Una nueva metodología para el análisis de alarmas masivas en sistemas de potencia basada en sistemas cognitivos; A New Congnitive-Based Methodology for Massive alarm management System in Electrical Power Administration

Autor: Omar Aizpurúa P, Ramón Galán, Agustín Jiménez Avello
Jazyk: English<br />Spanish; Castilian<br />Portuguese
Rok vydání: 2011
Předmět:
Zdroj: Revista Científica de Ingeniería Energética, Vol 30, Iss 3 (2011)
Druh dokumentu: article
ISSN: 1815-5901
Popis: Este trabajo presenta una metodología que integra las técnicas disponibles en la gestión de alarmasmasivas en los centros de control y despacho de energía eléctrica, así como el aporte de cada entidad queestá involucrada en el sistema. Se abordan las técnicas de inteligencia artificial que se pueden utilizar asícomo los recursos de información de que se dispone. El objetivo ulterior se fundamenta en encontrar lacausa raíz de la avalancha de alarmas (árbol de alarmas) y reducir la cantidad de ellas utilizando técnicas deasociación o agrupamiento de forma que se cumplan con los estándares establecidos por la norma EEMUA191. Sobre este tema se han desarrollado otros trabajos, sin embargo el problema de la administración dealarmas en la industria sigue siendo un problema sin resolver de forma adecuada. La integración sedesarrolla utilizando la ontología de cada uno de los dominios del sistema, i.e., la ontología de las alarmas,del control, de los eventos, del flujo de energía y la ontología de secuencia de disparo. A la metodología sesuman el uso de los sistemas expertos para el tratamiento de las alarmas en forma de reglas y el uso desistemas neuro-borrosos para tratar la base histórica de datos de alarmas y fallos. This paper presents a methodology that integrates several available techniques to manage the massiveamount of alarm signals in electrical power dispatch control centers, as well as the contribution of eachentity involved in the system. Artificial intelligence techniques that can be used in this problem arereviewed here, based on the information resources available. The final objective is to find the root cause ofavalanches of alarms (Alarm Tree) and to reduce their number through grouping or clustering techniquesso that the EEMUA 191 standards are followed. Even though other contributions in this topic have beenmade before, the alarm management problem continues to be practically unsolved for many applicationsin industry. Here, the integration is developed using the ontology of each system domains, i.e., theontology corresponding to the alarms, controls, events, energy flow and trigger sequence. Additionally, inthis methodology, a rule based expert system is used to treat the alarms with a neural net based approachto treat the historical database of alarms and failures.
Databáze: Directory of Open Access Journals
Externí odkaz: