Desenvolvimento de um Modelo Matemático utilizando a Descoberta de Conhecimento Aplicado a Transformadores Trifásicos

Abstract

As Redes Inteligentes (Smart Grids) são consideradas a nova geração dos sistemas elétricos combinando avanços nas áreas de tecnologia da informação, sistemas distribuídos e telecomunicações. O seu uso disponibiliza maiores funcionalidades para o monitoramento e a gestão da rede de distribuição de energia elétrica, viabiliza a geração distribuída, realiza a recuperação automática de falhas e o controle de perdas, assim como torna possível a comunicação em tempo real com as unidades consumidoras de energia. Dentro do contexto das Redes Inteligentes, o processo de Descoberta de Conhecimento começa a ser utilizado para funções vinculadas ao gerenciamento e manutenção preventiva das redes, observa-se que esse processo já utiliza técnicas de Mineração de Dados (MD) em problemas vinculados ao consumidor final para a descoberta de perfis de consumo. Destaca-se que a partir de uma maior instrumentação das redes de distribuição de energia é possível obter uma base de dados com um volume considerável, tanto em tamanho, quanto em qualidade das informações, que podem ser utilizadas em uma nova gama de aplicações relacionadas a tomada de decisões administrativas vinculadas, por exemplo, a manutenção preventiva das redes/equipamentos de distribuição de energia. Esta nova abordagem é de fundamental importância para o setor elétrico, pois necessita de constantes manutenções e melhorias na sua estrutura, ao mesmo tempo que possuí um orçamento restrito que deve ser bem gerenciado para não prejudicar a qualidade do fornecimento de energia. Nesse contexto, essa pesquisa visa contribuir, investigando a aplicação da Descoberta de Conhecimento, utilizando uma regressão linear para desenvolver um modelo matemático que descreve o rendimento de um transformador que compõem uma subestação de energia, a partir dos resultados obtidos é possível realizar a manutenção preventiva nos equipamentos que estão com rendimento abaixo do previsto pelo modelo e portanto mais propícios a apresentarem falhas. O modelo proposto é desenvolvido e posteriormente validado com dados reais obtidos a partir de um sistema de aquisição de dados já implementado em uma grande concessionária de energia elétrica do Sul do Brasil, apresentando bons resultados.