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APLICAÇÃO DE TÉCNICAS INTELIGENTES NO AUXÍLIO À

1. ou seja um agente de interface regula o fluxo de troca de informa es com o exterior e existe um local comum a todos os agentes em que s o lidos e escritos todos os dados do programa A Figura 2 1 ilustra esta estrutura onde se encontram 8 agentes em que todos de comunicam entre si tr s podem ainda se executar de maneira recursiva e um realiza a fun o de agente de interface com os programas externos 21 PR AS A Programas Externos Quadro Negro Figura 2 1 Estrutura de um Sistema Multi Agente com Quadro Negro A vantagem desta estrutura a sua cooperatividade cada agente pode agir livremente acionar outros agentes ou a s1 pr prio recurs o durante a sua execu o A figura ilustra que a t cnica interna de um agente unidade circular cinza pode ser substitu da por outra sem que toda a estrutura venha a ser alterada Desta forma o primeiro passo no desenvolvimento de uma arquitetura de multi agentes identificar cada um dos agentes Uma de suas vantagens que a qualquer momento um novo agente pode ser incorporado estrutura No processo de identifica o dos agentes de praxe se realizar uma an lise todo partes ou seja observar o problema de forma macrosc pica e ir subdividindo o verificando quais s o os agentes que podem efetuar cada a o Normalmente quanto mais simples a a o de um agente mais f cil a sua substitui o futura Ao final da divis o das tar
2. Para inserir uma nova execu o a uma regra inicialmente deve se selecionar na rvore de navega o as regras que receber o a execu o Desta maneira o bot o Inserir Execu o gb ficar habilitado permitindo a inser o de uma nova execu o que dever aparecer contida na regra selecionada para a inser o conforme figura 1 7 EJ Editor de Regras ExemploELN rul O x Arquivo An lise Ajuda 13H 2 9 grandezas Regras PL Etso fistuar Regulador 1 EX a Regras cer Se UZNH1 AL Ent o so GW Atuar Regulador Figura I 7 Inserindo nova execu o a regra N o existe limite para o n mero de execu es que uma regra possa receber como mostrado na figura 1 8 116 Editor de Regras ExemploELN rul ley Regras EP Se UTNHZL UZ N Co ao ABRIR CHI E Se U1 L U ALPS lt lt FECHAR CHI go FECHAR CH2 Figura 1 8 Regra com v rias execu es simult neas 1 3 TESTANDO AS REGRAS Ap s a edi o das regras poss vel verificar o seu funcionamento executando o Teste de Regras Ctrl R presente no menu do Editor de Regras abrindo a janela da Figura 1 9 Janela de verifica o de regras 117 Na barra lateral esquerda s o listadas todas as grandezas editadas que possuem faixas Na rea direita s o listadas todas as execu es das regras que s o satisfeitas pelos valores mostrados s grandezas listadas Para editar os va
3. 13 REFER NCIAS BIBLIOGR FICAS C C Liu et al Testing and Maintenance Procedures for Expert System in Power System Operation and Planning Electra No 173 pp 92 113 Aug 1997 A A Penteado Jr et all Sistemas de Transmiss o de Energia El trica ANEEL A265 57 p ginas 2000 P gina da Internet www chesf gov br visitada em 01 04 2006 ONS Relat rio de Opera o do Sistema Interligado Nacional 2001 ONS Procedimentos de Rede Subm dulo 1 1 Introdu o Geral 21p 2002 ONS Atualiza o da Curva Bianual de Avers o a Risco para as Regi es Sudeste Centro Oeste Bi nio 2004 2005 ONS NT 157 2003 15p 2003 P gina da Internet www ons org br consultada em 12 02 2006 E Rich e K Knight Intelig ncia Artificial 2 Edic o Makron Books do Brasil Ed Ltda S o Paulo 1993 G Lambert Torres L E Borges da Silva G M Ribeiro e C LA Costa Aplica o de Sistemas Especialistas no Controle de Subesta es El tricas de Alta Tens o Revista Ci ncias Exatas UNITAU Vol 3 No 2 pp 67 74 Dez 1997 G Lambert Torres e V H Quintana Intelligent System Application to Power System Problem Solving Parts I amp II Electrical Dept amp Computer Engineering Waterloo University Ontario 1996 C A Protopapas K P Psaltiras e A V Machias An expert system for substation fault diagnosis and alarm processing IEEE Transactions on Pow
4. es especiais de funcionamento como no caso dos transformadores com ventila o for ada que chegam a ter um aumento de 20 quando da utiliza o desses dispositivos 2 Esses dois pontos atualmente j n o s o mais verdadeiros Com o advento do novo cen rio desregulamentado da energia el trica que se propagou em todo o mundo inclusive aqui no Brasil as empresas antes estatais e financiadas com recursos p blicos 11 passaram a ser privadas E mais remuneradas de acordo com o seu ativo e sua produtividade Qualquer nova obra ou instalac o deve ser aprovada antecipadamente pelo rg o regulador e somente gerar recursos para a companhia se ficar comprovada sua utilidade imediata n o sendo mais permitidas as folgas de especifica o que ocorriam no passado Neste novo cen rio inclusive novas obras dentro do antigo conceito de rea de concess o podem ser licitadas gerando a inclus o de uma outra companhia dentro da rea da primeira Este o caso que ocorre na Companhia Hidro El trica do S o Francisco CHESF que atualmente interage com companhias de gera o e empresas de transmiss o dentro da regi o Nordeste Este fato t o estranho que por exemplo em uma dessas linhas a CHESF entrega energia em uma ponta da linha a segunda empresa transmite e entrega a energia no outro extremo da linha para a pr pria CHESF 3 Ou seja existe uma linha dentro do sistema da CHESF que n o pertence a ela e sim
5. o de novas t cnicas inteligentes para a solu o de problemas ainda em aberto nestes centros There are some decades control center computational tools has used intelligent systems This work is one more contribution in this sense It applies new intelligent techniques to solve open problems in these centers Imtially an integrated solution for alarm processing 1s presented applying the intelligent multi agent techniques This solution tries to determine the main equipments reached in a disturbance of the system Following the output of the previous processing 1s used in order to find the corrective measures that the dispatcher should apply into system for These corrective measures are sought by an orderly search in the Instructions of Operation And then a solution using intelligent multi agents 1s presented This technique has been chosen for support of the two above processing due to its flexibility modularity and capacity of encapsulating several techniques The main module of this system 1s a ordered search by the graph dynamic technique Finally this thesis presents a tool for operative rule extraction from control center databases These databases possess a great number of relevant information that the operators don t have accessed due to the frequency and the number of measured points This tool allows the extraction of rules in large databases It has been built based on granular computation technique This technique was chosen b
6. o de problema e a uma estrat gia global de sua solu o c n o existe nenhum n vel de granularidade universal da informa o ou seja O tamanho de gr nulos orientado ao problema e dependente de usu rio O problema desenvolver uma estrutura computacional com esta forma granular e que possa representar e processar diversos tipos de conhecimento Surge assim a Computa o Granular um novo paradigma do processamento da informa o 9 Assim imediato que um conjunto de teorias j estabelecidas possam ser utilizadas dentro desta nova estrutura criando uma sinergia mediante troca de informa es e fus es conceituais Tr s teorias concorrem para isto a Teoria de An lise de Intervalo Interval Analysis a Teoria dos Conjuntos Difusos Fuzzy Sets Theory e a Teoria dos Conjuntos Aproximados Rough Sets Theory 61 A Teoria de An lise de Intervalo data do advento dos computadores um dos artigos pioneiros foi publicado em 1956 78 seguido por 79 e 80 Esta teoria trata dos conjuntos de dois valores por exemplo O e 1 ou verdadeiro e falso ou em sua extens o em uma cole o de intervalos a b c d e assim por diante Esta teoria tamb m tem tido algumas extens es como a Matem tica de Intervalos 81 e o C lculo de Intervalos 82 O presente trabalho apresenta uma contribui o na rea da Computa o Granular relatando uma fus o da Teoria de Conjuntos Difusos com a Teor
7. Figura 4 8 Fluxograma do algoritmo inicial Depois desses passos a tabela cont m somente aqueles exemplos que efetivamente representam o conhecimento por m podendo ainda ser reduzida Assim calcula se o conjunto base e em seguida o conjunto redu o obtendo se as regras de sa da extra das da base Finalmente agrupam se as regras similares contendo o conjunto final de regras representativas do conjunto de dados inicial Um exemplo deste algoritmo apresentado a seguir Para facilidade de entendimento foram selecionadas somente quatro grandezas de entrada e uma de sa da Seja a Tabela 4 1 onde existem diversos exemplos de condi es operativas de transformadores de redes de distribui o Pode se segundo experi ncia pr tica definir n veis faixas operativos por exemplo de O a 12 chama se Baixo de 12 a 30 chama se M dio e de 30 a 45 KVA de Alto Assim a Tabela 4 1 pode ser reescrita na forma da Tabela 4 2 71 Tabela 4 1 Conjunto de Dados Iniciais Exemplo 21 32 8 y leve 2 8 37 18 Normal 23 36 17 9 35 35 u 7 32 9 15 leve 2 8 32 40 5 Carregado Tabela 4 2 Conjunto de Dados Iniciais em Faixas Exemplo l M dio 2 3 4 5 6 7 8 9 Prosseguindo a aplicac o do algoritmo devem ser eliminados os atributos id nticos transformadores com comportamento id nticos
8. Universidade Federal de Itajub APLICA O DE T CNICAS INTELIGENTES NO AUX LIO OPERA O DOS CENTROS DE CONTROLE Carlos Henrique Val rio de Moraes Orientador Prof Germano Lambert Torres Co orientador Prof Luiz Eduardo Borges da Silva Tese de Doutorado apresentada Universidade Federal de Itajub para obten o do t tulo de Doutor em Engenharia El trica Abril 06 Dedico este trabalho aos meus pais pelo carinho paci ncia e compreens o SUM RIO SAS o AA A A ne E LATAS PONTAS AA a tons Lista de Abreviaturas e Siglas iii ii tn Capitulo 1 rod Ca id 1 1 O Complexo Novo Cenario Operativo 1 2 O Ambiente dos Centros de Controle 1 3 A Defini o dos Problemas 1 4 A Estrutura deste Trabalho Cap tulo 2 Processamento de Alarmes 2 1 Est gios dos Programas de Processamentos de Alarmes 2 2 A T cnica de Multi Agentes Inteligentes oooonnnnnnnnnnnnnnoninnnnnnnnno RAN ESE UA cies usd da 2 2 2 Agentes Especializados 2 3 A Estrutura do Programa Desenvolvido 2 3 1 M dulo de Configura o ccccccnnnncnnnnnnnnnnnnnnnonononnonanonnnnnnnnos 2 3 2 Monitor On Line 2 3 3 A Execu o do Programa de Processamento de Alarmes 2 3 4 Exemplo de Funcionamento dos Agentes cccccceeee 2 4 Considera es Finais do Cap tulo oocccnncnnnnnoooncn
9. V16 e ES EEE E EE ES EC E E E E 2 P LESTE X LV18 MATINHOS P GROSSA SUL C COMPRIDO 1X 100 MW El SID GUA RA COCELPA a S J PINHAIS v5 ARAUC RIA Or GUARICANA 3 X 9MW 1X 18 MW O MERC S O CAPANEMA C LARGO O V6 MORRETES O Q UMBARA O CURITIBA VI Qu 3x 419 MW 2 CHAMIN MH COPEL Companhia Paranaense de Energia 4X 4 5 MW JOINVILLE Sistema el trico do Paran para unidades co tens o acima de 69 kV Figura 4 11 Sistema El trico da COPEL Regi o de Curitiba BLUMENAU O 87 Tabela 4 20 Dados de Entrada do Exemplo Ilustrativo do Sistema COPEL 91 a os ose 1 055 097 054 0 962 0565 0947 05 oas 086 1 096 0981 1 101 oss A 5 0 972 0 55 1001 0 941 097 0928 095 096 0 939 0976 0971 0944 0 996 095 0 974 0908 0 993 A E oss 0 582 ose ose 0 955 0 90 0 925 0941 0577 0545 0544 0918 0972 0927 0945 1 004 0 954 0953 UN Ce tor ener osso 0877 ose 097 osr ossa osos osse 097 oso 097 oas oso ome foses A 8 1021 1 0588 0968 0 982 0959 0977 0978 0968 09088 0901 0978 1 05 0996 0995 0588 097a S A o i A AA E IA o ior 1 0885 0987 oas 0 858 0 978 0575 0968 0988 059 0 975 0988 0981 0956 1 os oe s u 1 0268 foes 0971 0984 0 963 098 os 097 1 oses os 1 oos
10. o granular que elimina algumas barreiras da sua utiliza o e cria novas perspectivas para o seu uso 4 4 1 O Algoritmo Inicial O algoritmo inicialmente proposto est apresentado na Figura 4 8 Ele baseado na confec o de conjuntos base e redu o O conjunto base cont m todas as grandezas com seu valor associado que s o fundamentais a confec o de uma determinada regra enquanto o conjunto redu o apresenta as grandezas do conjunto base mais aquelas necess rias para a defini o clara da regra Em outras palavras as grandezas do conjunto base s o indispens veis para a regra mas podem n o ser suficiente para a formula o desta mesma regra necessitando de outras grandezas formando assim o conjunto redu o O algoritmo inicia atrav s da defini o de faixas para cada grandeza Algumas dessas grandezas podem j estar divididas em faixas como aquelas em que os valores s o discretos Neste caso pode haver agrupamentos dessas grandezas Em seguida s o eliminados os atributos e exemplos id nticos gerando uma tabela livre de redund ncias Assim fica mais simples a verifica o e elimina o dos atributos dispens veis que s o aqueles que n o contribuem para a classifica o ou seja s o aqueles que quando eliminados n o modificam a classifica o final 70 Es y Informa es Discretizadas l Removendo Incoer ncias l Extraindo Redutos Agrupando Regras E
11. oooooonnnnnnccccccnnnoncnononnnononononanncnnnnncnnnnnonnnnnnnnss 19 Tabela 4 10 Conjunto de Atributos 1 Expandido cooooooooooooonocccccnncnnnnnnnnnnnnnnnnnos 80 Tabela 4 11 Conjunto de Atributos 1 Expandido sem Incongru ncia 81 Tabela 4 12 Conjunto de Atributos 1 Regras ccccccccnnncncnnnnnoonncnnncncnnnnnnnnnnnnnnnnnos 81 Tabela 4 13 Conjunto de Atributos 2 ic eeeeeeeeeeeerrrrreeeeeeeeeeeaeeada 82 Tabela 4 14 Conjunto de Atributos 2 Expandido sem Incongru ncia 82 Tabela 4 15 Conjunto de Atributos 2 Regras ccccccccnnnnnnnnnnoonnncnnncnnnnnnnnnonnnnnnnnnos 83 Tabela 4 16 Conjunto de Atributos 3 ii eeeeeeeeeeeererrrreeeeererarenenda 83 Tabela 4 17 Conjunto de Atributos 3 Expandido sem Incongru ncia 84 Tabela 4 18 Conjunto de Atributos 3 Regras cccccccccnnncncnnnnnoocncnnnccnnnnnnnnnnnnnononoss 85 Tabela 4 19 Conjunto Final de Regras com Incoer ncias ooooooconocccnccccccnnnnnnnnnnnos 85 Tabela 4 20 Dados de Entrada do Exemplo Ilustrativo do Sistema COPEL 91 88 Tabela 4 21 Conjunto Final de Regras para o Algoritmo Inicial 90 89 Tabela 4 22 Dados da Tabela 4 20 reescritos em Faixas Superpostas 90 Tabela 4 23 Conjunto Final de Regras para o Algoritmo Proposto 91 Tabela 4 24 Conjunto Final de Regras para o Algoritmo Inicial no IE
12. sa Monitor On Line dE Adicionar lt Remover Clique para remover Documento Associado MOF CHOS 117 2004 ID EE MAME Rev DS em to 03 2004 10_ TER 55 MOF CHOSAIS 2004 I0 ON NMNE_Rev17_em_16_09 200416 475 MOF CNOS 11 q 2004 IO OCHHE Rev 7 em 08 1 0 200411 48 45 E a Modelos de Documento YU MOP CNOS 129 2004 IO ON NNE Rev 17 em 16 09 2004 16 zap D i Figura 3 6 Janela de defini o da associa o de documentos 7 DE ota 42 O agente Modelos de documento gerencia a criac o os modelos formatos dos documentos Este agente estabelece uma associac o entre os nomes de modelos e os formatos que fazem parte do nome dos documentos Assim o agente estabelece se os documentos est o associados ou n o com as MOP s e seu tipo sistema manobra conting ncia opera o mensagem O item Sistema de Pesquisa cont m agentes que estabelecem com linhas de atua o para a pesquisa de documentos O agente Tipos de pesquisa permite associar o nome do tipo de busca recomposi o autom tica procedimento de manobra procedimento de controle busca geral e opera o em conting ncia e a sua forma de busca autom tica manual ou auxiliar Autom tica gerada pelo programa automaticamente manual feita pelo operador e auxiliar busca textos marcados dentro de textos j pesquisados O agente Agrupamentos s o realizadas as associa es dos modelos aos nomes de tipos de busca e a sua prioridade de
13. A Figura 3 7 mostra o fluxo de informa es neste m dulo O grupo funcional Extrator tem como objetivo extrair as informa es provenientes do arquivo de alarmes local do SAGE permitindo obter rapidamente o estado dos equipamentos importantes presentes no sistema el trico Com essas informa es este grupo pode notificar o programa se existe ou n o a necessidade de fornecer ao usu rio a busca instant nea de notifica es anteriormente inseridas ao sistema facilitando a r pida opera o sobre os pontos afetados O extrator executado sob o controle de in meras regras editadas pelo m dulo de configura o sendo plenamente configur vel pelo usu rio permitindo sua adapta o a outros sistemas existentes na empresa O grupo funcional Configurador oferece as fun es de edi o de regras heur sticas e importa es de documentos para pesquisa Sua atua o global sobre os 47 outros blocos do programa permitindo alterar ajustes tanto no extrator de informa es quanto no sistema de exibi o de resultados de busca O grupo funcional Exibidor permite uma busca expedita sobre os documentos importados desta maneira possibilitando o usu rio dispor de forma hierarquizada os t picos relacionados a busca Este grupo funcional trabalha em parceria com o grupo extrator para permitir a execu o de buscas autom ticas para problemas detectados no sistema el trico monitorado correspondente ao ti
14. es est o disponibilizadas aos usu rios Existem quatro partes principais neste menu de op es A primeira Monitor On Line foi relatada anteriormente A seguir s o apresentadas as demais partes onde os grupos de agentes que efetuam as fun es continuam a ser denominados por simplicidade tamb m por agentes O nome do agente determina sua fun o no gerenciamento de documentos En Configura es Ed Monitor On Line Le Ajustes ae Documentos bse Importar Documento e Gerenciar Documentos do Documentos Associados Modelos de Documento E Sistema de Pesquisa oe Tipos de Pesquisa E io Agrupamentos i e Equipamentos 5 Formatos de Nome fe a Termos do Formato a ER Dicion rio de Siglas Figura 3 4 Menu de configura o O item Manipulando Documentos agrupa os agentes que permitem manipular o fluxo de documentos que podem ser IOs Mensagens Operativas MOP s ou outro tipo de informe ou instru o normativa O agente Importar documentos abre uma tela para o usu rio com uma lista de arquivos documentos como mostrado na Figura 3 5 O usu rio pode assim selecionar 41 o documento a ser adicionado no rol daqueles dispon veis na sala de controle Para isto o formato do documento j deve ter sido registrado no agente Modelos de documentos caso isto ainda n o tenha ocorrido este agente chamado e sugere na tela do usu rio para a cria o de um formato para o mesm
15. lt gt gt gt gt Como mencionado anteriormente existem diversas formas de tratar estas incongru ncias A primeira seria ignora las eliminando exemplos que as causam A 80 segunda seria fazer uma ordem de prioriza o ou Import ncia da sa da por exemplo carregado normal e leve nesta ordem de import ncia para o sistema Neste exemplo optou se por eliminar os exemplos que causam as incongru ncias Assim fazendo e agrupando se exemplos iguais obt m se a Tabela 4 11 Tabela 4 11 Conjunto de Atributos 1 Expandido sem Incongru ncia Exemplo TrafoA TrafoB TrafoC Sa da M dio Aplicando se as t cnicas de conjunto base e de conjunto redu o na Tabela 4 11 encontra se a Tabela 4 12 e o conjunto de regras a seguir Se Trafo C Baixo Ent o Sa da Leve Se Trafo B Baixo Ent o Sa da Normal Se Trafo B Alto e Trafo C Alto Ent o Sa da Carregado Se Trafo C M dio Ent o Sa da Leve Se Trafo B M dio e Trafo C Alto Ent o Sa da Carregado Tabela 4 12 Conjunto de Atributos 1 Regras 81 De forma an loga viu se anteriormente que o Trafo B tamb m dispens vel gerando um conjuntos com os Trafos A C e D A Tabela 4 13 mostra o conjuntos de atributos 2 com estes trafos equivalente a Tabela 4 9 para o Conjunto de Atributos 1 enquanto a Tabela 4 14 mostra o conjunto j sem incongru ncias equivalente a Tabela 4 11 para o Conjunto de Atributo
16. of knowledge engineering for fault restoration operation in secondary power systems Electric Enginnering in Japan Vol 108 No I pp 51 59 1988 M M Adibi Issues and Problems in Power System Restoration in PES Task Force Report System Operations Challenges IEEE Transactions on Power Systems Vol PWRS 3 No 1 pp 118 126 1987 PES Task Force Report Power System Restoration Parts I and Il Power System Characteristics IEEE Transactions on Power Systems Vol PWRS 2 No 2 pp 271 277 May 1987 R J Kafka et all System Restoration Plan Development for a Metropolitan Electric System IEEE Transactions on Power Apparatus Vol PAS 100 No 8 pp 3703 3713 1981 108 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 IEEE Task Group on Long Range Distribution System Design The distribution system of the year 2000 IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems pp 2485 2490 August 1982 PES Task Force Report Power System Restoration Second Task Force Report EEE Transactions on Power Systems Vol PWRS 3 No 1 pp 118 126 1988 H Kim e Y Ko Artificial neural network based feeder reconfiguration for loss reduction in distribution systems IEEE Transactions on Power Delivery Vol 8 No 3 pp 1357 1367 1993 C Y Teo e H B Gooi Restoration of electrical power supply through an algorithm and knowledge b
17. operador no momento da ocorr ncia sob estresse procurar se existe uma IO para aquele dado dist rbio importante notar que nem todos os dist rbios e situa es operativas s o contemplados nos estudos de pr opera o devido ao seu n mero explosivo de poss veis arranjos Assim o operador pode estar fazendo uma busca por uma IO que n o existe mas fica a pergunta at quando procurar Esta quest o mais crucial quanto menor for a viv ncia do operador naquele centro de controle E mais uma IO pode chamar uma outra IO isto os procedimentos de uma IO podem ser complementados pelos procedimentos constantes em uma outra TO Por outro lado existe ainda um problema de gest o das IOs Elas s o emitidas pelo ONS e t m uma data e hor rio para entregar em vigor podendo incluir a revoga o de uma outra IO ou um conjunto delas Como as Os s o enviadas para os centros de controle mas n o diretamente para as salas de controle necess rio que eles cheguem as pastas consultadas pelos despachantes Parece que isto n o deveria acarretar maiores problemas mas a pr tica nao tem demonstrado isto 35 A troca das IOs nas pastas dos centros de controle enfrentam um problema de log stica A parte externa sala de controle tem hor rio de funcionamento comercial enquanto o despacho tem funcionamento interrupto Um exemplo de problema encontrado o seguinte uma IO passa a vigorar no lugar de outras duas Os as 0 hora
18. 0 96 ose 0 95 0 974 0575 0961 0 995 0 988 0988 1 0 974 0588 0 88 1 002 0975 A oss 1 095 0 56 058 056 0977 0978 0964 0997 055 055 1001 0 977 0 985 097 088 0974 A oss 1 foss 097 09 096 0 979 0 98 0968 0 907 0901 0991 1 098 ose 1 0909 0978 s foss 1 0580 0974 085 0 968 0 981 09883 0972 0988 0982 0992 1 001 0588 099 0888 0588 0977 S E foss 1 09 0976 0 987 0969 0 964 0 964 0 975 0 505 0 504 0 504 1 001 0 986 0 992 0 996 1 001 0881 5 o 1 1 o osos ore ose oroso 1 0995 0996 toca ose 0 996 ose 1 Jos s 1 002 0 998 0 981 0 989 0 975 0 988 0 989 0 982 1 0 996 0 996 1 002 0 991 0 997 0 997 0 999 0 983 E 1005 656 0685 055 0577 05 Loser 0665 oms ose ii 0564 0565 056 1 oes S E d i a _hb O bh h kh b i h O a i bh 88 Tabela 4 21 Conjunto Final de Regras para o Algoritmo Inicial 90 vis Agora aplicando o algoritmo proposto com as seguintes faixas de superposi o L valores inferiores ou iguais a 0 99 pu M valores entre 0 98 a 1 05 pu inclusive H valores superiores a 1 00 pu conforme a Figura 4 12 obt m se a Tabela 4 22 Conservando se como valores de sa da as condi es operativas Seguro S Alerta A Inseguro n vel 1 Ul e Inseguro n vel 2 U2 encontra se o seguint
19. 01000 1 01000 1 01000 1 01000 1 01000 1 01000 1 01000 1 01000 1 01000 1 01000 1 01000 1 01000 121 G100 1 01700 1 01700 1 01700 1 01700 1 01700 1 01700 1 01700 1 01700 1 01700 1 01700 1 01700 1 01700 G109 0 96994 0 96930 0 96865 0 96800 0 97026 0 96539 0 96375 0 96209 0 96043 0 95875 0 95808 0 95774 G118 0 95985 0 95768 0 95544 0 95311 0 96090 0 94280 0 93537 0 92689 0 91684 0 90365 0 89509 0 88165 G101 1 00797 1 00484 1 00156 0 99814 1 00948 0 98309 0 97255 0 96110 0 94867 0 93516 0 92942 0 92645 G110 0 97300 0 97300 0 97300 0 97300 0 97300 0 97300 0 97300 0 97300 0 97300 0 97300 0 97300 0 97300 Resultado Alerta Alerta Alerta Alerta Inseguro Seguro Seguro Seguro Seguro Seguro Inseguro Inseguro G102 0 99865 0 99726 0 99577 0 99417 0 99931 0 98682 0 98144 0 97544 0 96879 0 96144 0 95828 0 95663 G111 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 G103 1 00100 1 00100 1 00100 1 00100 1 00100 1 00100 1 00100 1 00100 1 00100 1 00100 1 00100 1 00100 G112 0 97500 0 97500 0 97500 0 97500 0 97500 0 97500 0 97500 0 97500 0 97500 0 97500 0 97500 0 97500 G104 0 97100 0 97100 0 97100 0 97100 0 97100 0 97100 0 97100 0 97100 0 97100 0 97100 0 97100 0 97100 G113 0 99300 0 99300 0 99300 0 99300 0 99300 0 99300 0 99300 0 99300 0 99300 0 99300
20. 1 05000 1 05000 1 05000 1 05000 1 05000 G8 1 01500 1 01500 1 01500 1 01500 1 01500 1 01500 1 01500 1 01500 1 01500 1 01500 1 01500 1 01500 G17 0 99439 0 99500 0 99536 0 99546 0 99399 0 99323 0 98942 0 98327 0 97384 0 95801 0 94477 0 91848 G26 1 01500 1 01500 1 01500 1 01500 1 01500 1 01500 1 01500 1 01500 1 01500 1 01500 1 01500 1 01500 G9 1 05165 1 05097 1 04959 1 04747 1 05173 1 03144 1 01442 0 99054 0 95708 0 90756 0 87940 0 86204 G18 0 97300 0 97300 0 97300 0 97300 0 97300 0 97300 0 97300 0 97300 0 97300 0 97300 0 97300 0 97300 G27 0 96800 0 96800 0 96800 0 96800 0 96800 0 96800 0 96800 0 96800 0 96800 0 96800 0 96800 0 96800 119 G28 0 96823 0 96681 0 96535 0 96387 0 96893 0 95757 0 95337 0 94894 0 94427 0 93928 0 93700 0 93496 G37 0 99255 0 99271 0 99272 0 99258 0 99241 0 99037 0 98732 0 98246 0 97463 0 95941 0 94306 0 90219 G46 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 G55 0 95200 0 95200 0 95200 0 95200 0 95200 0 95200 0 95200 0 95200 0 95200 0 95200 0 95200 0 95200 G29 0 96743 0 96652 0 96559 0 96465 0 96788 0 96076 0 95821 0 95558 0 95286 0 95002 0 94880 0 94796 G38 0 97275 0 97136 0 96943 0 96692 0 97324 0 95045 0 93338 0 90841 0 86965 0 79393 0 70928 0 49041 G47 1 02154 1 02068 1 01976 1 01875 1 02195 1 01
21. 109 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 C Westphale T Blaxton Data Mining Solutions Methods and Tools for Solving Real World Problems New York John Wiley amp Sons 640 p 1998 J L Kolodner Case Based Reasoning San Francisco CA Morgan Kaufmann Pub 1993 U M Fayyad Advanced in Knowledge Discovery and Data Mining Menlo Park CA AAAI Press MIT Press 611p 1996 A Bargiela e W Pedrycz Granular Computing An Introduction Kluwer Academic Pub Dordercht 2003 M Warmus Calculus of approximations Bulletin de Academie Polonaise des Sciences Vol 4 No 5 pp 253 259 1956 R Moore Interval Analysis Prentice Hall Englewood Cliffs 1966 E Hausen A generalized interval arithmetic Lecture Notes in Computer Science Springer Verlag Vol 29 pp 7 18 1975 L Jaulin M Kieffer O Didrit e E Walter Applied Interval Analysis Springer London 2001 P gina da Internet http www cs utep edu intervai comp consultada em 10 02 2006 Z Pawlak Rough sets International Journal of Computer and Information Sciences Vol 11 No 5 pp 341 356 1982 Z Pawlak Rough sets theoretical aspects of reasoning about data London Kluwer 1991 L A Zadeh Fuzzy Sets Information and Control Vol 8 pp 338 353 1965 G Cantor De la puissance des ensembles parfait de p
22. 4 17 Conjunto de Atributos 3 Expandido sem Incongru ncia D Alto Baixo M dio Leve E M dio Baixo M dio Leve J Alto Baixo Alto Leve Alto Aplicando se as t cnicas de conjunto base e de conjunto reduc o na Tabela 4 17 encontra se a Tabela 4 18 e o conjunto de regras a seguir Se Trafo C Alto e Trafo D Alto Ent o Sa da Normal Se Trafo C Baixo Ent o Sa da Leve Se Trafo B M dio e Trafo D Baixo Ent o Sa da Leve Se Trafo B Alto e Trafo D M dio Ent o Sa da Leve Se Trafo B M dio e Trafo D M dio Ent o Sa da Leve Se Trafo B Baixo Ent o Sa da Normal Se Trafo B M dio e Trafo C Alto Ent o Sa da Normal Se Trafo C Alto e Trafo D M dio Ent o Sa da Normal Se Trafo C M dio Ent o Sa da Leve Se Trafo B Alto Trafo C Alto e Trafo D Baixo Ent o Sa da Carregado 84 Tabela 4 18 Conjunto de Atributos 3 Regras 26 Baixo 7 M dio Alto 28 Alto M dio poo M dio Agrupando finalmente as Tabelas 4 12 4 15 e 4 18 com as regras geradas e reduzindo os exemplos as suas condi es m nimas obt m se a Tabela 4 19 Pode se notar que existem dois tipos de problemas nesta tabela O primeiro est ligado com uma incoer ncia existente nas regras 5 e 10 ou seja a mesma premissa leva a conseq ncias diferentes O segundo problema encontrado nas regras 7 e 11 pois a regra 11 um caso
23. ISO SO IO O 1 norma DUE IO SO SO SO O SO O O IO O IO o E IT res ECO O O IO O IO CO IO fo E NORMAL a E O O O O IO O IO O E IT MERO EI ACA ES ES RC RI AC ES CA IC IC ESO ME A NE REA AAA a ra rfp O O E fo SO CCA O IO E E E IT re IO SO O SO O O O o CCA o E IT DEIA E SO CU SO E O O O O O O po E E IT SET ARE CS RE RE eee EE E auf fo e quapo o po po fo aero e fue po quo pe pf fo o fo AleATa_ RES ES E E DRE ESA DES OS EE ES EE HE CE E E E E 7 E E E E E E E ST 35 ALERTA ERES RSRSRS RS CO RO RS FE EE ES E MI A E RS RE SS ER E RR ES RR sen O CIAO o po po fo aero ENE EE RC RO E HE ROS AOS EA ES ED EE ajni SO O SO IO SO O SO fue o aero ra E O O O O O IO O IO O IO E CI aero ras 00 O O O O O IE p po E IE ajule wee O IO O IO O o A OT EEN EA eee AE E ERA E ES RE ras IO pe que po SO E O O o A INseGuro Coupe pop O O CA O o o INseGuRo E RES REO CT RE CS ESO CO ER O A E rao EC o O E O IO O IO o E INSEGURO peo fee isso IO IO a po O IA E E ST Pt TINS ap insecure De secu Ta seco T a a e cure Ps insecuro AAA TA Insc uro 52 53 N 54 N 55 N 56 N 57 N 58 N 93 Agora aplicando o algoritmo proposto com as seguintes faixas de superposi o L valores inferiores ou iguais a 0 99 pu M valores entre 0 98 a 1 05 pu inclusive H valores superiores a 1 00 pu mostradas na Figura 4 12 obt m s
24. a uma outra companhia As subesta es terminais desta linha pertencem a CHESF Cada vez mais estes exemplos se multiplicar o no pa s devido ao novo modelo de funcionamento do sistema el trico Outro fato Interessante que a opera o do sistema feito por um outro rg o independente no caso brasileiro pelo Operador Nacional do Sistema El trico ONS Assim as empresas t m a guarda dos ativos e s o remuneradas por isto por m sua opera o depende de um terceiro ente Inicialmente por absoluta falta de estrutura o ONS utilizou os centros de opera o das principais empresas de gera o e transmiss o do pa s Assim FURNAS CHESF CTEEP ELETRONORTE ELETROSUL entre outras foram solicitadas a fazer um empr stimo tempor rio de seus centros de controle juntamente com seus despachantes para o ONS 4 Isto fez com que seus despachantes tivessem fun es na sua empresa de origem e no ONS Este fato permitiu que ocorresse uma transi o mais suave entre o antigo modelo estruturado pela Eletrobr s com comit s coordenadores como o GCOI Grupo Coordenador da Opera o Interligada que regulava a opera o nas regi es sul e sudeste para o atual modelo Entretanto sempre existia um conflito de interesses por mais claras que fossem as regras de opera o do ONS fato que tamb m n o ocorria pois os Procedimentos de Rede normas operativas do ONS s foram feitas e aprovadas pela ANEEL muito tempo depois no in
