Localization of power outage in eletricity distribution networks: a methodology using artificial neural networks allied to client claims data from a utility
| Autor: | Souza, Fabrício Augusto de |
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| Přispěvatelé: | Castoldi, Marcelo Favoretto, Goedtel, Alessandro, Silva, Murilo da, Mathias Neto, Waldemar Pereira, Souza, Silvio Aparecido de |
| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2018 |
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| Zdroj: | Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) instacron:UTFPR |
| Popis: | A regulamentação do setor elétrico ocorrido nas últimas décadas, aliado com o aumento do nível de informação dos consumidores do setor, tem exigido das concessionárias de distribuição de energia elétrica maior eficiência de seus sistemas e maiores níveis de qualidade no fornecimento de energia a seus clientes. Desta forma, aspectos relacionados à duração das interrupções no fornecimento de energia se tornaram prioritários para as concessionárias. Neste cenário, com o intuito de melhorar a eficiência na localização de faltas em áreas rurais a partir de dados de corrente e tensão da saída do alimentador que ocorreu a falta, utilizando Redes Neurais Artificiais, aliado às informações referentes a chamadas de reclamações de clientes da região atingida. A metodologia desenvolvida se deu por meio de simulações no software ATPDraw, para geração dos dados de entrada das Redes Neurais Artificiais, desenvolvidas no software Matlab® em duas etapas, sendo a primeira responsável pela classificação das faltas e a segunda pela sua localização no alimentador do sistema de distribuição simulado. A utilização de dois tipos de Redes Neurais Artificiais, a Perceptron Multicamadas e os Mapas de Kohonen, uma para cada etapa, garantem um diferencial para a técnica. Os resultados apresentados apontam o potencial da metodologia proposta. The regulation of the electricity sector in recent decades, coupled with an increase in the level of information provided by consumers in the sector, has demanded from electricity distribution concessionaires greater efficiency of their systems and higher levels of quality in the supply of energy to their customers. Therefore, it has become a priority for the utilitys the aspects related to the duration of interruptions in the energy supply. In this scenario, in order to improve the failure localization efficiency in the electric distribution system, this works presents a method that proposes the localization of these power outage in rural areas from current and voltage data of the feeder output in which the failure happened, using Artificial Neural Networks, allied to data regarding calls of customer complaints from the affected region. The methodology was developed through simulations in the ATPDraw software, to generate the input data of the Artificial Neural Networks, developed in Matlab® software in two stages, being the first one is responsible for the classification of faults and the second one by its locations in the feeder of simulated distribution system. The use of two types of Artificial Neural Networks, the Multilayered Perceptron and the Kohonen maps, one for each step, assure a differential for the technique. The results presented point out the potential of the proposed methodology. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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