4983ad8cc897ed5f8e1367dec5be8b7b (MD5) / É apresentada uma metodologia para formação de agrupamentos de conjuntos consumidores de energia elétrica, contemplando desde a seleção das variáveis a serem utilizadas no processo, até a classificação dos grupos de acordo com a qualidade do fornecimento de seus integrantes. A partir dos dados atuais de 260 conjuntos sob concessão das Centrais Elétricas de Santa Catarina (CELESC), contendo 18 variáveis que descrevem características do mercado consumidor e do sistema elétrico de fornecimento, são selecionadas as variáveis mais significativas por meio da análise estatística multivariada. Então, utilizando uma validação cruzada entre um tipo de rede neural auto-organizável e o tradicional método estatístico das k-médias é feito o agrupamento dos conjuntos consumidores. Os grupos obtidos são classificados de forma a sinalizar quando o nível de continuidade seja inferior ao nível de referência, possibilitando detectar incompatibilidades com a meta, ou com o sistema elétrico de fornecimento. Conhecendo melhor a situação de cada conjunto, a concessionária pode aplicar o controle de qualidade necessário, e rever as tarifas de maneira a remunerar os investimentos indispensáveis à prestação do serviço de acordo com a qualidade regulamentada, ou discutir junto ao órgão regulador a situação do conjunto em relação à meta determinada.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/87238
Date January 2004
CreatorsSperandio, Mauricio
ContributorsUniversidade Federal de Santa Catarina, Coelho, Jorge
PublisherFlorianópolis, SC
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatxii, 92 f.| il., grafs., tabs.
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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