25. amig vel para os operadores do centro de controle da Eletronorte em S o Lu s estando em opera o com bons resultados Caso o centro de controle possua documentos com estruturas diferentes das apresentadas nas IOs o agente Configurador dever ser modificado convenientemente mantendo se todo o resto da estrutura implementada 54 Cap tulo 4 SISTEMA DE EXTRACAO DE REGRAS 4 1 AS BASES DE DADOS DOS CENTROS DE CONTROLE Os centros de controle t m a miss o de gerenciar o fluxo de energia pelo sistema regulando a cada instante a produ o ao consumo Falhas neste balan o de energia pode causar graves problemas ao sistema el trico Para efetuar este balan o energ tico os despachantes possuem diversos elementos tais como programa o da gera o de energia programas computacionais e um complexo sistema de telemetria al m de normas operativas r gidas A programa o da gera o feita na fase de pr opera o levando em considera o a carga a ser atendida sua localiza o o n vel dos reservat rios os custos incrementais de cada usina as perdas no sistema de transmiss o a confiabilidade sist mica e a observa o aos n veis de regula o de tens o Tamb m s o constru dos cen rios operativos com informa es sobre a disponibilidade dos equipamentos e poss veis conting ncias Quanto aos programas computacionais dispon veis aos operadores pode variar de um centro de controle para outr
26. comp 5 1 Desenergizag o da e 5 2 Energiza o da LT Lee Werlficar a necessidade c 6 PROCEDIMENTOS PARA MANOBRAS NA LT 200 EV AA ca 19 Autorizar as provid ncias teme Desativar o religamento lt gt Abrir a LT 500 kY Marab co Diesenergizar a LT 500 k ee Estando o reator de linh Energizar a LT 500 ky M e Fechar em anel o termir e Ativar o religamento auto ce Reatores de linha das LT e A energiza o da LT SOC e Energizar a LT 500 ky M A ss pano H a Fechar em anel o termir eme Ativar o religamento auto 4 Figura 3 9 Resultado de uma busca 1 Deseneraza o da LT 500 kV Imperatriz P Dutra nd Ss gt 3 5 A RECOMPOSICAO AUTOMATICA Aqui mostrado um exemplo pratico de utilizac o da ferramenta onde ocorre um desligamento registrado no arquivo de alarmes onde informa que o equipamento IZPD LT7 01 desligou do lado de Imperatriz as 19 17 43 Durante intervalos peri dicos o monitor verifica o arquivo de alarmes do sistema na investiga o de informa es de desligamentos Logo que ele encontra a linha onde informa o evento descrito anteriormente pelo sinalizador da palavra chave 50 DESLIGOU faz com que inicie sua an lise do item indicado Ao extrair o c digo do equipamento ele informa ao programa de busca o c digo encontrado IZPD LT7 01 Ao receber o c digo o programa de busca inicia o siste
27. contribui o te rica reside na jun o dos grafos din micos a um sistema de regras heur sticas encapsuladas em uma estrutura multi agente criando um modelo que possibilita n o s fornecer ao usu rio quais os pr ximos passos que ele pode escolher mas tamb m quais s o aqueles mais adequados Isto conseguido atrav s das regras heur sticas de busca que ponderam as informa es encontradas nos documentos A pondera o feita segundo uma m trica pr definida Outro aspecto importante que como a m trica proposta foi implementada em um dos agentes do sistema ela poder ser alterada de acordo com a conveni ncia do problema a ser solucionado ou mesmo existir mais de uma m trica que possa ser acionada de acordo com a etapa do problema que est sendo resolvido Na implementa o realizada a m trica nica 53 A segunda contribui o de ordem pr tica e foi a implementa o do modelo proposto na forma o do plano de restaura o do sistema Esta implementa o teve como entrada do sistema os principais equipamentos afetados durante uma pane no sistema el trico Ocorre ent o uma busca nas IOs e nas MOPs visando determinar quais est o relacionadas ao problema e a sua dist ncia import ncia na solu o do problema Esta implementa o pode ser utilizada em qualquer centro de controle que trabalhe com documentos produzidos pelo ONS Desta forma um sistema piloto foi implementado com uma interface
28. de informa o gerenciada e executada pelo agente de comunica o intr nseco ao processo 30 04 04 14 Disjuntor Fechou CH_BCA1 2 SERV AUX CA DISJUNTOR 1 04 05 37 Disjuntor Abriu CH_B12J2 1 12J2 Aberto 04 05 37 Disjuntor Fechou CH B12J2 10 12J2 da LT 02J2 CNO CNH 04 05 53 Disjuntor Abriu CH B12J4 1 12J4 Aberto 04 05 53 Disjuntor Fechou CH B12J4 10 12J4 da LT 02J4 CNO IAI 04 06 30 Disjuntor Fechou CH B21C5 10 21C5 do alimentador 01C5 04 06 33 Disjuntor Fechou CH B21C4 10 21C4 do alimentador 01C4 Localizador 04 06 38 Disjuntor Fechou CH B21C3 10 21C3 do alimentador 01C3 IOs ONS 04 06 40 Disjuntor Fechou CH_B21C2 10 21C2 do alimentador 01C2 07 53 19 Disjuntor Abriu 11GEV D DJ 11 TUDJ7 11 08 09 21 Disjuntor Fechou MB3SA_QS1_10 MBDJ7 17 08 09 21 Seccionadora Fechou MB3SB_QS1_10 MBDJ7 17 08 09 44 Disjuntor Fechou MB3SA QS2 10 MBDJ7 16 MARAB Reator 500 kV 08 09 46 Disjuntor Fechou MB3SB QS2 10 MBDJ7 16 08 10 57 Seccionadora Abriu MB3SA589EXC1_10 MBSC7 05 08 10 57 Seccionadora Abriu MB3SB589EXC1_10 MBSC7 05 08 12 50 Disjuntor Abriu MB3EX_752X_10 MBDJ7 18 08 13 03 Disjuntor Abriu MB3EY_752Y_10 MBDJ7 19 08 13 05 Disjuntor Abriu MB3EY 752Y 10 MBDJ7 19 Tradutor 08 13 05 TCMB LA7 03 DESLIGOU LADO Maraba A 08 13 49 Disjuntor Abriu TC3_HZ_752Z 10 TCDJ7 24 08 14 01 Disjuntor Abriu TC3 HY 752Y 10 TCDJ7 23 MBRE7 05 08 14 49 Seccionadora Abriu TC3 HZ 78923 10 TCSL7 16 08 15 26 Seccionadora Fechou TC3 HZ 78923
29. desenvolvida pelo despachante logo ap s o dist rbio Entretanto ela n o trivial pois al m da press o que o operador se encontra para corrigir eventuais problemas o arquivo de dist rbios pode ser muito grande e possuir um conjunto expressivo de informa es que n o s o relevantes na an lise Normalmente mesmo em pequenos dist rbios no sistema o tamanho do arquivo bem superior ao que permitida a visualiza o na tela Assim a miss o desta etapa foi desenvolver um sistema que tinha como entrada um arquivo de dist rbios do sistema e que conseguia depur lo para reconhecer quais equipamentos foram afetados Este problema tem a caracter stica de poder ser subdividido em um conjunto de tarefas que pode ser resolvido pontualmente por diferentes t cnicas Assim optou se por uma modelagem que pudesse ser flex vel e modular o suficiente para suportar esta diversidade de t cnicas sendo que a escolha recaiu sobre estruturas multi agentes Desta forma foi proposta uma estrutura de multi agentes inteligentes que estabeleceu um conjunto de agentes de comunica o e especializados que trabalham utilizando um quadro negro onde todos os dados s o lidos e escritos numa mesma 97 rea comum Esta estrutura permite que os m dulos agentes possam ser substitu dos sem modifica o dos demais agentes ou das liga es entre eles A estrutura de multi agentes inteligentes proposta foi implementada para o process
30. deste cap tulo o reconhecimento de padr es Observando como uma pessoa entende e interpreta uma imagem pode se depreender muitas informa es relevantes Por exemplo uma pessoa n o se prende na focaliza o de cada ponto pixel o processamento da imagem agrupa um conjunto desses pontos construindo um conjunto familiar normalmente ligado a um objeto anteriormente identificado Esta reuni o de pontos ocorre devido a sua proximidade na imagem ou por que t m uma textura cor semelhante entre outros Esta uma habilidade not vel nas pessoas e mesmo programas sofisticados n o conseguem ter um desempenho nem se quer semelhante A pergunta que surge a seguinte qual raz o disto A explica o deste fato encontra se exatamente na habilidade das pessoas de construir gr nulos ou gr os de informa o e conseguir manipul los Por exemplo quando um m dico analisa um ECG ou um engenheiro eletricista observa o resultado de um ensaio de impulso atmosf rico eles n o visualizam cada ponto das curvas mas sim peda os bem especificos inclusive em regi es espec ficas Dist rbios fora dessas reas podem at ser ignorados na forma o do parecer final O mesmo acontece quando se observa o rosto de uma pessoa n o a coloca o de um culos ou a remo o de um bigode que n o permite sua identifica o E mais como a observa o humana granulada por vezes quando se visualiza o rosto sem bigod
31. e c Trafo A pode ser dispens vel gerando um conjuntos com os Trafos B C e D Da conclui se que o Trafo C sempre indispens vel A Tabela 4 9 mostra o conjunto dos trafos A Be C Tabela 4 9 Conjunto de Atributos 1 Exemplo TrafoA TrafoB TrafoC Sa da Baixo M dio Baixo M dio Alto M dio Baixo M dio Baixo M dio Alto M dio 1 6 Baixo Alto Baixo M dio Leve so 1 _ Expandindo se os valores Baixo M dio para Baixo e M dio e Alto M dio para Alto e M dio respectivamente da Tabela 4 9 encontra se a Tabela 4 10 Tabela 4 10 apresenta um conjunto de exemplos que geram incongru ncia como visto nos exemplos A e AB que t m valores de entrada Trafo A Baixo Trafo B Alto e Trafo C Alto fornecendo com resposta Normal e Carregado respectivamente 19 Tabela 4 10 Conjunto de Atributos 1 Expandido B M dio Alto Alto Cc Alto Alto Baixo Leve D Alto Alto M dio Leve E I J M dio M dio M dio Leve Normal Normal M e arregado Normal Carregado Carregado Carregado arregado Carregado arregado O arregado EN Leve Leve A A Carregado Leve Leve Leve rea M Me M Leve M N A B E F A A Leve Leve Carregado Leve Al AJ M dio Leve Carregado M dio Carregado Carregado M dio M dio Carregado M M gt gt gt
32. internas POS X BN X NEG X completamente diferentes 94 4 6 CONSIDERACOES FINAIS DO CAP TULO Neste cap tulo foi proposto e implementado um algoritmo baseado em t cnicas de Computa o Granular para a extra o de conhecimento de grandes bases de dados No algoritmo proposto foram fundidas as t cnicas de Conjuntos Aproximados e Conjuntos Difusos desenvolvendo se assim um sistema h brido aproximado difuso A utiliza o das t cnicas da computa o granular permitiu que ocorresse a compreens o e posterior defini o de gr nulos de conhecimento os quais perfazem uma dada informa o ao usu rio Um gr nulo por sua vez um conjunto de informa es expressas de forma l gica para o usu rio Desta forma compreende se que o conhecimento armazenado por um indiv duo est ligado n o a informa es separadas e esparsas mas a gr nulos de conhecimento As teorias de conjuntos aproximados e de conjuntos difusos foram criadas em pocas diferentes mas com objetivos iguais ou seja representar da melhor maneira poss vel o conhecimento humano Cada uma delas atrav s de estruturas matem ticas tenta delinear os gr nulos de conhecimento A primeira teoria atrav s de conjuntos de aproxima o inferior e superior delimita tr s regi es uma regi o onde existem informa es relevantes uma outra onde n o existe informa es relevantes e uma terceira regi o que pode ou n o conter informa es relevan
33. o e em alguns cap tulos da refer ncia 100 A contribui o deste cap tulo reside na formula o de um algoritmo de extra o de regras de grandes bases de dados utilizando t cnicas de computa o granular Este algoritmo incorpora os conceitos da Teoria dos Conjuntos Difusos a um algoritmo previamente desenvolvido que funcionava somente com a Teoria dos Conjuntos Aproximados Isto permitiu uma maior flexibilidade de an lise ao sistema possibilitando uma melhor representa o dos conhecimentos O algoritmo proposto foi ent o comparado com os resultados do algoritmo anteriormente desenvolvido utilizando se uma bateria de testes em sistemas el tricos de estudo e real mostrando seus ganhos para uma aplica o pr tica nos centros de controle 96 Cap tulo 5 CONCLUSOES Este trabalho apresenta contribui es na solu o de problemas encontrados nos centros de controle Os problemas abordados podem ser divididos em tr s partes principais o processamento de alarmes a busca da solu o para ocorr ncias no sistema e o processo de extra o de conhecimento de grandes bases de dados Nas alternativas de solu es propostas utilizou se t cnicas de Intelig ncia Artificial desenvolvendo se estruturas h bridas inteligentes O primeiro problema abordado foi o processamento de alarmes Este problema pode ser resumido com a busca dos equipamentos afetados durante um dist rbio Esta tarefa de reconhecimento tem que ser
34. particular da regra 7 e apresenta uma resposta diferente Tabela 4 19 Conjunto Final de Regras com Incoer ncias Regra TrafoB TrafoC TrafoD Sa da 10 gt Ato M dio O tratamento dado a cada um desses problemas deve ser diferente pois eles t m origens diversas A solu o para a inconsist ncia apresentadas nas regras 5 e 10 est ligada com um conhecimento pr tico da sa da do sistema Assim duas op es s o poss veis ordenamento das sa das segundo sua import ncia sist mica e elimina o das 85 regras com resultados hierarquicamente inferiores ou remo o de todas as regras com incoer ncias Neste trabalho por simplicidade fo1 escolhida a segunda op o A solu o para o segundo problema encontrado entre as regras 7 e ll a aplica o direta do processo de infer ncia difusa 85 fornecendo como sa da o grau de pertin ncia de cada resposta ao sistema 4 5 EXEMPLOS ILUSTRATIVOS Nesta se o ser o apresentados dois exemplos ilustrativos de aplica o do algoritmo proposto O primeiro exemplo utiliza dados reais provenientes do sistema da Companhia Paranaense de Energia COPEL que foram apresentados em 91 Este sistema el trico mostrado na Figura 4 11 composto de linhas de transmiss o e de subtransmiss o com n veis de tens o desde 69 kV at 525 kV sendo que suas principais interliga es s o com a CTEEP e com a Eletrosul Este sistema foi escolhido por conter dado
35. pelos operadores de sistema durante o processo de recomposi o coordenada de uma especifica rea do sistema el trico ap s desligamento geral Ela dividida em e Considera es gerais sobre a associa o das medidas em outras reas do sistema envolvidas no processo de recomposi o e Procedimentos gerais para os operadores de regi es espec ficas atendidas pelo documento e Recomposicao coordenada de equipamentos e reas presentes no sistema atendido Os documentos relacionados opera o em conting ncia estabelecem procedimentos para exist ncia de equipamentos principais ou linhas de transmiss o indispon veis provocando ou n o viola o de limites operacionais ou corte de carga e assim englobando reas espec ficas do sistema el trico a serem seguidos pelos centros de opera o referenciados e pela opera o dos agentes envolvidos Este documento separado nos seguintes itens e Considera es gerais sobre os crit rios utilizados para an lise da situa o evitando sobrecarga nos demais equipamentos existentes 44 e Procedimentos de conting ncia para tipos espec ficos de equipamentos existentes na rea de atua o analisada As IOs de prepara es de manobras estabelecem procedimentos para o controle da transmiss o em equipamentos e linhas de transmiss o para manobras de desenergiza o e energiza o programada de urg ncia ou ap s conting ncias fazendo parte apenas aqueles procedimen
36. reas somente com elementos A e reas com elementos x e A ao mesmo tempo A Figura 4 5 mostra os conjuntos de aproxima o superior e inferior 64 dX KT Lt LK IATA TAA AAA As LPIA GP LIA Ai ig KA lA Wl LA lx ENADE ER Figura 4 5 Conjuntos de aproxima o superior e inferior Pode se notar tamb m que a linha discrimina situa es entre os conjuntos de aproxima o superior e de aproxima o inferior Matematicamente o conjunto de aproxima o superior cont m o conjunto de discrimina o e o conjunto de discrimina o cont m o conjunto de aproxima o inferior Assim deve se formular um algoritmo que possa como dito anteriormente modificar alguns par metros com a finalidade de reduzir a rea do conjunto de aproxima o superior e aumentar a rea do conjunto de aproxima o inferior Matematicamente pode se ent o definir os conjuntos de aproxima o como R inferior RX U Y eUR YcxX R superior RX U YeUR YAX QO Isto significa que os elementos pertencentes ao conjunto RX certamente podem ser classificados como elementos de X enquanto os pertencentes a RX possivelmente poder o vir a ser classificados como elementos de X Fazendo se uma analogia com as grandezas dispon veis nos centros de controle X X2 poderiam ser tens es em duas barras do sistema e x e A poderiam representar 65 situa es operativas insegura e segura respectivamente Assim as tr s regi es criada
37. tabela original s o o reduto da tabela original mas a vantagem da redu o de tempo computacional adotando esta sequ ncia de a es enorme para a maioria dos casos Finalmente os redutos s o transformados em regras e estas s o agrupadas As regras que s o decorrentes de regras menores s o removidas e por fim o grupo de regras fornecido ao usu rio Um exemplo deste algoritmo apresentado a seguir em que foram utilizados nos mesmos dados de entrada da Tabela 4 1 Foram definidas as seguintes faixas operativas de O a 17 chama se Baixo de 7 a 33 chama se M dio e de 18 a 45 KVA de Alto conforme mostrado na Figura 4 10 Assim a Tabela 4 1 pode ser reescrita na forma da Tabela 4 8 Tabela 4 8 Conjunto de Dados Iniciais transformado em Gr nulos Exemplo TrafoA TrafoB TrafoC TrafoD Sa da Baixo M dio Baixo M dio Alto M dio Baixo M dio Baixo M dio Baixo M dio Alto M dio 6 go 9 Baixo Alto Baixo M dio M dio Leve i 78 0 7 17 18 33 45 kVA Figura 4 10 Valores das Fun es de Pertin ncia Neste instante os valores Baixo M dio e Alto M dio s o tratados Inicialmente como um novo valor e a partir da verifica se quais atributos podem ser dispens veis encontram se que a Trafo D pode ser dispens vel gerando um conjuntos com os Trafos A Be C b Trafo B pode ser dispens vel gerando um conjuntos com os Trafos A Ce D
38. um grau de certeza tamb m chamado de fator de confian a 72 As rvores de Decis o t m sido extensivamente utilizadas nos processos de representa o de conhecimento A id ia central desta t cnica ir particionando uma grandeza em subclasses estabelecendo caminhos e escolhas 73 Por exemplo um 37 algoritmo poss vel desta t cnica come a com a ordena o das grandezas segundo seu grau de import ncia sob um dado crit rio A primeira grandeza A ent o dividida em maior que um valor igual a 5 e menor ou igual a 5 Em seguida a segunda grandeza B dividida em tr s subclasses que t m os valores baixo m dio e alto Este processo continua para as outras grandezas formando uma rvore de decis o a qual tem uma resposta espec fica para cada ponto terminal A Figura 4 1 ilustra este exemplo Existem diversos algoritmos de treinamento baseados nesta t cnica Eles podem fazer a divis o das subclasses baseadas em densidades de distribui o de dados na entropia dos dados ou mesmo atrav s de regras heur sticas 74 A _ B B Baixo Alto Baixo Alto M dio M dio y v y y Solu o 1 Solu o2 Solu o 3 Solu o 4 Solu o5 Solu o 6 Figura 4 1 Exemplo de um processo de minera o de dados utilizando rvore de decis o As t cnicas de agrupamento de dados visam descobrir grupos utilizando a similaridade dos valore
39. 0 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 G45 1 02473 1 01683 1 00863 1 00012 1 02858 0 96214 0 93405 0 90067 0 85789 0 78918 0 72148 0 55163 G54 0 95500 0 95500 0 95500 0 95500 0 95500 0 95500 0 95500 0 95500 0 95500 0 95500 0 95500 0 95500 G63 0 97285 0 97221 0 97143 0 97048 0 97311 0 96492 0 95978 0 95304 0 94420 0 93187 0 92390 0 91201 120 G64 0 98630 0 98595 0 98548 0 98488 0 98643 0 98112 0 97746 0 97253 0 96591 0 95639 0 95002 0 94005 G73 0 99100 0 99100 0 99100 0 99100 0 99100 0 99100 0 99100 0 99100 0 99100 0 99100 0 99100 0 99100 G82 1 01752 1 01199 1 00596 0 99943 1 02008 0 96905 0 94694 0 92270 0 89644 0 86821 0 85639 0 85045 G91 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 G65 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 G74 0 95800 0 95800 0 95800 0 95800 0 95800 0 95800 0 95800 0 95800 0 95800 0 95800 0 95800 0 95800 G83 1 01160 1 00648 1 00083 0 99467 1 01395 0 96562 0 94427 0 92076 0 89525 0 86787 0 85644 0 85071 G92 0 99300 0 99300 0 99300 0 99300 0 99300 0 99300 0 99300 0 99300 0 99300 0 99300 0 99300 0 99300 G66 1 05000 1 05000 1 05000 1 05000 1 05000 1 05000 1 05000 1 05000 1 05000 1 05000 1 05000 1 05000 G75 0 97544 0 97388
40. 0 97220 0 97036 0 97616 0 96145 0 95428 0 94541 0 93394 0 91 704 0 90422 0 88052 G84 0 99392 0 99124 0 98828 0 98505 0 99515 0 96987 0 95875 0 94657 0 93345 0 91950 0 91372 0 91084 G93 1 00458 1 00140 0 99783 0 99391 1 00602 0 97487 0 96046 0 94421 0 92614 0 90621 0 89769 0 89332 G67 1 02676 1 02532 1 02380 1 02221 1 02745 1 01506 1 00992 1 00423 0 99797 0 99126 0 98876 0 98879 G76 0 94300 0 94300 0 94300 0 94300 0 94300 0 94300 0 94300 0 94300 0 94300 0 94300 0 94300 0 94300 G85 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 G94 1 01393 1 00951 1 00466 0 99940 1 01598 0 97469 0 95641 0 93604 0 91356 0 88885 0 87830 0 87290 G68 1 00317 1 00323 1 00326 1 00327 1 00312 1 00319 1 00314 1 00315 1 00319 1 00308 1 00268 1 00139 G77 1 00600 1 00600 1 00600 1 00600 1 00600 1 00600 1 00600 1 00600 1 00600 1 00600 1 00600 1 00600 G86 0 99774 0 99533 0 99289 0 99043 0 99894 0 98034 0 97384 0 96717 0 96032 0 95329 0 95042 0 94898 G95 1 01685 1 00976 1 00217 0 99409 1 02020 0 95730 0 93081 0 90165 0 86972 0 83475 0 81984 0 81221 G69 1 03500 1 03500 1 03500 1 03500 1 03500 1 03500 1 03500 1 03500 1 03500 1 03500 1 03500 1 03500 G78 1 01078 1 00920 1 00759 1 00594 1 01155 0 99907 0 99453 0 98981 0 98492 0 97987 0 97782 0 97682 G87 1 01500
41. 0 99300 0 99300 G105 0 96500 0 96500 0 96500 0 96500 0 96500 0 96500 0 96500 0 96500 0 96500 0 96500 0 96500 0 96500 G114 0 96579 0 96466 0 96353 0 96240 0 96634 0 95777 0 95481 0 95180 0 94875 0 94566 0 94441 0 94377 G106 0 97166 0 96949 0 96723 0 96487 0 97271 0 95437 0 94688 0 93857 0 92935 0 91909 0 91466 0 91237 G115 0 96605 0 96484 0 96362 0 96239 0 96665 0 95739 0 95420 0 95095 0 94766 0 94432 0 94297 0 94227 G107 0 95200 0 95200 0 95200 0 95200 0 95200 0 95200 0 95200 0 95200 0 95200 0 95200 0 95200 0 95200 G116 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 G108 0 96864 0 96811 0 96757 0 96703 0 96891 0 96485 0 96347 0 96208 0 96069 0 95928 0 95872 0 95844 G117 0 99068 0 98703 0 98333 0 97957 0 99249 0 96394 0 95364 0 94290 0 93166 0 91989 0 91501 0 91254 122 Anexo III LISTA DE ARTIGOS PUBLICADOS DURANTE O PER ODO DO DOUTORADO 2003 2006 G LAMBERT TORRES W MARRA W F LAGE C H V DE MORAES amp CIA COSTA Data Mining in Load Forecasting An Approach using Fuzzy Techniques 2006 IEEE Power Engineering Society General Meeting Montreal Canada Jun 18 22 2006 G LAMBERT TORRES C H V DE MORAES C I A COSTA W A DE CARVALHO J E B F DE CARVALHO amp A C BARROS NETO Load Forecasting for Distribution Systems An Approach using in CEB 3rd I
42. 00 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 G33 0 98170 0 97961 0 97744 0 97518 0 98272 0 96512 0 95779 0 94927 0 93879 0 92380 0 91252 0 89178 G42 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 G51 0 98901 0 98454 0 97982 0 97484 0 99116 0 95219 0 93554 0 91674 0 89560 0 87266 0 86485 0 86854 G60 0 99500 0 99463 0 99423 0 99382 0 99518 0 99194 0 99058 0 98904 0 98729 0 98524 0 98421 0 98323 G34 0 98600 0 98600 0 98600 0 98600 0 98600 0 98600 0 98600 0 98600 0 98600 0 98600 0 98600 0 98600 G43 1 00714 1 00113 0 99494 0 98856 1 01008 0 96067 0 94057 0 91710 0 88727 0 83841 0 78713 0 65243 G52 0 98428 0 97862 0 97271 0 96655 0 98703 0 93917 0 91956 0 89774 0 87353 0 84739 0 83820 0 84096 G61 0 99500 0 99500 0 99500 0 99500 0 99500 0 99500 0 99500 0 99500 0 99500 0 99500 0 99500 0 99500 G35 0 98206 0 98181 0 98153 0 98122 0 98218 0 97966 0 97838 0 97677 0 97462 0 97115 0 96796 0 96066 G44 1 02865 1 01956 1 01016 1 00040 1 03309 0 95712 0 92520 0 88718 0 83789 0 75587 0 66979 0 44334 G53 0 96876 0 96395 0 95900 0 95391 0 97111 0 93196 0 91679 0 90033 0 88244 0 86328 0 85610 0 85599 G62 0 99800 0 99800 0 99800 0 99800 0 99800 0 99800 0 99800 0 99800 0 99800 0 99800 0 99800 0 99800 G36 0 98000 0 98000 0 98000 0 9800
43. 000 0 99000 0 99000 G21 0 98586 0 98074 0 97509 0 96886 0 98822 0 93766 0 91186 0 87927 0 83613 0 76980 0 71651 0 61268 G4 0 99800 0 99800 0 99800 0 99800 0 99800 0 99800 0 99800 0 99800 0 99800 0 99800 0 99800 0 99800 G13 0 98797 0 98379 0 97951 0 97511 0 99001 0 95638 0 94369 0 93017 0 91573 0 90012 0 89327 0 88864 G22 0 99473 0 99030 0 98524 0 97948 0 99671 0 94908 0 92276 0 88866 0 84249 0 77000 0 71087 0 59495 G5 1 00020 1 00076 1 00124 1 00161 0 99987 1 00211 1 00158 1 00036 0 99836 0 99547 0 99393 0 99270 G14 0 98613 0 98559 0 98503 0 98446 0 98640 0 98209 0 98055 0 97898 0 97736 0 97568 0 97491 0 97414 G23 1 00539 1 00487 1 00394 1 00257 1 00549 0 99271 0 98254 0 96846 0 94878 0 91804 0 89444 0 85216 IEEE 118 BARRAS G6 0 99000 0 99000 0 99000 0 99000 0 99000 0 99000 0 99000 0 99000 0 99000 0 99000 0 99000 0 99000 G15 0 97000 0 97000 0 97000 0 97000 0 97000 0 97000 0 97000 0 97000 0 97000 0 97000 0 97000 0 97000 G24 0 99200 0 99200 0 99200 0 99200 0 99200 0 99200 0 99200 0 99200 0 99200 0 99200 0 99200 0 99200 G7 0 99001 0 98986 0 98971 0 98956 0 99008 0 98893 0 98851 0 98808 0 98763 0 98716 0 98696 0 98684 G16 0 99237 0 99066 0 98886 0 98695 0 99318 0 97830 0 97191 0 96456 0 95592 0 94491 0 93816 0 92839 G25 1 05000 1 05000 1 05000 1 05000 1 05000 1 05000 1 05000
44. 01 31 e yy fornece o ano em dois d gitos de 00 99 O agente Formato do arquivo define qual o tipo do arquivo de alarme se do tipo DOS Windows ou do tipo UNIX LINUX Isto permite uma flexibilidade de leitura ao programa de processamento de alarmes O agente Formato de hor rio no arquivo define a forma como o hor rio ser encontrado no arquivo de alarme No exemplo para o padr o atual do SAGE o hor rio encontrado como hh mm ss ou seja hh horas com dois d gitos mm minutos com 2 d gitos e ss segundos com 2 d gitos Este agente tamb m fornece flexibilidade ao sistema Os agentes Nome do equipamento 1 e Nome do equipamento 2 definem o padr o das siglas de equipamentos a serem lidos do arquivo Para o padr o atual do SAGE 8 equipamento 1 onde significa letra e um algarismo os tra os fazem parte do padr o de leitura Assim estes agentes associam cada sigla usada nos formatos de equipamentos sua descri o e ao seu termo A Figura 2 3 apresenta um exemplo do uso deste dicion rio de siglas O agente Palavra chave de ativa o define qual a palavra chave na leitura do arquivo de alarme que gerar a busca autom tica ou aviso de necessidade de procura dependendo da sele o no campo abrir busca automaticamente No atual padr o a palavra chave DESLIGOU Os agentes Nome do equipamento X e Palavra chave de ativa o podem
45. 1 01500 1 01500 1 01500 1 01500 1 01500 1 01500 1 01500 1 01500 1 01500 1 01500 1 01500 G96 1 02255 1 01668 1 01037 1 00364 1 02531 0 97289 0 95082 0 92667 0 90043 0 87201 0 86000 0 85390 G70 0 98400 0 98400 0 98400 0 98400 0 98400 0 98400 0 98400 0 98400 0 98400 0 98400 0 98400 0 98400 G79 1 02147 1 01887 1 01621 1 01347 1 02273 1 00180 0 99395 0 98569 0 97704 0 96806 0 96442 0 96271 G88 0 99686 0 99528 0 99341 0 99125 0 99753 0 97968 0 97006 0 95853 0 94498 0 92925 0 92231 0 91872 G97 1 03141 1 02739 1 02313 1 01861 1 03331 0 99841 0 98416 0 96869 0 95198 0 93391 0 92627 0 92239 G71 0 98672 0 98677 0 98680 0 98682 0 98669 0 98686 0 98686 0 98682 0 98669 0 98602 0 98463 0 97987 G80 1 04000 1 04000 1 04000 1 04000 1 04000 1 04000 1 04000 1 04000 1 04000 1 04000 1 04000 1 04000 G89 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 1 00500 G98 1 03197 1 03029 1 02849 1 02657 1 03275 1 01801 1 01213 1 00600 0 99970 0 99332 0 99074 0 98945 G72 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 0 98000 G81 0 99568 0 99604 0 99634 0 99656 0 99546 0 99704 0 99715 0 99720 0 99721 0 99709 0 99681 0 99595 G90 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 G99 1
46. 1 4 EJ Editor de Regras E 4 olx arquivo An lise Ajuda 19d 610 Grandezas Regras _ _ _ Ne A mj x Inicio Grandezas Fim Figura 1 3 Inserindo nova faixa a grandeza selecionada 113 EJ Editor de Regras ExemploELN tul A Ol x arquivo an lise Ajuda 43H 2 9 e Grandezas i p U E L lt 0 95 m Ng 0 95 1 05 land al HI gt 1 05 a Liz lla LE 0 95 i N 0 95 1 05 i Hi 1 05 il Li lt 0 5 I N O 5 1 0 il 50 1 0 1 5 Il AL gt 1 5 il L lt 0 5 I N O 5 1 0 It SC 1 0 1 5 It ALi 1 5 Figura 1 4 Grandeza com in meras faixas inseridas Nao existe limite para o numero de faixas que uma grandeza possa receber I 2 ENTRADA DAS REGRAS Para inserir novas regras apenas pressione o bot o Inserir Regra Pe que aparecer uma nova regra dentro da pasta regras na rvore de navegac o como mostrado na figura 1 5 A regra em uso deve utilizar as faixas presentes de uma grandeza para obter o resultado esperado quando estes valores forem atingidos seja uma subtens o na grandeza Ul ou uma sobrecarga na grandeza I1 Com 1sso poss vel transcrever o acontecimento de eventos necess rios para uma ac o ser tomada pela regra Para descrever tais a es foi desenvolvida nesta ferramenta uma maneira pr tica e r pida para representar tais acontecimentos regra Apenas arrastando e soltando as faixas prese
47. 2 2 Agentes Especializados Os agentes t m a finalidade de verificar arquivos de alarmes do sistema el trico em outros computadores ou no mesmo permitindo a execu o de buscas autom ticas para r pido acesso aos operadores Alguns dos agentes especializados s o listados a seguir com suas fun es e Pesquisa Manual Abre o Programa Localizador Eletronorte 44 e Configurar Exibe as configura es do monitor SAGE e Exportar configura es Exporta as configura es para uma outra m quina e Importar configura es Importa as configura es de uma outra m quina e Ativar Desativar Ativa ou desativa o monitor SAGE Estes agentes foram escritos na forma de regra de produ o utilizando t cnicas de Sistemas Especialistas Alguns de seus ajustes podem ser feitos externamente por exemplo tempo de monitoramento que definido pelo usu rio Assim foi criada uma 23 interface para que o despachante pudesse interagir com o programa modificando seus ajustes sem a necessidade do conhecimento de programac o O Anexo l apresenta o Editor de Regras que foi concebido para uniformizar e facilitar o processo de aquisi o do conhecimento 2 3 A ESTRUTURA DO PROGRAMA DESENVOLVIDO O programa desenvolvido trabalha em conjunto com o Programa SAGE e possui duas partes principais um M dulo de Configura o e o Monitor On Line 2 3 1 M dulo de Configura o Neste m dulo est grande parte dos agent
48. 2 Sistema IEEE 118 barras Para o exemplo utilizando o Sistema IEEE 118 Barras foi executado um conjunto de 12 fluxos de pot ncia com diversos carregamentos escolhidos de forma tal que se pudesse classificar o sistema em Normal Seguro Alerta e Inseguro Os dados de entrada para este exemplo est o no Anexo II deste documento Aplicando o algoritmo inicial com faixas de L valores inferiores ou iguais a 0 98 pu M valores entre 0 98 a 1 00 pu inclusive H valores superiores a 1 00 pu encontra se o conjunto de regras expresso na Tabela 4 24 Tabela 4 24 Conjunto Final de Regras para o Algoritmo Inicial no IEEE 118 Barras Regras G5 G17 G20 G21 G23 G30 G43 G44 G47 G50 G52 G64 G96 G97 Sa da ce NCAA a els mede ele cj NORMA A A ora called e le a ol le lle sulle less NORMAL Aj eo po pn pa pp o NORMAL efe ONE SE A E Re Sl e NORMAL CAN Ra bl elle a A e e e NORMAL SN EA AAA ON dd EE E AO pe O REA O A E O IA IES E NOMA 92 sJ CO O SO O SO O SO O O IO E E IT ro A CO E O O O O O IO O O E E IT al O E E O O O O O O O E E IT DOE II CO O O O O O DE O O E IT DE O SA REO RO E CO ESO ES E O ES E E HA E DOG IO OO EI OO IO OO IO CO O E O o IT ele EN E A E RS O ES RE ES NC E RE E equipo fofo fo fui po NORMAL del elele iul sleine RE E E IT ef quo eo pe fofo fo fu fo o NORMAL Dojo pool O O O O O formar alel poe a fo Ufo norma ra IS E O eo SO IO SO
