Metodologia para planejamento da distribuição de energia elétrica através da aplicação de técnicas de análise de dados e inteligência de negócios.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Morais, Renan Franco de
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3143/tde-16032021-093322/
Resumo: As áreas de planejamento da manutenção e da inspeção das distribuidoras de energia têm papel fundamental na busca pelo atendimento de rigorosos índices de qualidade da energia elétrica oferecida aos consumidores, bem como na busca pela redução das Perdas Não-Técnicas (PNT) em sua área de concessão. Essas áreas demandam análises de uma grande quantidade de dados e comumente fazem uso de ferramentas de Analytics para alcançar seus objetivos. Este trabalho apresenta um sistema baseado em uma metodologia que consiste na aplicação de ferramentas de ETL (Extract, Transform, Load) e Business Intelligence para produzir diagnósticos confiáveis e objetivos de áreas com maior probabilidade de incidência de perdas não-técnicas e defeitos na rede de distribuição, fornecendo suporte para o direcionamento de ações preditivas e corretivas na rede elétrica.A solução proposta, contemplando a integração de sistemas de análise de rede e funcionalidades do ETL, permitiu a criação de importantes indicadores e relatórios relevantes para apoiar a tomada de decisão e definição de planos de manutenção e inspeção, bem como ações para melhoria dos índices de qualidade de energia.
id USP_31f0e34cf0cd1cdedf199a93a5f8c08f
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-16032021-093322
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Metodologia para planejamento da distribuição de energia elétrica através da aplicação de técnicas de análise de dados e inteligência de negócios.Methodology to electrical energy distribution planning through the application of data analysis techniques and business intelligence.Análise de dadosBusiness intelligenceData analyticsEnergia (Qualidade)ETLInteligência de negóciosManutenção preditivaNon-technical lossesPerdas não técnicasPlanning of power distribution networksPower qualityPredictive maintenanceRedes de distribuição de energia elétrica (Planejamento)As áreas de planejamento da manutenção e da inspeção das distribuidoras de energia têm papel fundamental na busca pelo atendimento de rigorosos índices de qualidade da energia elétrica oferecida aos consumidores, bem como na busca pela redução das Perdas Não-Técnicas (PNT) em sua área de concessão. Essas áreas demandam análises de uma grande quantidade de dados e comumente fazem uso de ferramentas de Analytics para alcançar seus objetivos. Este trabalho apresenta um sistema baseado em uma metodologia que consiste na aplicação de ferramentas de ETL (Extract, Transform, Load) e Business Intelligence para produzir diagnósticos confiáveis e objetivos de áreas com maior probabilidade de incidência de perdas não-técnicas e defeitos na rede de distribuição, fornecendo suporte para o direcionamento de ações preditivas e corretivas na rede elétrica.A solução proposta, contemplando a integração de sistemas de análise de rede e funcionalidades do ETL, permitiu a criação de importantes indicadores e relatórios relevantes para apoiar a tomada de decisão e definição de planos de manutenção e inspeção, bem como ações para melhoria dos índices de qualidade de energia.The maintenance and inspection planning areas of electrical power distribution utilities play an important role in pursuing the achievement of rigorous indexes related to the electrical power quality offered to the consumers as well as improving non-technical losses (NTL) reduction in concession area. These areas require analysis of a large amount of data and commonly use Analytics tools to achieve their goals. This study presents a system based on a methodology that consists of the application of ETL (Extract, Transform and Load) and Business Intelligence tools to produce reliable and objective diagnoses of areas with a higher probability of incidence of non-technical losses (NTL) and defects on distribution networks, providing support to direct predictive and corrective maintenance and inspection actions on the power distribution grid.The proposed solution, including the Power System simulator systems and ETL functionalities, allowed the creation of important indexes and relevant reports to support decision making and definition of maintenance and inspection plans, as well as improvement of power quality indexes.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPAlmeida, Carlos Frederico MeschiniMorais, Renan Franco de2020-11-24info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3143/tde-16032021-093322/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2021-03-24T22:30:02Zoai:teses.usp.br:tde-16032021-093322Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212021-03-24T22:30:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Metodologia para planejamento da distribuição de energia elétrica através da aplicação de técnicas de análise de dados e inteligência de negócios.
