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Mémoire de Maîtrise
DOI
https://doi.org/10.11606/D.3.2023.tde-28092023-101029
Document
Auteur
Nom complet
Raphael Toshio Sakai
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2023
Directeur
Jury
Almeida, Carlos Frederico Meschini (Président)
Cyrillo, Ivo Ordonha
Vasconcelos, Fillipe Matos de
Titre en portugais
Desenvolvimento de metodologia para auxílio à manutenção de redes de distribuição com base em localização de faltas e aplicação em Business Intelligence.
Mots-clés en portugais
Análise de dados
Energia (Qualidade)
Redes de distribuição de energia elétrica
Resumé en portugais
As concessionárias distribuidoras devem sempre garantir aos seus clientes o fornecimento de energia elétrica seguindo os critérios de qualidade da energia continuidade do serviço e os padrões de tensão e frequência, estabelecidos pelas diretrizes da agência reguladora ANEEL. Caso o desempenho das concessionárias seja aquém às normas, ficam sujeitas às penalizações. O presente trabalho apresenta uma nova abordagem com a finalidade de fornecer à empresa uma perspectiva para tomada de decisões em ações de manutenções preventivas e corretivas nas suas redes de distribuição, visando a melhoria da qualidade da energia entregue aos consumidores. Além disso, este trabalho traz uma contribuição relacionada aos campos de Data Analytics e Business Intelligence para a área de Redes Elétricas Inteligentes, a partir das pesquisas bibliográficas realizadas. O objetivo da metodologia é gerar, ao final, uma ferramenta visual de diagnóstico que apresente ao analista de planejamento atuais condições das redes de distribuição e os potenciais de melhorias para a qualidade da energia fornecida aos consumidores. O desenvolvimento da metodologia proposta baseia-se em dados resultantes de processos de Localização de Faltas para eventos de curto-circuito retroativos, aliado à variedade de recursos computacionais e de TI disponíveis atualmente, que favorecem a análise exploratória dos dados e, assim, o desenvolvimento de novas funcionalidades para as Redes Elétricas Inteligentes. A solução desenvolvida, então, apresentou novas propostas para as análises dos resultados provenientes de processos de localização de faltas e ilustrou a aplicação de técnicas de Data Analytics para a filtragem e manuseio dos dados, e o direcionamento das métricas estabelecidas.
Titre en anglais
Methodology development to assist in the maintenance of distribution networks based on fault location and application in business intelligence.
Mots-clés en anglais
Analytics
Business intelligence
Data analytics
Energy quality
Fault location
Predictive maintenance
Smart Grids
Resumé en anglais
Distribution energy utilities must always guarantee their customers the electricity supply following energy quality criteria continuity of service and voltage and frequency standards, established by the ANEEL regulatory agency guidelines. If the utilities' performance falls short of the norms, they are subject to penalties. The present work presents a new approach to provide the company with a perspective for decision-making in preventive and corrective maintenance actions in its distribution networks, aiming at improving the energy quality delivered to consumers. In addition, this work brings a contribution related to the fields of Data Analytics and Business Intelligence for the area of Smart Grids, based on the bibliographic research carried out. The objective of the methodology is to generate, at the end, a visual diagnostic tool that presents the planning analyst with the current conditions of the distribution networks and the potential for improvements in the energy quality supplied to consumers. The development of the proposed methodology is based on data resulting from Fault Location processes for retroactive short-circuit events, combined with the variety of computational and IT resources currently available, which favor the exploratory analysis of the data and, thus, the development of new features for Smart Grids. The developed solution, then, presented new proposals for the analysis of the results from fault location processes and illustrated the application of Data Analytics techniques for filtering and manipulating data, and directing the established metrics.
 
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Date de Publication
2023-09-28
 
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