Metodologia inteligente para o diagnóstico de alarmes em sistemas elétricos de potência

Resumo: O presente trabalho propõe uma metodologia de diagnóstico de eventos e alarmes no Sistema Elétrico de Potência (SEP) que sintetiza as informações sobre a causa e a localização do defeito em caso de contingências elétricas. Espera-se reduzir o esforço na análise da falta, agilizando a recomposição ou inibindo a ação de componentes faltosos, aumentado a segurança operacional. Conforme descrito no decorrer da pesquisa, profissionais operam muitos componentes da malha elétrica de forma remota. Estes assimilam a responsabilidade por monitorar e controlar muitas unidades em paralelo através de um centro de operação com um Sistema de Supervisão e Controle (SSC) em tempo real. Por esta atividade concentrar muitas variáveis, uma das estratégias adotadas é a utilização de eventos e alarmes. Alterações críticas em campo, que necessitem de atuação imediata precisam disparar alarmes para os operadores, todavia ações de emergência são configuradas para lançar eventos. Este ambiente sintetiza a observabilidade do sistema, embora também possua problemas, sendo descritos no trabalho. Para transpor estes obstáculos, a literatura técnica possui soluções, em sua maioria, técnicas de Inteligência Artificial (IA). Estas por tentar representar linhas de raciocínio humanas, auxiliam a construção de métodos que fortalecem a interpretação da falta elétrica por meio de análise dos alarmes e eventos do SSC. A principal técnica pesquisada foi à fusão dos conhecimentos das Redes de Petri (RPs) e a lógica Fuzzy. A partir da constatação que dados linguísticos (lógica Fuzzy) melhor representam as condições de observabilidade do SEP, e que as RPs possuem grande capacidade de executar cálculos simultâneos, criou-se um ambiente para o diagnóstico (classificação e localização) de faltas em sistema elétrico baseado em Redes de Petri Fuzzy (RPFs). Foram criados modelos para estas RPFs, baseados em conhecimento humano, que pudessem a partir da chegada de alarmes e eventos interpretar uma possível anomalia elétrica, resultando num diagnóstico com graus de possibilidade que indiquem a confiabilidade nesta solução, sendo estes modelos a principal contribuição científica do presente trabalho. Como forma de avaliação da metodologia foram efetuadas análises de duas contingências não programadas com base histórica de eventos da Companhia Paranaense de Energia (Copel), além de propor a título de comparação de resultados com um modelo encontrado na literatura também baseado em RPFs, mas orientado somente a localização da falta. A utilização desta metodologia agregou mais capacidade de análise, sintetizando o diagnóstico das faltas elétricas, promovendo ganhos significativos nos resultados. Isto é demonstrado através da análise dos testes realizados sobre a análise pós-falta em comparação com os resultados desta metodologia

Electrical Event Detection and Monitoring Data Storage from Wide Area Measurement System

Synchronized phasor measurement systems are being widely used around the world and have become essential elements in the evolution of the operation of large electrical power systems (EPS). These systems, called Phasor Measurement Units (PMUs), are capable of recording and communicating dynamic data from the EPSs in a synchronized way by GPS and with a high sampling rate, generate a huge set of data that, among many applications, has the capacity to detect events. In this way, this work presents a data management system architecture applied to a real PMU system located in the state of Paraná, Brazil that detects and storages events using principal component analysis and Pearson correlation. This method can detect and store electrical events that occurred during the operation of the national interconnected system of Brazil with good results

Electrical Event Detection and Monitoring Data Storage from Wide Area Measurement System

Synchronized phasor measurement systems are being widely used around the world and have become essential elements in the evolution of the operation of large electrical power systems (EPS). These systems, called Phasor Measurement Units (PMUs), are capable of recording and communicating dynamic data from the EPSs in a synchronized way by GPS and with a high sampling rate, generate a huge set of data that, among many applications, has the capacity to detect events. In this way, this work presents a data management system architecture applied to a real PMU system located in the state of Paraná, Brazil that detects and storages events using principal component analysis and Pearson correlation. This method can detect and store electrical events that occurred during the operation of the national interconnected system of Brazil with good results