Made available in DSpace on 2015-04-14T13:56:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1
423824.pdf: 6424309 bytes, checksum: 1f3b110bca0fe71d61e0581ebee127c5 (MD5)
Previous issue date: 2010-03-29 / A correta determina??o de causas de desligamentos n?o programados ? fundamental para as empresas de energia definirem prioridades de investimento em melhorias no sistema el?trico. Dessa maneira, ? poss?vel evitar perdas e aperfei?oar a qualidade do servi?o de fornecimento. Esta disserta??o aborda um m?todo para a identifica??o de causas de interrup??es for?adas utilizando um sistema integrado de modelos baseados em l?gica fuzzy e Redes Bayesianas (RB). Para a etapa de treino da RB e estabelecimento de regras no dom?nio fuzzy, apresenta-se a an?lise de um banco de dados tratado com t?cnicas de Knowledge Discovery in Databases (KDD), permitindo o mapeamento de vari?veis de entradas e sa?das dos dados. Este mapeamento comp?s uma base de conhecimentos, possibilitando agrupar dados de forma a visualizar o padr?o de sobrecarga coerente com um sistema el?trico. O bloco fuzzy avalia eventos com maiores recorr?ncias, utilizando como par?metro valores m?nimos de aceita??o da resposta, e o bloco RB estima as causas dos demais eventos, priorizando as respostas que se consideram com baixa incerteza. Com o m?todo split-half a partir de 8.000 eventos, o sistema integrado se mostrou eficiente com o erro resultante de 5,94%. Apresentam-se outras an?lises visando a minimizar o erro de estima??o de causas, atrav?s da amplia??o do n?mero de vari?veis de entrada e o descarte de eventos com sa?das m?ltiplas. Ap?s o descarte, obteve-se um total de 15.994 eventos, sendo que para esta amostra, o erro final de identifica??o pela RB foi reduzido de 15,94% para 4,60%. Considerando 172 registros, com a inclus?o de tr?s vari?veis de entrada na base de dados, o erro na RB foi reduzido de 5,81% para 1,16%. Tamb?m se verifica que o comportamento do sistema ao avaliar dados incoerentes resultou em erro de 84,38%, mostrando-se a aplicabilidade em detectar registros sem caracter?sticas com um sistema el?trico. Por essas an?lises, a metodologia proposta mostrou-se eficaz na determina??o de causas de desligamentos n?o programados.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.pucrs.br:tede/3028 |
| Date | 29 March 2010 |
| Creators | Tabbal, Rodrigo Laux |
| Contributors | Lemos, Flavio Antonio Becon |
| Publisher | Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul, Programa de P?s-Gradua??o em Engenharia El?trica, PUCRS, BR, Faculdade de Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS, instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, instacron:PUC_RS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 207662918905964549, 500, 600, -655770572761439785 |
Page generated in 0.002 seconds