49. 362 1 00903 1 00254 0 99253 0 97363 0 95486 0 91220 G56 0 95400 0 95400 0 95400 0 95400 0 95400 0 95400 0 95400 0 95400 0 95400 0 95400 0 95400 0 95400 G30 0 99468 0 99370 0 99213 0 98995 0 99494 0 97496 0 95978 0 93878 0 90903 0 85999 0 81681 0 72442 G39 0 97809 0 97654 0 97491 0 97320 0 97884 0 96555 0 96003 0 95380 0 94654 0 93692 0 92978 0 91540 G48 1 02744 1 02597 1 02448 1 02296 1 02816 1 01662 1 01243 1 00801 1 00327 0 99786 0 99487 0 99088 G57 0 97817 0 97670 0 97511 0 97339 0 97886 0 96524 0 95901 0 95183 0 94373 0 93522 0 93295 0 93672 G31 0 96700 0 96700 0 96700 0 96700 0 96700 0 96700 0 96700 0 96700 0 96700 0 96700 0 96700 0 96700 G40 0 97000 0 97000 0 97000 0 97000 0 97000 0 97000 0 97000 0 97000 0 97000 0 97000 0 97000 0 97000 G49 1 02500 1 02500 1 02500 1 02500 1 02500 1 02500 1 02500 1 02500 1 02500 1 02500 1 02500 1 02500 G58 0 97460 0 97142 0 96809 0 96459 0 97614 0 94888 0 93751 0 92477 0 91058 0 89532 0 89013 0 89248 G32 0 96400 0 96400 0 96400 0 96400 0 96400 0 96400 0 96400 0 96400 0 96400 0 96400 0 96400 0 96400 G41 0 97401 0 97244 0 97086 0 96926 0 97478 0 96269 0 95838 0 95384 0 94892 0 94300 0 93921 0 93251 G50 1 00894 1 00742 1 00577 1 00400 1 00966 0 99553 0 98906 0 98161 0 97318 0 96426 0 96173 0 96514 G59 0 98500 0 98500 0 98500 0 98500 0 985
50. A partir deste arquivo o monitor on line verifica o constantemente o conte do do mesmo atrav s do agente ativador que tem seu tempo ajustado pelo agente de configura es O agente monitor ao localizar a palavra chave a partir da linha que iniciou seu monitoramento que neste exemplo a palavra DESLIGOU inicia sua rotina para extra o do nome do equipamento associado a esta palavra chave Quando encontra um equipamento que caracterize a descri o fornecida pelo agente configurador ele transfere o c digo encontrado ao agente tradutor atrav s do agente de comunica o Por sua vez o agente de tradu o extrai o nome real do equipamento de forma extensa e retorna o ao agente de comunica o que na finaliza o do processo entrega ao sistema especialista do localizador de informa es operativas que investiga os documentos relacionados a an lise de manobras a este equipamento Na Figura 2 5 s o exibidos em destaque os locais onde encontrada a palavra chave DESLIGOU no arquivo de alarmes Cada linha em verde um alarme que j foi verificado e analisado pelo sistema sendo que a linha em vermelho o local do ultimo monitoramento onde a descri o do c digo do equipamento foi atendida Por isso O agente monitor passa a informa o do c digo ao agente tradutor e este passa a diante o nome extenso do equipamento ao agente especialista encontrado no localizador de informa es operativas sendo que cada transfer ncia
51. Co u iun ua CO O O CO O RT a CTO CT O a a IT RS ENE DL Lim A LM O Lo MM SM bt LM o OM LM S MEO oo O Tu O e mam mam E gt gt gt E lt Tc 90 L H Figura 4 12 Valores das Fun es de Pertin ncia Tabela 4 23 Conjunto Final de Regras para o Algoritmo Proposto vi RE vis Vi6 Vi7 Nivel 09 0 99 1 Sl Pll Sl Sl Sl SLL SL Sl SLND ANID NDI NINN ND 1N OW gt Comparando se as Tabelas 4 21 e 4 23 observa se um aumento no n mero de atributos que podem interferir na classifica o sendo que foram acrescentadas as seguintes tens es V1 V2 V7 V10 e V11 Isto significa que as tens es nestas barras NO fra tamb m eram importantes para a determina o do estado operativo do sistema pois uma pequena mudan a na faixa superposi es pequenas entre as faixas faz com que estes atributos passem a ser considerados fato que mostra a import ncia da escolha correta das faixas e Inclusive o acerto em se utilizar um gr nulo aproximado difuso Observando se as regras produzidas pelos dois algoritmos nota se que existem regras mesmo com faixas ligeiramente diferentes iguais como no caso da regra 2 da Tabela 4 21 e a regra 3 da Tabela 4 23 Um caso que deve tamb m ser destacado foi o ocorrido nas regras 31 da Tabela 4 21 e a regra 26 da Tabela 4 23 que no algoritmo inicial levava o sistema para o estado U2 e no algoritmo proposto leva o sistema a uma classifica o U1 4 5
52. EE DIS DANS ena TED O 92 Tabela 4 25 Conjunto Final de Regras para o Algoritmo Proposto no TE BEAT SB Areas iii 94 LISTA DE FIGURAS Figura 2 1 Estrutura de um Sistema Multi Agente com Quadro Negro 22 Figura 2 2 Apresenta os Itens do M dulo de Configura o 0 24 Figura 2 3 Exemplo do uso do dicion rio de siglas oooooononnnncccccnnnnnnnnnnnnnnnnnnos 21 Figura 2 4 Diagrama de intera o do Sistema Multi Agente para SUDESta es PICU CAS siei ian a 28 Figura 2 5 Diagrama de funcionamento dos agentes cceseessssssssssseesessseeseeees 31 Figura 3 1 Estrutura de pesquisa na forma de sat lites ooooonnnnnnncccnncnnnnnnnnnnnnos 37 Figura 3 2 Novo N cleo de Pesquisa e a Origem para retornar ao Sistema AMLCTION anciana 38 Figura 3 3 Montagem da rvore na Implementa o Efetuada 39 Figura 3 A Men de coni ouri a Oe saias dt 41 Figura 3 5 Janela de manipula o de documentos conooccccnccnnnnnnnnnnnnnnnnonononononononoss 42 Figura 3 6 Janela de defini o da associa o de documentos cece 42 Figura 3 7 Diagrama em blocos do Localizador o oooconccnccncooooooonnonononononononnnonnnoss 48 Figura 3 8 Janela principal do programa desenvolvido 44 o 49 Figura 3 9 Resultado deuma DUSCI pise SS eb ee 50 Figura 3 10 Etapas da reconfigura o autom tica 44 ooooonnnnnncoconnnononnn
53. EZAS A janela principal do programa Editor de Regras est apresentada na figura 1 1 e possui um menu uma barra de ferramentas uma rea de explora o e uma rea de trabalho onde se podem visualizar os dados do item em an lise Eltitorderegras Lo arquivo An lise Ajuda 19H 10 eh x Grandezas Figura 1 1 Janela principal do programa Editor de Regras O Menu Arquivo cont m as seguintes fun es b sicas Novo Ctrl N Abre novo arquivo de regras Abrir Ctrl A Abre arquivo de regras existente em disco e Salvar Ctrl S Salva regras editadas em arquivo O Menu An lise verifica as regras abrindo uma janela para an lise das regras editadas e sua funcionalidade Finalmente o Menu Ajuda pois um help para o programa 112 Para inserir novas grandezas apenas pressione o bot o Inserir Grandeza Ed que aparecer uma nova grandeza dentro da pasta grandezas na rvore de navegac o conforme figura 1 2 Arquivo An lise Ajuda OSBKIRl Grandezas Regras PE As ain 51 gt E Grandezas Figura 1 2 Inserindo grandeza no editor de regras Para inserir uma nova faixa a uma grandeza inicialmente deve se selecionar na rvore de navega o a grandeza que receber a faixa Desta maneira o bot o Inserir Faixa oly ficar habilitado permitindo a inser o de uma nova faixa que dever aparecer contida na grandeza selecionada para a inser o segundo as figuras 1 3 e
54. Energ tica de Bras lia CEB disp e de um sistema deste tipo para atendimento s ocorr ncias em suas redes de distribui o 53 54 Dentro desta primeira linha v rios trabalhos t m sido publicados 55 62 A segunda linha aquele em que o despachante deve obedecer nica e exclusivamente a um controle central tamb m uma atividade igualmente dificil para o 34 operador A come o parece que ele deve somente seguir cegamente as instru es de um outro centro de controle mas isto n o verdade Ele j disp e de um conjunto de normas e procedimentos operativos que determinam as a es que ele deve tomar no caso de um dado dist rbio Este conjunto de normas e procedimentos recebe o nome de Instru es de Opera o IOs As IOs como s o comumente chamadas no setor resultam de um conjunto amplo de estudos realizados nas fases de pr opera o onde diversas ocorr ncias s o analisadas e estabelecidas em detalhe os procedimentos que devem acontecer quando do acontecimento do dist rbio Pode parecer em uma primeira an lise ainda que esta a o de seguir uma TO seja uma tarefa f cil pois l est o definidas as condi es operativas para a sua aplica o e os chaveamentos que devem ocorrer Entretanto na pr tica isto n o necessariamente verdadeiro As IOs se encontram nos centros de controle em papel formando um elenco de algumas milhares de p ginas dispostos em algumas pastas Fica ao encargo do
55. K Low An expert system for digital switch alarm processing 25th Southeastern Symp On System Theory pp 229 232 Mar 1993 S Haykin Neural Networks A Comprehensive Foundation IEEE Press Macmillan Publishing Co 1994 M Caudill e C Buther Understanding Neural Networks Computer Explorations Vol I e II MIT Press Cambridge Estados Unidos 1992 R Khosla e T Dillon Learning knowledge and strategy of a neuro expert system architecture in alarm processing IEEE Transactions on Power Systems Vol 12 No 4 pp 1610 1618 Nov 1997 W M Lin C H Lin Z C Sun e M C Tsao Adaptive multiple fault detection and alarm processing with probabilistic network Proc of the 2004 IEEE Int Conf On Electric Utility Deregulation Restructuring and Power Technologies Vol 2 pp 789 794 Apr 2002 E H P Chan Application of neural network computing in intelligent alarm processing Power Industry Computer Conference PICA 89 pp 246 251 May 1989 R Khosla e T Dillon A distributed real time intelligent alarm processing system with symbolic connectionist computation Proc of the IEEE Workshop on Real Time Applications pp 104 109 Jul 1994 105 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 R Khosla e T S Dillon Task decomposition and competing expert system artificial neural net objects for reliable an
56. LAMBERT TORRES amp C H V DE MORAES Sistema Inteligente para Reconfigura o de Sistemas de Distribui o XVI Seminario Nacional de Distribui o de Energia El trica XVI SENDI Bras lia Brasil Nov 21 24 2004 L CRISOSTENES G LAMBERT TORRES C H V DE MORAES amp R ROSSI Development of an Intelligent System for Power Adaptive Protection Sth Latin American Congress on Electricity Generation and Transmission Sao Pedro Brasil Paper B 015 Nov 16 20 2003 G LAMBERT TORRES L E BORGES DA SILVA A R AOKI C H V DE MORAES B R COSTA amp J A BARBOSA An Intelligent Tool for Power Distribution System Reconfiguration Sth Latin American Congress on Electricity Generation and Transmission Sao Pedro Brasil Paper B 016 Nov 16 20 2003 G LAMBERT TORRES L E BORGES DA SILVA A R AOKI C H V DE MORAES B R COSTA amp J A BARBOSA Sistema Inteligente de Locomo o de Viaturas para Atendimento na Rede de Distribui o I Congresso de Inova o Tecnol gica em Energia El trica H CITENEL Salvador Brasil pp 415 421 Nov 13 14 2003 124 16 17 18 G LAMBERT TORRES L E BORGES DA SILVA A R AOKI C H V DE MORAES B R COSTA amp J A BARBOSA Desenvolvimento de T cnicas Inteligentes para Reconfigurac o de Sistemas de Distribui o I Congresso de Inova o Tecnol gica em Energia El trica H CITENEL Salvador Brasil pp 127 133 Nov 13 14 2003 F
57. O Imperatriz IZPD LT7 01 On Line IMPERATRIZ PRESIDENTE DUTRA Linha La de Transmiss o 500 kV Circuito 1 Tradutor loj x pa Recomposi o Autom tica Localizador Eletronorte E Localizar A Imprimir dW Tela Cheia Tradutor a Buscas eae D g As LTs 500 kV TucuruifMiarab C3 Maraba Acailandia ImperatriziA all ndia e Acallandia P Dutra devem ser as ultimas gt Pesquisar linhas de 500 kY a serem restabelecidas no trecho Tucurui Resultados Presidente Dutra e no sentido de Tucurui para Presidente Dutra 33 Recomposig3o de Rede da lr e 28 As LTs 500 Y Tucu A procedimentos gerais 1 Para os Operadores de Sistema do CNOS 1 1 Coordenar a mterliga o entre as Regi es Norte e Nordeste ap s a verifica o das condi es sist micas a serem atendidas em cada situa o ou em cada fechamento de paralelo Coordenar as a es necess rias para levar as regi es em recomposi o s condi es normais de opera o preferencialmente aquelas previstas no Programa Di rio de Opera o 2 Para os Operadores de Sistema do COSR Al FIFA NT AT DE AT RT FT DT Figura 3 10 Etapas da reconfigurac o autom tica 44 Os documentos utilizados para a realizac o desta busca do exemplo podem ser encontrados na p gina do ONS www ons org br 7 3 6 CONSIDERA ES FINAIS DO CAP TULO Neste cap tulo foi proposto e implementado um sistema multi agente inteligente
58. P D PERRONE R P TABOSA M Q LIMA J HADDAD G LAMBERT TORRES AR AOKI C H V DE MORAES amp R A YAMACHITA Software de Otimiza o Energ tica Anais do XVII Semin rio Nacional de Produ o e Transmiss o de Energia El trica XVII SNPTEE Uberl ndia Brasil Artigo GCE 17 Oct 19 24 2003 A R AOKI G LAMBERT TORRES C H V DE MORAES B R COSTA amp JA BARBOSA Sistema Multi Agente para o Atendimento de Ocorr ncias na Rede de Distribui o de Energia El trica Anais do 60 Simp sio Brasileiro de Automa o Inteligente 6 SBAI pp 1049 1054 Bauru Brasil Oct 19 24 2003 125
59. T 10 TCCA7 19 08 16 48 Disjuntor Fechou TC3 HY 752Y 10 TCDJ7 23 08 17 20 Disjuntor Fechou TC3 HZ 752Z 10 TCDJ7 24 08 17 30 Disjuntor Fechou MB3EX_752X_10 MBDJ7 18 M i 08 17 44 Disjuntor Fechou MB3EY 752Y 10 MBDJ7 19 a onitor 09 49 46 Seccionadora Fechou VCCA703 VCCA7 03 On Line 10 02 33 Seccionadora Fechou VCSL701 VCSL7 01 10 02 41 Seccionadora Fechou 10 04 25 Seccionadora Fechou 10 07 20 Seccionadora Fechou 10 07 21 Seccionadora Fechou VCSD701 VCSD702 VCSD703 VCSD704 VCSD7 01 VCSD7 02 VCSD7 03 VCSD7 04 Figura 2 5 Diagrama de funcionamento dos agentes 2 4 CONSIDERACOES FINAIS DO CAPITULO Neste cap tulo foi proposto e implementado um sistema multi agente inteligente com quadro negro para o processamento inteligente de alarmes A id ia de se utilizar a estrutura de quadro negro foi proposta em 45 quando ocorreu uma implementa o com a t cnica de sistemas especialistas Este artigo foi muito importante no In cio da aplica o de t cnicas inteligentes solu o dos problemas do sistema el trico de pot ncia por m sua estrutura de quadro negro n o foi muito explorada pois a utiliza o de arquivos progrediu rapidamente para bases de dados e esta estrutura deixou de ser conveniente Ela n o permitia o compartilhamento das informa es em tempo real Como esta n o uma caracter stica necess ria no problema abordado e mais existem outras caracter sticas Importantes nesta estrutura tais como flexibil
60. X X2 em gr nulos que para ele tenham uma certa l gica Este solicita o n o incomum pois as pessoas costumam classificar as grandezas em seu dia a dia Por exemplo se a grandeza de entrada for tens o um operador do sistema baseado em seus manuais operativos pode classificar em cinco faixas abaixo de 0 8 entre 0 8 e 0 95 entre 0 95 e 1 05 entre 1 05 e 1 15 e maior que 1 15 Todos estes valores relativos a um valor nominal E mais ele pode inclusive dar adjetivos a cada uma das faixas como por exemplo valor de tens o muito baixo baixo normal alto e muito alto respectivamente A Figura 4 4 apresenta uma poss vel divis o das grandezas de entrada Esta divis o cria tr s tipos de conjuntos de sa da poss veis uma que s cont m elementos x outro que s cont m elementos A e um terceiro que cont m tanto elementos x como elementos A ala gt q PA y E x Se BP Pp Ka tk PEP MELANINA ANAND ES SA ER KL x be Fh AX IAA T KEE I lx a x fkl XI bd pod xx Figura 4 4 Granulariza o dos valores de entrada e conjuntos de sa da poss veis A forma o desses conjuntos de sa da poss veis formados com a granulariza o fornecida pelo usu rio e com as observa es realizadas cria dois conjuntos de aproxima o ditos superior e inferior O conjunto de aproxima o inferior cont m somente reas com elementos A enquanto o conjunto de aproxima o superior cont m
61. a 099 0907 0909 0975 S 12 1020 1 0980 0975 0 88 0967 0 983 0984 0975 1001 0904 0982 1 0887 1002 1 1 004 0582 S His us ose oer oer ose oses 0966 are 6002 oses osea om oss one 1 fose om s e os y os oss ose ora 0987 oase ssa 1002 0 996 0 986 1001 0 999 1006 0996 0 99 foar s 1 039 0 999 O 982 0 99 0 976 0 99 0 99 o 985 1 003 o 997 o 989 1 007 O 395 1 008 0 983 pie we os oat oo asse oer ose 1004 o oer tura ose rom a 8 0 965 0 996 1 003 0 958 0 979 0 947 0 967 0 966 0 947 0 994 0 986 0 966 1 002 0 965 0 974 0 999 0 998 0 966 E fos ose too 085 085 ase noso coca ose 098 om oar ose ase 1 rom foar a 0 954 0 981 1 001 0 945 0 973 0 934 0 953 0 952 0 933 0 979 0 974 0 949 0 998 0 943 0 963 0 965 fose osr 058 0857 0865 86 f 08 use vs 0987 ose 0307 0580 0900 0957 1002 10 08 ur 0 947 0 961 0 981 0 917 0 949 0 905 0 924 0 982 0 912 0 946 0 947 0 914 0 968 0 922 0 949 1 003 0 997 0 958 E 0525 Omo ae 0875 08 0865 060 0805 085 0505 03 09 0029 0807 ome og coer 0888 va 0 97 1 002 1 001 0 962 0 98 0 951 0 971 0 971 0 952 0 998 0 989 0 989 1 002 O 69 O 977 J 999 O 909 O 968 posa 1 ieor 05H user 065 057 0972 0565 oss 05 oss 1001 0872 055 0557 087088 A ose 1 09
