DIAGNÓSTICO DE DISTÚRBIOS DE TENSÃO EM SISTEMAS DE DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA EMPREGANDO TÉCNICAS DE MINERAÇÃO DE DADOS

Resumo

Neste artigo propõem-se uma metodologia para detectar e classificar cinco tipos de distúrbios de tensão em sistemas de distribuição de energia elétrica empregando técnicas de processamento de sinais e de mineração de dados. Esta ferramenta de apoio à tomada de decisão provê maior segurança, confiabilidade e rentabilidade às concessionárias de energia elétrica. O procedimento adotado para diagnóstico de distúrbios contempla a extração de características dos sinais de tensão por meio da transformada wavelet, análise multirresolução e do conceito de energia, as quais são analisadas utilizando técnicas de mineração de dados, mais especificamente, os algoritmos J48, IBK e a rede neural artificial Perceptron Multicamadas. Dentro desta perspectiva, empregou-se o software Matlab para composição do banco de dados baseado nas equações representativas da operação normal e dos distúrbios sag, swell, outage, harmonics e flicker, e para extração das características dos sinais. Neste sentido, o sistema de diagnóstico compreende a análise e avaliação de um conjunto de 1800 eventos relativos ao estado operativo do sistema de energia elétrica. O diagnóstico foi realizado via software WEKA, no qual implementou-se também a seleção de atributos por meio do método InfoGainAttributeEval Ranker, a fim de otimizar o processo e obter melhor performance computacional. Os resultados obtidos demonstram que o método empregado é eficiente, robusto e propicia alta velocidade de processamento, o que permite, a priori, aplicação em tempo real.