PPGEA/CCET

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ROBERTO ARTURO QUEZADA SALES
DATA: 30/11/2018
HORA: 08:00
LOCAL: Auditório do anexo do Grupo de Sistemas de Potência
TÍTULO: PROPOSTA DE METODOLOGIA BASEADA EM SISTEMA DE SUPORTE A DECISÃO ESPACIAL E APRENDIZADO NÃO SUPERVISIONADO PARA ANALISE E MITIGAÇÃO DE FALTAS EM REDES DE DISTRIBUIÇÃO MODERNAS
PALAVRAS-CHAVES: smart grid, otimização da confiabilidade, mitigação de faltas, sistemas elétricos de distribuição, descoberta de conhecimento em base de dados, aprendizado não supervisionado
PÁGINAS: 110
GRANDE ÁREA: Multidisciplinar
ÁREA: Planejamento Energético
RESUMO: A disponibilidade e viabilidade de implantação de novas tecnologias (medidores inteligentes, recursos distribuídos de geração e armazenamento, estruturas de monitoramento, sensores, etc), bem como a ampliação das estruturas topológicas dos sistemas de potência (extensão de rede e equipamentos) e a crescente pressão do órgão regulador e da sociedade por um serviço de maior qualidade, resultaram em um aumento significativo da complexidade das tarefas de planejamento e operação das redes de distribuição de energia elétrica. Para permitir uma operação com qualidade, confiabilidade e segurança neste ambiente, é consenso da necessidade de integrar a camada elétrica da rede (physical network) com a camada de comunicação e informação (cyber network). A forma de executar esta integração é através das chamadas Redes de Energia Inteligentes ou Smart Grids. Este trabalho propõe o desenvolvimento de uma metodologia que permitirá avaliar o desempenho das tecnologias, bem como mitigar faltas em sistemas de distribuição de energia elétrica. O método proposto inclui a avaliação dos principais fatores que tem influência na qualidade do serviço. Topologia da Rede, disponibilidade de equipamentos de proteção, manobra e telecontrole e tráfego nas vias de acesso são avaliados em conjunto com a confiabilidade no fornecimento de energia, a fim de combinar os resultados destes critérios com indicadores de qualidade, que possibilitará mitigar os impactos de tais faltas e propor ações de investimentos a curto e médio prazo mais eficientes. O trabalho também abordará uma metodologia de análise baseada em Sistema de Suporte a Decisão Espacial, Técnica de Descoberta de Conhecimento em Base de Dados e Aprendizado de Máquina Não Supervisionado, proporcionando de maneira pratica e fácil a comparação entre alimentadores, subestações ou mesmo regiões que compõem um sistema de distribuição.
MEMBROS DA BANCA:
Interno - 2765680 - FRANCISCO SAVIO MENDES SINFRONIO
Externo à Instituição - MAURO SERGIO SILVA PINTO - UEMA
Presidente - 2174343 - OSVALDO RONALD SAAVEDRA MENDEZ