62. a entre os exemplos A e B que t m as mesmas entradas e sa das diferentes Assim eliminando se os atributos dispens veis e agrupando se os exemplos id nticos forma se a Tabela 4 6 Tabela 4 6 Conjunto de Dados Iniciais sem Atributo Dispens veis Normal D C Baixo Alto _ Carregado Aplica se na tabela 4 6 os algoritmos de composi o do conjunto base e do conjunto redu o gerando a Tabela 4 7 e o conjunto de regras a seguir Se Trafo C Alto e Trafo D M dio Ent o Sa da Normal Se Trafo C Baixo Ent o Sa da Leve Se Trafo D Alto Ent o Sa da Leve Se Trafo C M dio Ent o Sa da Carregado Se Trafo D Baixo Ent o Sa da Carregado ou em valores num ricos Se Trafo C gt 30 e Trafo C lt 45 e Trafo D gt 12 e Trafo D lt 30 Ent o Sa da Normal Se Trafo C gt 0 e Trafo C lt 12 Ent o Saida Leve Se Trafo D gt 30 e Trafo D lt 45 Ent o Sa da Leve Se Trafo C gt 12 e Trafo C lt 30 Ent o Sa da Carregado Se Trafo D gt 0 e Trafo D lt 12 Ent o Sa da Carregado 74 Tabela 4 7 Conjunto Final de Regras Nota se que ocorreu sens vel redu o na base de dados sem perda de informa o pois todos os conhecimentos importantes da tabela original constam da tabela acima 4 4 2 O Algoritmo Proposto O algoritmo proposto incorpora os conceitos de Computa o Granular na defini o das faixas de cada atributo grandeza Pode par
63. ada em fun es como cruzamento e muta o tendo regras para cada uma daquelas inclusive fun es de adaptabilidade Observa se que em todas as t cnicas de minera o de dados ocorre um ponto comum a necessidade de se estabelecer uma observa o ou seja um conjunto l gico dos dados que representem algo para o usu rio final Em outras palavras as grandezas e os dados n o devem ser relacionados ao acaso mas sim agrupadas segundo uma inten o espec fica Um m todo de minera o de dados que deseja ter sucesso deve levar em considera o esta observa o E finalmente nas bases dos centros de controle a aplica o de t cnicas de minera o de dados deveria gerar regras operativas que relacionando as diversas grandezas existentes na base poderiam auxiliar os operadores no processo de tomada de decis o Estas regras tamb m deveriam ser utilizadas em conjuntos com os programas computacionais dispon veis no centro fornecendo indica es aos operadores de poss veis situa es operativas perigosas 59 4 3 COMPUTACAO GRANULAR A Intelig ncia Artificial a parte da ci ncia da computa o que tenta desenvolver programas computacionais que resolvam tarefas de forma an loga a qual os seres humanos resolvem 10 Esta defini o de Intelig ncia Artificial IA faz com que seus adeptos devam analisar com cuidado com eles pr prios resolvem os problemas Um dos problemas cl ssicos da IA inclusive foco
64. alista que seleciona organiza e classifica os documentos de informa es operativas importados em outra etapa pelo agente configurador Com os documentos organizados passa a localizar e extrair os pontos do documento onde existem as refer ncias ao nome do equipamento fornecido Estes locais indicados nos documentos s o organizados por ordem de equival ncia e fornecidos ao agente documentador que monta a estrutura em rvore da hierarquia e classe dos documentos e indicativos de localiza o O agente documentador abre a interface de pesquisa ao usu rio exibindo os resultados obtidos pela an lise do arquivo de alarmes sem qualquer intera o com o usu rio e aguardando uma nova ocorr ncia para ser registrada O transporte de informa es entre os agentes foi gerenciado pelo agente de comunica o em todas as etapas descritas anteriormente 29 2 3 4 Exemplo de Funcionamento dos Agentes O funcionamento dos agentes est relacionado com a gerac o do arquivo de alarmes do sistema SAGE Todos os dias gerado um novo arquivo de alarme que discriminado pelos primetros 3 algarismos do nome do m s juntamente com o n mero do dia e os ltimos 2 d gitos do ano por exemplo o arquivo do dia 23 de fevereiro de 2004 representado como fev2304 alr A cada novo evento de alarme que ocorre o SAGE insere uma nova linha ao arquivo do dia referente assim este mesmo arquivo preenchido a cada novo evento at o final do dia
65. amento de alarmes de um arquivo gerado pelo sistema de controle de energia SAGE 0 que est se tornando padr o nos principais centros de controle do pa s Esta implementa o fo1 realizada em um dos centros de controle da Eletronorte em S o Lu s do Maranh o e tem apresentado bons resultados ao longo do tempo No segundo problema abordado neste trabalho desenvolveu se um sistema que recebia uma lista de equipamentos afetados por um dist rbio sa da do sistema de processamento de alarmes e executava uma busca em um conjunto de Instru es de Opera o com as a es que devem ser tomadas pelo operador Existe uma s rie de a es e procedimentos que devem ser tomados pelos despachantes quando um dist rbio ocorreu e j s o conhecidos os equipamentos reas afetados Entretanto para que eles possam realizar qualquer a o procedimento deve inicialmente ser estabelecido um plano de a o Este plano de a o pode ser formulado de duas formas uma utilizando a experi ncia dos operadores e a outra verificando procedimentos pr estabelecidos A liberdade dos despachantes de estabelecer uma dada solu o para o dist rbio depende de sua posi o hier rquica no sistema el trico Quanto maior for sua posi o hier rquica no sistema menor a liberdade de efetuar uma opera o que n o seja pr estabelecida No sistema el trico brasileiro os centros de controle de sistema t m praticamente todas as suas a es d
66. an e F F Wu Network reconfiguration in distribution systems for loss reduction and load balancing IEEE Transactions on Power Delivery Vol 4 No 2 pp 1401 1407 1989 T Sakaguchi e R Matsumoto Development of a knowledge based system for power system restoration IEEE Transactions on PAS pp 320 329 Feb 1983 C C Liu S J LEE e S S Venkata An expert system operation aid for restoration and loss reduction of distribution systems IEEE Transactions on Power Systems Vol PWRS 3 No 2 pp 619 626 1998 B Valiquette G Lambert Torres e D Mukhedkar An expert system based diagnosis and advisor tool for teaching power system operation emergency control strategies IEEE Transactions on Power Systems Vol PWRS 6 No 3 pp 1315 1322 1991 A R Aoki G Lambert Torres L E de Souza e C H V de Moraes Intelligent Planner for Electrical Substations Restoration Progress in Simulation Modeling Analysis and Synthesis of Modern Electrical and Electronic Devices and Systems por N E Mastorakis World Scientific and Engineering Society Press ISBN 960 8052 08 4 pp 94 99 1999 AR Aoki A A A Esmin e G Lambert Torres Multi Agent System for Distribution System Operation Advances in Logic Artificial Intelligence and Robotics por J M Abe e J I Silva Filho IOS Press ISBN 1 58603 292 5 pp 38 45 2002 K Okuda H Watanabe F Wang K Yamazaki e T BABA An application
67. ased system Electric Power System Vol 24 pp 171 180 1994 A A Penteado Jr G Lambert Torres et all Sistemas de Transmiss o de Energia El trica ANEEL A263 57 p ginas 2000 J Pearl Heuristic Addison Pub 458 pp 1984 S C North Incremental Layout in DynaDAG Proceedings of Graph Drawing 95 1996 G G Robertson J D Mackinlay e S K Card Cone Trees Animated 3D visualizations of hierarchical information Proceedings of CHT 91 1991 S Moen Drawing Dynamic Trees IEEE Software 7 4 21 28 July 1990 J Lamping e R Rao The Hyperbolic Browser A Focus Context Technique for Visualizing Large Hierarchies Journal of Visual Languages and Computing vol 7 no 1 pp 33 55 T Munzner H3 Laying Out Large Directed Graphs in 3D Hyperbolic Space Proceedings of Information Visualization 97 1997 U Brandes V Kaab A Loh D Wagner e T Willhalm Dynamic WWW Structures in 3D Journal of Graph Algorithms and Applications vol 4 no 3 pp 183 191 2000 R Olfati Saber Flocking for Multi Agent Dynamic Systems Algorithms and Theory IEEE Transactions on Automatic Control Vol 51 No 3 pp 401 420 March 2006 M J Berry e G Linoff Data Mining Techniques for Marketing Sales ans Customer Suport New York NY John Wiley amp Sons 444p 1997 J R Quinlan Induction of Decision Trees Machine Learnings Vol 1 No 1 p 81 206 1986
68. ativas t m como finalidade adicionar ou alterar partes de instru es operativas existentes descrevendo procedimentos n o previstos anteriormente nestes documentos Estes s o os documentos utilizados neste desenvolvimento 3 3 2 M dulo Busca de Documentos O objetivo deste m dulo fornecer ao operador uma r pida localiza o de regras operativas atrav s do uso de documentos fornecidos pela ONS favorecendo o pronto atendimento a uma ocorr ncia encontrada no sistema atendido Dois agentes merecem destaque neste m dulo os quais est o descritos a seguir O agente Busca permite a realiza o de uma busca eficiente e l gica nos documentos Assim foi implementada uma busca hierarquizada nos documentos Desta forma as l gicas de busca do tipo Express o exata Todas as palavras e Quaisquer das palavras foram descartadas dando lugar a utiliza o da busca apenas digitando as palavras a serem encontradas Uma forma de exemplificar a utiliza o das etapas de busca e o m todo de classifica o das respostas obtidas mostrado a seguir utilizando como express o de busca o texto Energizar tens es Localizar t tulos com a express o Energizar tens es Localizar corpos de documento que possuem a express o Energizar tens es Localizar t tulos com express es semelhantes a Energizar tens es KR UU DN Localizar corpos de documento que possuem express es semel
69. ave de um estado para outro Isto permite uma representa o mais fiel do mundo real com ganhos importante de informa o Seja o exemplo a seguir Pode se definir a seguinte regra operativa a sobrecarga permitida no transformador de at 20 esta t pica representa o do conhecimento no mundo de dois valores pertence ou n o pertence Transformando este conhecimento para a teoria dos conjuntos pode se configurar as seguintes rela es matem ticas Hsobrecarga X lt 20 1 Hsobrecarga X gt 20 0 67 significando que para valores de sobrecarga menores ou iguais a 20 o grau de pertin ncia do transformador ao conjunto de equipamentos que trabalham em sobrecarga igual a 1 ou seja pertence a este grupo e para valores de sobrecarga maiores que 20 o grau de pertin ncia do transformador ao conjunto de equipamentos que trabalham em sobrecarga igual a O ou seja n o pertence a este grupo A Figura 4 6 mostra a representa o gr fica desta regra U sobresarealX 20 de sobrecarga Figura 4 6 Representac o de conhecimento utilizando a teoria dos conjuntos cl ssicos N o obstante o fato de que existam conhecimentos que possam ser muito bem expresso pela l gica de dois valores isto nem sempre verdadeiro O exemplo acima representa bem isto Na opera o do sistema el trico uma sobrecarga de 19 9 ou 20 1 tratada pelos operadores da mesma forma ou seja na pr tica n o ex
70. carga verifica se que o transformador pode trabalhar de forma definitiva por que ele faz parte do conjunto das condi es operativas de sobrecarga com pertin ncia 1 Entre 10 e 35 a pertin ncia varia segundo uma lei de forma o especificada que diminui segundo o aumento da sobrecarga diminuindo assim o tempo de opera o nesta dada situa o operativa Finalmente para valores de sobrecarga superiores a 35 a pertin ncia ao conjunto 0 ou seja eles n o fazem parte do conjunto das condi es operativas permitidas de sobrecarga Pela teoria apresentada verifica se que uma vari vel grandeza pode a ela ter associado um grupo de conjuntos difusos cada um representando um valor ling stico gr nulo fazendo os representar situa es especiais Na Gram tica esses valores ling sticos s o adjetivos como alto baixo grande pequeno ou adv rbios mais adjetivos como muito alto pouco baixo n o grande 69 4 4 ALGORITMO DE EXTRA O DE CONHECIMENTO Esta se o apresenta uma contribui o na rea de minera o de dados ou seja na extra o de conhecimentos para grandes bases de dados Ela pode ser aplicada diretamente nas bases dos centros de opera o produzindo regras operativas que inter relacionam estados do sistema auxiliando os despachantes em suas tarefas di rias O algoritmo proposto teve como base o algoritmo apresentado em 89 90 e sua originalidade se baseia na introdu o de computa
71. cio das opera es do ONS 5 12 O conflito de interesse residia no fato de que as empresas passaram a ser remuneradas pela sua produc o assim quando um operador do centro de controle deveria aumentar a gera o para suprir a carga ele poderia optar por despachar uma usina de sua empresa ou despachar uma gera o da outra empresa Desta forma sempre poderia ficar a d vida o despacho efetuado cumpriu somente requisitos t cnicos ou foram levados em considera o outros elementos Esta uma d vida inaceit vel na opera o do sistema Desta forma o ONS est agora se estruturando com os seus pr prios centros de opera o e pessoal tamb m pr prio Isto leva a solu o do problema anterior por m gera um outro problema que ainda n o foi resolvido Com a aproxima o das margens operativas s condi es nominais dos equipamentos pelos fatores anteriormente discutidos por vezes os despachantes s o obrigados para manter a qualidade dos servi os prestados a operar certos equipamentos em sobrecarga a surgem dois problemas O primeiro deles est ligado ao conhecimento operativo dos equipamentos Quando as companhias eram propriet rias das instala es normalmente sabiam as condi es em que cada ente se encontrava ou seja se seria permitida uma opera o em sobrecarga de um equipamento e por quanto tempo Por vezes as equipes de manuten o eram postas em alerta para monitorar com maior cuidado o equipament
72. cnnnnnoninnnanononoss Cap tulo 3 Plano de Restabelecimento Sist mico 3 1 Tipos de Planos de Restabelecimento ooooooonnccnnnnnnnnnnononoccnnnnnnnos 3 2 Sistemas de Grafos Din micos 3 3 A Estrutura do Programa Desenvolvido 3 3 1 M dulo Gerenciador de Formul rios o coccoccoccocnccncc 3 3 2 M dulo Busca de Documentos OU 0 QQ Un 11 11 14 15 16 18 18 20 23 23 24 24 27 30 31 33 33 36 40 41 46 3 4 O Funcionamento Integrado dos M dulos de Processamento de Alarmes e do Plano de Restabelecimento Sist mico 3 5 A Recomposi o Autom tica ccccooocnnoooncccnnnnnnnnnononocccnnnnnononanonccnnnnnnss 3 6 Considera es Finais do Cap tulo ooooonnnnnnnnnnnnnnnononcccnnnnnnnnnnnnos Cap tulo 4 Sistema de Extra o de Regras c cer eseeerereeeereceeea 4 1 As Bases de Dados dos Centros de Controle o coccoccccncnncnccn 4 2 O Processo de Minera o de Dados erre AS Computa o Granulat spain 4 3 1 Teoria dos Conjuntos Aproximados cooooooocnnnccncnnnnnnnnnnnnnnnnss 4 3 2 Teoria dos Conjuntos Difusos ccccccccnnnnnnnnnnnononocccnnnnnnnnoss 4 4 Algoritmo de Extra o de Conhecimento ocooooooooonnccccnonnnonnnnnnnnnnnos AAT OAB Inga ai 4 4 2 O Algoritmo Proposto e erre As E xenplos NUSILALIVOS td 4 5 1 Sistema da COPEL erre errar 4 5 2 sistema IREE FIS DataSet EE 4 6 Cons
73. com quadro negro para o aux lio na forma o de um plano de a o p s dist rbio sist mico Este plano formado atrav s da recupera o de informa es dispon veis nas Instru es de Opera o IOs Mensagens Operativas MOP s ou outro tipo de informe 52 ou instru o normativa e visa o restabelecimento dos equipamentos afetados durante uma pane no sistema el trico Foram implementados agentes que proporcionavam a locomo o de um documento para outro utilizando a t cnica de grafos din micos com regras heur sticas de dist ncia Como relatado a t cnica de grafos din micos tem sido utilizada em grandes bases de dados para permitir a visualiza o de informa es dentro de certa l gica possibilitando ao usu rio do sistema avan ar ou retornar nas informa es utilizando caminhos previamente tra ados Este tipo de sistema muito importante quando existe uma l gica de busca determinada que auxilie o usu rio a escolher o pr ximo passo pr xima informa o consultada A utiliza o de sistemas multi agentes com gr ficos din micos foi apresentada recentemente em 71 como um conceito te rico onde s o estudados dois casos de busca livre no espa o de estado e uma busca com m ltiplas barreiras Um m todo sistem tico para constru o da fun o custo tamb m apresentado neste artigo As contribui es deste cap tulo podem tamb m ser divididas em duas uma te rica e a outra pr tica A
74. cretizadas I Removendo Incoer ncias nao Extraindo Redutos q T rmino b Figura 4 9 Fluxograma do algoritmo proposto Pr ximo Reduto Ap s a convers o dos valores discretos das grandezas a tabela passa por uma modifica o estrutural para possibilitar o suporte da nova formata o de dados inserida Pela fuzzificac o dos valores atrav s dos conjuntos difusos as c lulas devem agora sustentar o armazenamento n o mais de um mas de v rios valores para uma nica c lula Isto ocorre devido a um valor discreto estar presente em mais de um conjunto difuso simultaneamente logo c lulas que continham apenas um valor num rico dever o conter v rias conjuntos difusos para o mesmo valor O pr ximo passo verificar e remover informa es desnecess rias encontradas neste conjunto de dados removendo linhas id nticas e colunas com o mesmo grupo de dados Quando esta remo o de dados sup rfluos finalizada inicia se a rotina de tratamento de informa es incoerentes caracterizada uma informa o incoerente quando uma linha da tabela com o seu grupo de estados de grandezas de entrada id ntica a um outro grupo de grandezas de entrada mas as grandezas de laudo ou sa da 76 s o diferentes Caracterizando a inconsist ncia da informa o analisada Diante deste fato poss vel informar a exist ncia do problema em determinadas linhas permitin
75. d real time inference Proc of the IEEE Int Conf on Neural Networks pp 794 800 Apr 1993 F Wen e C S Chang A probabilistic approach to alarm processing in power systems using a refined genetic algorithm Proc of the Int Conf on Intelligent Systems to Power Systems pp 14 19 Feb 1996 F Wen C S Chang e D Srinivasan Alarm processing in power systems using a genetic algorithm Proc of the IEEE Int Conf on Evolutionary Computation pp 27 35 Nov 1995 E S Wen e C S Chang Tabu search approach to alarm processing in power systems IEE Proceedings on Generation Transmission and Distribution Vol 144 No 1 pp 31 38 Jan 1997 E M Meza J C S de Souza M T Schilling e M B do Couto Filho Exploring fuzzy relations for alarm processing and fault location in electrical power systems Proc of the IEEE Porto PowerTech Sept 2001 S S Choi K S Kang H G Kim e S H Chang Development of an on line fuzzy expert system for integrated alarm processing in nuclear power plants IEEE Transactions on Nuclear Science Vol 42 No 4 pp 1406 1418 Aug 1995 S K Starrett W R A Ibrahim B P Rust e A L Turner An on line fuzzy logic system for voltage VAr control and alarm processing Proc of the IEEE Power Engineering Society Winter Meeting pp 766 771 Feb 1999 S K Starrett W R A Ibrahim e B P Rust Wide area fuzzy logic control of voltage VAr under s
76. de controle A teoria que trabalha com gr nulos recebe o nome de Computa o Granular No sistema proposto o gr nulo definido atrav s da fun o de duas t cnicas a Teoria dos Conjuntos Aproximados e a Teoria dos Conjuntos Difusos Desta forma encontrado um gr nulo aproximado difuso que cont m as propriedades das duas teorias de conjuntos mencionadas acima 100 Em seguida foi proposto um algoritmo de extra o de conhecimento baseado em gr nulos aproximados difusos Este algoritmo uma extens o de um algoritmo anteriormente proposto que utilizava apenas a Teoria dos Conjuntos Aproximados que apresentou certos problemas na defini o das faixas de entrada Finalmente exemplos ilustrativos de aplica o do algoritmo proposto foram apresentados Um desses exemplos utilizou uma base de dados real de um centro de controle em opera o no sistema el trico e serviu para comparar os resultados obtidos do algoritmo proposto com um algoritmo anteriormente apresentado O outro exemplo utilizando um sistema t pico de estudo do IEEE permitiu mostrar o desempenho do sistema para problemas de grande porte Os tr s problemas foram abordados nesta tese de forma compartimentada para que pudessem ser melhor explicados e discutidos Entretanto sua utiliza o nos centros de controle se faz de forma integrada e transparente aos despachantes Inicialmente o extrator de regras pode ser acionado e gerar regras operativa
77. de tentar uma melhor representa o do mundo real Em verdade dois trabalhos anteriores serviram de base para que o Prof Zadeh pudessem propor esta teoria 66 O primeiro foi o seminal trabalho publicado em 1930 por J Lukasiewicz 87 que retirou o mundo da l gica de dois valores introduzindo o uma l gica de multi valores Assim o antigo verdadeiro ou falso ou sim e n o come ou a ter nuances com diversos valores tais como por exemplo meio verdadeiro indiferente e meio falso O segundo trabalho foi publicado em 1933 por A Korzybski 88 que prop s uma formula o n o aristot lica para a l gica quebrando s culos de raciocinio baseado somente em uma l gica de dois valores Esta teoria trabalha com fun es de pertin ncia de um elemento ao conjunto Assim a cada elemento x do conjunto universo U possui uma pertin ncia ao conjunto A definindo se desta forma um par ordenado em x ua x onde a fun o de pertin ncia ua x define o grau de participa o do elemento x no conjunto A sendo que seus valores podem ser tomados em um conjunto M 0 1 Desta forma verifica se que a Teoria Cl ssica de Conjuntos um caso particular da Teoria dos Conjuntos Difusos pois o seu conjunto M tomado no universo 0 1 Sendo assim todas as rela es cl ssicas est o contidas nas rela es difusas A id ia central da Teoria dos Conjuntos Difusos permitir uma transi o su
78. do quanto em seu volume bastante grande e sempre aumentando Assim praticamente os despachantes n o utilizam este m dulo a n o ser para pesquisas bem espec ficas 4 2 O PROCESSO DE MINERA O DE DADOS Para se manipular bases de dados de grande porte como as originadas dos centros de controle necess rio que se tenha um programa autom tico de explora o e extra o de conhecimento E mais seria desej vel que a informa o extra da pudesse vir a gerar regras que relacionassem as diversas grandezas constantes na base A esta parte da Ci ncia da Computa o deu se o nome de Mimera o de Dados Data Mining Assim pode se entender que a Minera o de Dados caracterizada pela exist ncia de algoritmos computacionais capazes de extrair de forma eficiente o conhecimento impl cito e til de uma base de dados ou seja o objetivo transformar dados em informa es formando um sistema de suporte a decis o A Minera o de Dados est fortemente ligada a t cnicas num ricas e ou inteligentes como regras de associativas rvores de decis o t cnicas de agrupamento de dados sistemas l gicos racioc nio baseado em casos redes neurais e sistemas evolutivos As Regras Associativas s o estruturadas para tentar descobrir associa es que ocorrem com certa freq ncia entre as grandezas da base Esta descoberta normalmente feita por uma correla o estat stica que fornece para cada regra
79. do a escolha do usu rio ou operador selecione qual a informa o inconsistente que deve ser apagada ou a altera o dos conjuntos de conjuntos difusos e ou faixas para definir novas transforma es para estes pontos Com a verifica o das incoer ncias a rotina de extra o de redutos passa a analisar os dados consistidos desta verifica o A defini o de reduto consiste em obter a menor por o poss vel de grandezas que consiga reproduzir fielmente o grupo de informa es analisados E esta an lise feita nesta etapa utilizando o novo formato de c lulas que podem conter mais de uma informa o por item como o descrito anteriormente para os conjuntos difusos Ao final do processo de an lise s o obtidos grupos de grandezas de entrada reduzidos que a representa o resumida da tabela inicialmente inserida neste processo Nesta etapa a tabela sofre novamente uma transforma o estrutural mas agora n o aplicada apenas a uma tabela e sim para cada reduto obtido pelo processo de extra o que representa informa es resumidas da tabela original Esta transforma o envolve n o apenas retornar a c lula a conter apenas uma informa o mas sim expandir de forma combinat ria os valores por ela contidos Como foi mencionado anteriormente a c lula poderia conter mais de uma informa o para o valor cont nuo anterior resultante a 1sso para a extra o final de informa es deste conjunto de dados necess rio
80. do ocorre um dist rbio ou uma ocorr ncia de certo porte no sistema el trico o operador recebe em seu console uma quantidade significativa de alarmes N o raro que para esta rela o ser apresentada integralmente na tela do despachante seja necess rias v rias atua es no monitor pois o n mero de linhas dispon veis bastante inferior ao n mero de alarmes Este fato cria ainda um problema adicional na an lise para achar uma conclus o do problema o despachante deve ficar avan ado e recuando telas no console n o tendo a vis o do todo E mais n o s o todos os alarmes que tem um significado no dist rbio e devido aos sistemas de telemetria e sua posi o no sistema el trico eles n o chegam aos centros de controle nem s o apresentados aos operadores em sua ordem cronol gica de ocorr ncia Tudo isto somado ao estresse imposto ao operador devido necessidade de se resolver o problema gera um ambiente hostil ao processo de tomada de decis o Assim os centros de controle buscam ferramentas que possam reduzir e ou disciplinar a apresenta o dos alarmes O processamento de alarmes tem sido um campo bastante f rtil para as t cnicas de Intelig ncia Artificial V rias gera es de processamento de alarmes ocorreram nos centros de controle Didaticamente compartimentou se em tr s grandes fases 18 A primeira fase dos processamentos de alarmes ocorreu com a aplica o de t cnicas de Sistemas Especial
81. e a Tabela 4 25 Tabela 4 25 Conjunto Final de Regras para o Algoritmo Proposto no IEEE 118 Barras Regras G5 G16 G23 G30 G35 G43 G44 G50 G67 G78 G82 G88 G93 G101 Sa da EE Ea EE EE EEE CREMA ERA EN E MAS E OA NERO E EEE ERA ee es EA e EE sEauRo slo poo pop o Mp SEGURO Re pata E ES PE E EA E E O EA AMES O ET E E ES E LOA ale poo pp HH Te sea uro_ a o o polo o MM eb SEGURO do e E e e lee e A E fees SEGURO AA O PAS RARA EAR A AAA EEE Er E RA E EEES a ER pede es at Se Ape eee Ee ee jape O O E E EI A E ME J ATA CBS AM a A eee les pes E 6 pop Mo 2 oo pop ALERTA E A A ee AS AER pie app Mp o o gt ALERTA o ele sele els ee ee ss TS A S200 eee eee ee ee ee ee AERTA y care Pe ale ee EES ca ayer pele ee ele e le A el ele ALERTA le ES CEA RIR EEE Ae ETERNA CREA lA ee fer e todo eo AA MS ALERTA Area le rea ele se ele e He ASAS ela lee le ele Siles lose Aer 8 Melo ooo gt INSEGURO eo ep pop 4 INSEGURO p30 pop toe ft 4 INSEGURO jaa e peleo po ee ee INSEGURO A A O A e papers pes pa bles el pe sd INSEGURO Nota se que as Tabelas 4 24 e 4 25 possuem atributos e regras diferentes Isto era esperado principalmente pelo n mero de atributos de entrada que com gr nulos aproximados e gr nulos aproximados difusos respectivamente fornecem regi es
82. e conjunto de regras expresso na Tabela 4 23 89 Tabela 4 22 Dados da Tabela 4 20 reescritos em Faixas Superpostas i m CI O O O IS TO O O m im TO m m m m a Ce m O O O O Pe pe o Pw fo pe om we we ET a 3s fim tw tw pau pa pe pe pat a O i we le po A mar L L Er EE EEE A A ata RA TR A A ERES L L L L L L L mam TT r r Yr so AE Ji vi LE EE EA A CMC AMM E A CEE MM E a LE E E ESPE EE A ee we we u oo oe oe oo mam E Tm Yr Yr O Y E L E 09 8 m m m to Pim i L e Pm m amp m im m m m L 8 29 m m m t im t i i i M mM L m L m m m L 8 10 m m m tim i L ee ek M M mim m m m L 8 ou m m m L im L m om L m m L m om m m m L 8 12 m m m L im Lt m im t Mi LM m w f um u o w im E 213 m m m L im L impo L m m im m m m MH na PESAN A O TO O A A e n O O O O O TT a S ECA O O O O O TT TT r E L L L L L L e pop fu O O O O O O O A O O O L L L L L L L L L L L L L L A ES T O E E AB A A L L L e N O NJ M WD gt P MO No mar E TT r r Yr ee 0 E L L L L E TO TO O SS O E TO A AR RECTO E PLN 2 um mam to im t L L L m im iw me t um m m Lo A 226 um u m Lo im to cc co mM m m ma L im m m L A Z im w m f e im e f CU O A i o o e S 228 m u m t im L m im L m m m mm im m m m
83. e medidas vindas do sistema el trico pode fornecer aos operadores Diversas outras rela es operativas importantes e mais complexas podem ser retiradas dessas medi es Infelizmente imposs vel ao operador ter conhecimento de todas elas seja pelo grande n mero de pontos observados em um sistema de m dio porte algo em torno de 3000 medidas seja pela sua frequ ncia de observa o normalmente a cada minuto ocorre a chegada de novas medi es Se por um lado a redu o dos custos dos sistemas de telemetria auxiliou no processo de observabilidade sist mica reduzindo de sobremaneira as reas n o observ veis do sistema el trico por outro lado gerou um grande n mero de medi es sobrecarregando as bases dos centros de opera o E humanamente imposs vel que os operadores possam a cada instante verificar todas as medidas que est o sendo efetuadas assim um sistema autom tico deve ser estruturado para cumprir esta finalidade gerando os alarmes necess rios e as medidas de corre o segundo cada necessidade Desta forma surgem tr s problemas que devem ser resolvidos O primeiro est ligado aos alarmes sendo que algumas perguntas devem ser respondidas a Quais s o os alarmes que s o importantes naquele instante b Quais os ajustes devem estar valendo para uma determinada configura o sist mica c Qual a frequ ncia que eles devem ser apresentados aos despachantes d Existe algum equipamento medida qu
84. e necessite de uma observa o especial 15 O segundo problema est ligado as medidas corretivas sendo que aqui tamb m algumas perguntas devem ser respondidas a De quem a responsabilidade de solucionar o problema b Quando deve ocorrer a realiza o de um plano corretivo c Quais as restri es das medidas corretivas d Quando ele deve ser aplicado O terceiro problema est ligado extra o e constru o do conhecimento existente nas bases de dados dos centros de opera o Como dito anteriormente o conjunto de medidas realizadas ininterruptamente nos diversos pontos do sistema el trico gera uma base de dados riquissima em informa es operativas e que ainda n o est o sendo utilizadas pelos despachantes nos centros de controle nem pelos programadores do planejamento operativo Uma estrutura que pudessem extrair de forma organiz vel estas caracteristicas dessas bases de dados poderia vir a gerar mais regras operativas atuando em conjuntos com os programas computacionais simples citados anteriormente produzindo alarmes que atualmente n o est o dispon veis aos despachantes aumentando assim a qualidade e seguran a da opera o do sistema Apresentar solu es para estes tr s problemas o objetivo maior deste trabalho 1 4 A ESTRUTURA DESTE TRABALHO Inicialmente o presente cap tulo apresenta uma discuss o sobre o atual cen rio operativo dos sistemas el tricos e tenta de forma sucinta levantar
