Sistema inteligente para tomada rápida de decisões nos sistemas elétricos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: SILVA FILHO, Milton Nunes da
Data de Publicação: 2006
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI)
Texto Completo: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3257
Resumo: Esta tese apresenta uma metodologia, baseada em técnicas de inteligência artificial, notadamente de sistemas especialistas e conjuntos aproximados, para auxiliar no processo de tomada de decisão. A idéia central foi desenvolver um conjunto de regras que possam auxiliar os operadores durante a análise de ocorrências e na recomposição sistêmica da rede da ELETRONORTE. Para isto, foi desenvolvida uma metodologia que utiliza além de uma base de conhecimento própria, a integração com os sistemas INFO_OPR, SAP/R3 e SAGE, já disponíveis na concessionária. Foi também concebido e implementado um sistema extrator de conhecimento de grandes bases de dados que funciona em conjunto com um sistema especialista. Este sistema inteligente hierárquico aciona rotinas computacionais externas de apoio, bem como bases de dados existentes na companhia. Para alcançar este objetivo o trabalho foi dividido em etapas: • Integração de sistemas de informação de operação e manutenção, onde se buscou centralizar e otimizar as informações históricas necessárias à formação da base de dados. • Extração e armazenamento do conhecimento existente da base integrada, através de um algoritmo baseado na Teoria dos Conjuntos Aproximados. • Monitoramento dos novos eventos através da execução em tempo-real das regras do banco de conhecimento. • Análise dos novos eventos sob o foco das regras do banco de conhecimento. • Consolidação dos resultados através da estruturação e o cálculo dos indicadores de desempenho da ELETRONORTE. Estes indicadores de desempenho são regidos pelos manuais e regras de consolidação disponibilizados pelo Operador Nacional de Sistemas – ONS. • Este sistema encontra-se em operação na ELETRONORTE.
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Para alcançar este objetivo o trabalho foi dividido em etapas: • Integração de sistemas de informação de operação e manutenção, onde se buscou centralizar e otimizar as informações históricas necessárias à formação da base de dados. • Extração e armazenamento do conhecimento existente da base integrada, através de um algoritmo baseado na Teoria dos Conjuntos Aproximados. • Monitoramento dos novos eventos através da execução em tempo-real das regras do banco de conhecimento. • Análise dos novos eventos sob o foco das regras do banco de conhecimento. • Consolidação dos resultados através da estruturação e o cálculo dos indicadores de desempenho da ELETRONORTE. Estes indicadores de desempenho são regidos pelos manuais e regras de consolidação disponibilizados pelo Operador Nacional de Sistemas – ONS. • Este sistema encontra-se em operação na ELETRONORTE.This thesis presents a methodology, based on techniques of artificial intelligence, especially of specialist and united systems approximate, to aid in the process of electric outlet of decision. The central idea was to develop a group of rules that you/they can aid the operators during the analysis of occurrences and in the system recompose of the net of ELETRONORTE. For this, it was developed a methodology that uses besides an own knowledge base, the integration with the systems INFO_OPR, SAP/R3 and SAGE, already available in the concessionary. It was also become pregnant and implemented a system extractor of knowledge of great bases of data that works together with a specialist system. This hierarchical intelligent system works routines external computations of support, as well as bases of existent data in the company. To reach this I aim at the work it was divided in stages: • Integration of systems of operation information and maintenance, where she looked for to centralize and to optimize the necessary historical information to the formation of the base of data. • Extraction and storage of the existent knowledge of the integrated base, through an algorithm based on the Theory of the Approximate Groups. • Monitoring of the new events through the execution in time-Real of the rules of the knowledge bank. • Analysis of the new events under the focus of the rules of the knowledge bank. • Consolidation of the results through the structuring and the calculation of the indicators of acting of ELETRONORTE. These acting indicators are governed by the manuals and rules of consolidation avaliable by the National Operator of Systems - ONS. • This system is in operation in ELETRONORTE.porUniversidade Federal de ItajubáPrograma de Pós-Graduação: Doutorado - Engenharia ElétricaUNIFEIBrasilIESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da InformaçãoCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELÉTRICA::SISTEMAS ELÉTRICOS DE POTÊNCIASistemas especialistasSistemas inteligentesExtração de conhecimentoMineração de dadosIntegração de sistemasSistema inteligente para tomada rápida de decisões nos sistemas elétricosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisLAMBERT-TORRES, Germanohttp://lattes.cnpq.br/1173620785883814SILVA, Luiz Eduardo Borges dahttp://lattes.cnpq.br/8514450520201861http://lattes.cnpq.br/4341259979650705SILVA FILHO, Milton Nunes daSILVA FILHO, Milton Nunes da. Sistema inteligente para tomada rápida de decisões nos sistemas elétricos. 2006. 204 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2006.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI)instname:Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)instacron:UNIFEILICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/bitstream/123456789/3257/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALTese_200630547.pdfTese_200630547.pdfapplication/pdf6853857https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/bitstream/123456789/3257/1/Tese_200630547.pdf5328e4c64b4327efdaf0971d8735ee43MD51123456789/32572022-04-07 11:01:47.415oai:repositorio.unifei.edu.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unifei.edu.br/oai/requestrepositorio@unifei.edu.br || geraldocarlos@unifei.edu.bropendoar:70442022-04-07T14:01:47Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI) - Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)false
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