Methodology to electrical energy distribution planning through the application of data analysis techniques and business intelligence.
title Metodologia para planejamento da distribuição de energia elétrica através da aplicação de técnicas de análise de dados e inteligência de negócios.
spellingShingle Metodologia para planejamento da distribuição de energia elétrica através da aplicação de técnicas de análise de dados e inteligência de negócios.
Morais, Renan Franco de
Análise de dados
Business intelligence
Data analytics
Energia (Qualidade)
ETL
Inteligência de negócios
Manutenção preditiva
Non-technical losses
Perdas não técnicas
Planning of power distribution networks
Power quality
Predictive maintenance
Redes de distribuição de energia elétrica (Planejamento)
title_short Metodologia para planejamento da distribuição de energia elétrica através da aplicação de técnicas de análise de dados e inteligência de negócios.
title_full Metodologia para planejamento da distribuição de energia elétrica através da aplicação de técnicas de análise de dados e inteligência de negócios.
title_fullStr Metodologia para planejamento da distribuição de energia elétrica através da aplicação de técnicas de análise de dados e inteligência de negócios.
title_full_unstemmed Metodologia para planejamento da distribuição de energia elétrica através da aplicação de técnicas de análise de dados e inteligência de negócios.
title_sort Metodologia para planejamento da distribuição de energia elétrica através da aplicação de técnicas de análise de dados e inteligência de negócios.
author Morais, Renan Franco de
author_facet Morais, Renan Franco de
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Almeida, Carlos Frederico Meschini
dc.contributor.author.fl_str_mv Morais, Renan Franco de
dc.subject.por.fl_str_mv Análise de dados
Business intelligence
Data analytics
Energia (Qualidade)
ETL
Inteligência de negócios
Manutenção preditiva
Non-technical losses
Perdas não técnicas
Planning of power distribution networks
Power quality
Predictive maintenance
Redes de distribuição de energia elétrica (Planejamento)
topic Análise de dados
Business intelligence
Data analytics
Energia (Qualidade)
ETL
Inteligência de negócios
Manutenção preditiva
Non-technical losses
Perdas não técnicas
Planning of power distribution networks
Power quality
Predictive maintenance
Redes de distribuição de energia elétrica (Planejamento)
description As áreas de planejamento da manutenção e da inspeção das distribuidoras de energia têm papel fundamental na busca pelo atendimento de rigorosos índices de qualidade da energia elétrica oferecida aos consumidores, bem como na busca pela redução das Perdas Não-Técnicas (PNT) em sua área de concessão. Essas áreas demandam análises de uma grande quantidade de dados e comumente fazem uso de ferramentas de Analytics para alcançar seus objetivos. Este trabalho apresenta um sistema baseado em uma metodologia que consiste na aplicação de ferramentas de ETL (Extract, Transform, Load) e Business Intelligence para produzir diagnósticos confiáveis e objetivos de áreas com maior probabilidade de incidência de perdas não-técnicas e defeitos na rede de distribuição, fornecendo suporte para o direcionamento de ações preditivas e corretivas na rede elétrica.A solução proposta, contemplando a integração de sistemas de análise de rede e funcionalidades do ETL, permitiu a criação de importantes indicadores e relatórios relevantes para apoiar a tomada de decisão e definição de planos de manutenção e inspeção, bem como ações para melhoria dos índices de qualidade de energia.
publishDate 2020
dc.date.none.fl_str_mv 2020-11-24
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3143/tde-16032021-093322/
url https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3143/tde-16032021-093322/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1809090763746705408

Registros relacionados