Aplicação de técnicas de Big Data Analytics às Smart Grids como forma de descoberta de padrões relevantes

Abstract

Os Sistemas Elétricos de Potência são responsáveis pelo suprimento de energia elétrica aos consumidores, tendo aumentando consideravelmente a sua complexidade ao longo dos anos. Entretanto, em muitos casos a sua infraestrutura ainda é concebida de acordo com padrões que não incorporam as tecnologias modernas de comunicação e computação, o que os torna vulneráveis a ameaças de diversas naturezas. O conceito de Smart Grid incorpora essas tecnologias às redes de distribuição, acrescentando funcionalidades que otimizam a distribuição de energia, minimizam as perdas e proporcionam a capacidade de auto-regeneração. As abordagens tradicionais de análise de dados não conseguem lidar de maneira adequada com o volume, velocidade, variedade, veracidade e valor associados aos dados gerados pelos sensores das Smart Grids. Uma maneira de superar essa limitação é o uso de Big Data Analytics. Nesse trabalho foi aplicada a técnica de Regressão Logística ao banco de dados do sistema de monitoramento de subestações subterrâneas instalado e operado pela CEEE-D na cidade de Porto Alegre - RS com objetivo de desenvolver um modelo matemático e computacional para a detecção de ocorrências de subtensão. O modelo foi testado e validado com dados reais, alcançando resultados satisfatórios.