Metodologia para avaliação de projetos com ênfase na qualidade do serviço utilizando técnicas de inteligência artificial
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB |
Texto Completo: | https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/23544 |
Resumo: | The quality of the electricity distribution service has a great impact on consumer satisfaction and on guaranteeing the concession right for distribution companies. For the concessionaire under study, the main indicators of continuity of service are at levels below the regulatory limits, but due to budget restrictions, the forecast of benefit that the improvement or expansion projects bring to the continuity indicators must be assertive, for a targeting appropriate investment and decision making. In view of this scenario, a methodology was proposed for evaluating projects aimed at improving the quality of service, with the estimate of the benefit associated with the reduction in continuity indicators, using concepts of Artificial Neural Networks (ANN) and Genetic Algorithms (AG). The data used were extracted from the distributor's databases and analyzed to identify the input variables and propose models to predict the outputs of interest. The historical values of interruptions due to causes were considered as input and the results of the continuity indicators associated with the types of projects studied form the outputs of the model. The model was developed using the RNA Multi Layer Perceptron (MLP) topology and the results obtained by the simulation of the new methodology showed absolute relative errors almost 100 times smaller for estimating the benefits of the projects compared to the current method used by the distributor. |
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Metodologia para avaliação de projetos com ênfase na qualidade do serviço utilizando técnicas de inteligência artificialQualidade do serviçoIndicadores de continuidadeRedes neurais artificiaisAlgoritmos evolutivosProjetos de investimentoBenefício dos projetosQuality of serviceContinuity indicatorsArtificial neural networksGenetic AlgorithmsInvestment projectsBenefit of projectsCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAThe quality of the electricity distribution service has a great impact on consumer satisfaction and on guaranteeing the concession right for distribution companies. For the concessionaire under study, the main indicators of continuity of service are at levels below the regulatory limits, but due to budget restrictions, the forecast of benefit that the improvement or expansion projects bring to the continuity indicators must be assertive, for a targeting appropriate investment and decision making. In view of this scenario, a methodology was proposed for evaluating projects aimed at improving the quality of service, with the estimate of the benefit associated with the reduction in continuity indicators, using concepts of Artificial Neural Networks (ANN) and Genetic Algorithms (AG). The data used were extracted from the distributor's databases and analyzed to identify the input variables and propose models to predict the outputs of interest. The historical values of interruptions due to causes were considered as input and the results of the continuity indicators associated with the types of projects studied form the outputs of the model. The model was developed using the RNA Multi Layer Perceptron (MLP) topology and the results obtained by the simulation of the new methodology showed absolute relative errors almost 100 times smaller for estimating the benefits of the projects compared to the current method used by the distributor.NenhumaA qualidade do serviço de distribuição de energia elétrica apresenta grande impacto na satisfação do consumidor e na garantia do direito de concessão para as empresas distribuidoras. Para a concessionária em estudo, os principais indicadores de continuidade do serviço estão em patamares abaixo dos limites regulatórios, mas devido às restrições orçamentárias, a previsão de benefício que os projetos de melhoria ou expansão trazem aos indicadores de continuidade deve ser assertiva, para um direcionamento adequado dos investimentos e tomada de decisões. Diante desse cenário, foi proposta uma metodologia para avaliação de projetos destinados à melhoria da qualidade do serviço, com a realização da estimativa do benefício associado à redução nos indicadores de continuidade, utilizando conceitos de Redes Neurais Artificiais (RNA) e Algoritmos Evolutivos (AE). Os dados utilizados foram extraídos de bancos de dados da distribuidora e analisados para identificação das variáveis de entrada e proposição de modelos de predição das saídas de interesse. Os valores históricos de interrupções por causas foram considerados como entrada e os resultados dos indicadores de continuidade associados aos tipos de projetos estudados formam as saídas do modelo. O modelo foi desenvolvido utilizando a topologia de RNA Multi Layer Perceptron (MLP) e os resultados obtidos pela simulação da nova metodologia apresentaram erros relativos absolutos quase 100 vezes menores para estimativa dos benefícios dos projetos em comparação ao método atual utilizado pela distribuidora.Universidade Federal da ParaíbaBrasilEngenharia ElétricaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUFPBVillanueva, Juan Moises Mauriciohttp://lattes.cnpq.br/1446817462218646Sousa, Bruno José Sampaio de2022-07-18T14:12:44Z2022-05-262022-07-18T14:12:44Z2022-04-29info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/23544porAttribution-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPBinstname:Universidade Federal da Paraíba (UFPB)instacron:UFPB2022-07-19T13:29:15Zoai:repositorio.ufpb.br:123456789/23544Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufpb.br/PUBhttp://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/oai/requestdiretoria@ufpb.br|| diretoria@ufpb.bropendoar:2022-07-19T13:29:15Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB - Universidade Federal da Paraíba (UFPB)false |
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