85. e pela primeira vez nota se que algo est diferente faltando mas n o se sabe de pronto o qu Isto mostra que o bigode pode ser visto como um gr nulo para o c rebro humano 60 Este mesmo fen meno ocorre quando da interpreta o de leituras temporais existe uma janela ideal para que um especialista possa retirar uma informa o do sistema observ vel Se esta janela for pequena demais faltar o dados para a an lise por outro lado se a janela for maior que o necess rio o excesso de dados pode comprometer a observa o As pessoas que utilizam o oscilosc pio nos laborat rios a cada medi o ajustam a janela de observa o em outras palavras formam um gr nulo observ vel Assim pode se verificar que as pessoas est o a todo instante eranularizando os fen menos sejam eles discretos ou anal gicos Observa se que tamb m o tempo outra vari vel importante no processo de granulariza o Por exemplo as pessoas regem os fatos usando uma base de tempo segundos horas dias meses ou anos por m dependendo do observador um problema espec fico pode gerar um tamanho de gr nulo de informa o intervalo de tempo que pode variar bastante Diante destas observa es alguns fatos podem ser depreendidos 77 a os gr nulos de informa o s o os componentes fundamentais da representa o de conhecimento e em seu processamento b o n vel de granularidade da informa o tamanho crucial descri
86. ecause 1t 1s the best way to represent the human reasoning 10 Cap tulo 1 INTRODUCAO 1 1 O COMPLEXO NOVO CEN RIO OPERATIVO A opera o dos sistemas el tricos de pot ncia cada dia uma tarefa mais complexa Diversos elementos concorrem para isto seja o crescimento da carga sem o respectivo aumento na capacidade dos equipamentos fato imposto pela atual cen rio regulat rio que nem sempre remunera novos investimentos seja pela press o dos consumidores das ag ncias reguladoras que exigem cada vez mais uma energia de qualidade livre de interrup es ou de desbalanceamentos Antigamente a opera o no Brasil era relegada em segundo plano pois devido aos investimentos estatais os problemas operativos eram quase todos estudados e resolvidos a priori na fase de planejamento Quando se percebia que uma regi o ou determinado equipamento poderia vir a ter problemas fosse de sobrecarga ou de regula o de tens o refor os eram colocados com a finalidade de mitigar ou mesmo eliminar o problema Assim quando da opera o do sistema os despachantes trabalhavam com uma grande variedade de recursos fato que facilitava suas a es 1 Uma outra medida do planejamento que auxiliava opera o dos sistemas el tricos era o carregamento dos equipamentos que nunca eram para ser utilizados em sua capacidade m xima nominal Quando alocados no sistema sempre existiam reservas fosse esta em sua capacidade nominal ou em condi
87. ecer a primeira vista que esta modifica o pequena pois as faixas n o ter o mais o car ter de independ ncia crisp mas ser o definidas com sobreposi es fuzzy Isto gera um conjunto de modifica es no algoritmo notadamente na forma o de inconsist ncias A Figura 4 8 mostra o algoritmo proposto Inicialmente devem ser definidas as grandezas de entrada e as de sa da ou laudos fornecidos pelos especialistas Para as grandezas continuas necess ria sua discrimina o assim s o utilizados dois importantes meios para transform las em grandezas discretas O primeiro utiliza a defini o de faixas delimitando valores de transi o de um estado para outro como feita na teoria dos conjuntos aproximados cl ssicos Para o segundo tipo utilizado conjuntos difusos desta forma a grandeza obt m com o conjunto difuso um valor no universo fuzzificado Estas faixas e conjuntos difusos s o ent o aplicados s grandezas indispens veis ao estudo desta maneira a tabela de valores passa a oferecer uma nova representa o aos valores primeiramente inseridos na mesma 75 4 In cio 7 Expandindo Conjuntos Difusos y y Definindo PF i Grandezas Definindo Sa das Removendo Incoer ncias Montando Extraindo Redutos Conjuntos Difusos Montando Faixas ri i Agrupando Regras Informa es Dis
88. efas pelos agentes verifica se se eles n o podem ser agregados sem que aja perder da flexibilidade e de futuras substitui es Na estrutura concebida para o processamento de alarmes dois tipos de agentes ser o utilizados os Agentes de Suporte e os Agentes Especializados Os agentes de suporte s o os respons veis por prestar servi os que auxiliem o processo de tomada de decis es como estabelecer e coordenar a comunica o entre os agentes manter um modelo computacional do sistema analisado interface com os outros programas entre outros Os agentes especializados s o aqueles que cont m o conhecimento espec fico das an lises que devem ser feitas e a solu o dos problemas 22 2 2 1 Agentes de Suporte Na categoria de agentes de suporte um dos agentes o de interface que faz a troca de imforma es com os programas externos e ativa a estrutura para o processamento dos alarmes O agente de comunica o regula a troca de informa es e a execu o dos diversos agentes Um outro agente de suporte o de temporalidade Ele respons vel pela continuidade temporal do sistema multi agentes gerando informa es consistentes e atualizadas para os outros agentes O agente modelo cont m o modelo orientado a objeto do sistema f sico real e continuamente compara esse modelo com as informa es providas pelo agente de interface atualizando o Este modelo acessa diretamente as informa es dispon veis no SAGE 2
89. eira relativa a uma busca a segunda relativa ao casamento do nome procurado com este mesmo nome nas Os e finalmente uma terceira que verifica as condi es operativas das IOs selecionadas Estes problemas ser o resolvidos por um sistema de busca heur stica Existem diversos m todos de buscas 64 65 que poderiam ser aplicado optou se ent o pelo sistema de gr ficos din micos com plano radial Esta op o surgiu devido a natureza do problema que possui duas caracter sticas principais a Tamanho e n mero de documentos IOs vari vel e n o pr definido b Um documento remeter a outro documento O sistema de grafos din micos tem como caracter stica principal a explora o interativa de um grafo a partir de um n focal aqui denominado n cleo Estando neste n focal o sistema busca todos os outros n s associados diretamente a ele aqui denominados de sat lites A Figura 3 1 mostra esta estrutura Figura 3 1 Estrutura de pesquisa na forma de sat lites 37 A interatividade apresentada quando um dos sat lites for escolhido Ele passa a ser o novo n cleo e s o selecionados outros sat lites Obviamente um desses sat lites o n cleo anterior Isto permite uma navegac o para tr s e para frente de acordo com a vontade do usu rio A Figura 3 2 apresenta uma situac o de transic o Figura 3 2 Novo N cleo de pesquisa e a origem para retornar ao sistema anterior Existem duas quest e
90. er Delivery Vol 6 No 2 pp 648 655 April 1991 J R McDonald G M Burt e D J Young Alarm processing and fault diagnosis using knowledge based systems for transmission and distribution network control IEEE Transactions on Power Systems Vol 7 No 3 pp 1292 1298 Aug 1992 D S Kirschen e B F Wollenberg Intelligent alarm processing in power systems Proceedings of the IEEE Vol 80 No 5 pp 663 672 May 1992 104 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 M Pfau Wagenbauer e W Nejdl Integrating model based and heuristic features in a real time expert system for power distribution networks Proc of the Sth Conference on Artificial Intelligence for Applications pp 303 309 Mar 1992 E Euxibie P Jourdin P Audousset e F Audrain A new alarm processing for the forthcoming national control system of Electricit de France 3rd International Conf on Power System Monitoring and Control pp 56 61 Jun 1991 Z A Vale e A Machado e Moura An expert system with temporal reasoning for alarm processing in power system control centers IEEE Transactions on Power Systems Vol 8 No 3 pp 1307 1314 Aug 1993 R Karunakaran e G G Karady Artificial neural networks as a dispatcher s aid in alarm processing Proc of the Ist Int Forum on Applications of Neural Networks to Power Systems pp 169 173 Jul 1991 T Hanson e
91. es de suporte Este m dulo tem como objetivo possibilitar ajustar as configura es de conex o do monitor on line como mostrado na Figura 2 2 2 Monitor On Line Abrir Busca Automaticamente Tempo de Monitoramento O 1 segundo 4 5 segundos O 10 segundos O 30 segundos O 1 minuto O 2 minutos O 5 minutos E Endere o do Arquivo de Alarmes mi Lares Es Nome do rquivo de Alarmes mi rorimddyy alr ES Formate do Arquivo O DOS 2 UNI LINUA ES Formato de Hor rio no rquivo mij hh mm ss ES Nome do Equipamento 1 ml 2979 77H 48 ES Nome do Equipamento 4 ml PPE HHH ES Palavra Chave de Ativa o mi DESLIGOU Figura 2 2 Apresenta os Itens do M dulo de Configura o 24 A seguir cada agente ou grupo deles denominados aqui tamb m por agentes apresentado O nome do mesmo determina sua func o no sistema de configurac o O agente Abrir busca automaticamente quando ativado permite que o programa abra automaticamente uma janela no console do despachante e apresente o resultado de um processamento Quando desativado o programa continua sendo executado e aciona um alarme na parte inferior da tela do console do despachante quando possui alguma informa o a ser fornecida O agente Tempo de monitoramento define de quanto em quanto tempo o programa faz a leitura do arquivo de alarme do sistema SAGE Isto importante pois os arquivos podem ser grandes e consumir certo tempo computacional Es
92. eterminadas por estudos realizados na fase de pr opera o Estes estudos geram documentos denominados Instru es de Opera o IOs S o exatamente estes documentos que est o nas salas de controle e que devem ser consultados pelos operadores para obter o plano de a o de restaura o de um equipamento ou de uma rea A busca nas IOs pode tamb m parecer simples mas durante um dist rbio este fato n o tem tido ader ncia na pr tica A constante atualiza o e substitui o dessas 98 instru es bem como a utiliza o de diversas instru es em conjunto tem gerado confus es em suas consultas Este problema apresenta caracter sticas similares s encontradas no primeiro problema abordado ou seja por ser subdividido em um conjunto de tarefas que podem ser desempenhadas por diversas t cnicas Assim por esta caracter stica e porque este sistema completa o sistema desenvolvido anteriormente optou se por uma estrutura de multi agentes inteligentes similar passada A busca nesta implementac o teve como ente principal a t cnica de grafos din micos Esta t cnica baseada em conceitos como n cleos e vizinhos que pela estrutura implementada busca documentos at a segunda gera o Este sistema permite uma navega o pelos v rios documentos IOs e normas t cnicas dispon veis A t cnica de grafos din micos foi acrescentado um conjunto de regras heur sticas para determinar n o s quais os pr ximos d
93. exibi o O item Equipamentos agrupa os agentes que permitem manipular os nomes registros e siglas de cada equipamento do sistema existentes no sistema SAGE 6 O agente Formatos de nome permite associar o nome do equipamento sua sigla para que o programa reconhe a atrav s da sigla as caracter sticas do equipamento Por exemplo para uma linha de transmiss o o formato utilizado 22H HF enquanto por outro tipo de equipamento o formato onde representam letras e H algarismos O agente Termos do formato permite o registro do significado de cada conjunto de caracteres associando o a um termo Isso feito atrav s dos campos inicio e tamanho O campo In cio informa a partir de qual posi o do texto come a a sigla e o campo tamanho exp e quantos caracteres do texto ela utiliza 43 O agente Dicion rio de siglas o mesmo apresentado anteriormente e utilizado no m dulo on line do processamento de alarmes Seu objetivo como dito transforma a sigla equipamento em seu nome por extenso como utilizado nos IOs do ONS As Instru es de Opera o s o classificadas nos seguintes tipos 1 Recomposi o de rede Opera o em conting ncia Prepara o de manobras 2 3 4 Opera o normal 5 Esquemas especiais 6 Mensagens operativas As IOs de recomposi o de rede tem como fun o estabelecer procedimentos operativos a serem seguidos
94. gentes Inteligentes MAI 37 42 A necessidade de se ter um programa com as caracter sticas acima est ligada com o fato do processamento de alarme ter que ser integrado a um EMS Sistema de Monitora o e Controle existente no Centro de Controle integr vel possibilitando juntar diversas t cnicas ou mesmo substitu las em uma segunda etapa sem grandes mudan as estruturais no programa compartimentada e que pudesse trabalhar em diversos ambientes flex vel 43 A t cnica de Multi Agentes incorpora o conceito de sociedade entre diversos agentes Um agente um programa computacional que tem um objetivo espec fico ou seja uma rotina que em geral l um conjunto de dados processa os e escreve um conjunto de resultados Por exemplo ele pode conter um dicion rio tradutor de um tipo de arquivo para outro Caso ocorra uma mudan a da forma do arquivo de entrada por exemplo devido a uma mudan a do sistema de monitora o somente este m dulo necessitar ser reescrito Assim ele tem car ter modular Um agente pode incorporar uma rotina num rica ou uma rotina inteligente e neste ltimo caso recebe o nome de agente inteligente A t cnica de Multi Agentes Inteligentes faz parte da Intelig ncia Artificial Distribu da e incorpora agentes num ricos e agentes inteligentes dentro de uma mesma estrutura A estrutura concebida funciona de forma cooperativa com quadro negro black board
95. guardada na mem ria cache do computador evitando refazer uma busca j realizada Figura 3 3 Montagem da rvore na Implementa o Efetuada Uma alternativa para tentar ajustar um gr fico inteiro em uma dada vis o prover a explora o interativa de sub regi es do gr fico At mesmo se um gr fico for pequeno bastante para exibir todos os elementos simultaneamente pode ser dif cil entender todas de suas rela es em uma nica vis o A habilidade para interatividade de se visualizar um gr fico de perspectivas diferentes pode render novas id ias Quanto quest o de como deve ser feita a apresenta o dos resultados ao usu rio ela tem sua resposta ligada diretamente ao tipo de resultado Este tipo de 39 estrutura mostrado na Figura 3 3 pode ser programado para fornecer uma visualiza o gr fica das informa es Diversas reas de aplica o como teoria de rede social ou topologia de rede de comunica o possuem por vezes a necessidade de conhecer o grau de conectividade de um n ou a dist ncia da rede dist ncia entre um n e os outros n s Visualiza es para tais aplica es deveriam prover uma representa o de proximidade que os usu rios possam compreender facilmente Al m disto esta visualiza o deveria responder bem as estruturas de rvore que mudam com o passar do tempo Uma outra possibilidade seria uma aproxima o para visualiza o da rvore formada em 3D ou a utili
96. hantes Energizar tens es GN Localizar t tulos com as palavras Energizar e tens es 6 Localizar corpos de documento que possuem as palavras Energizar e tens es 7 Localizar t tulos com as palavras semelhantes Energizar e tens es 8 Localizar corpos de documento que possuem palavras semelhantes Energizar e tens es 46 Outro agente que merece ser descrito o Trace Ele permite armazenar o caminho que se est fazendo na forma n cleo sat lite A partir do n cleo uma busca permite acessar os sat lites Quando escolhido um dos sat lites da primeira busca este vira n cleo e surgem novos sat lites Assim ao escolher um sat lite diretamente na interface ser o abertos o documento indicado e seus respectivos relacionamentos desta vez o documento aberto ser o n cleo e os relacionamentos os sat lites a origem da busca ser exibida como o n cleo de origem distante interligado ao novo n cleo tornado a interface intuitiva para o usu rio e de simples manuseio 3 4 O FUNCIONAMENTO INTEGRADO DOS M DULOS DE PROCESSAMENTO DE ALARMES E DO PLANO DE RESTABELECIMENTO SIST MICO Este sistema foi dividido em tr s blocos b sicos de funcionamento cada qual com suas fun es espec ficas Estes blocos s o interligados por agentes de comunica o permitindo a otimiza o das trocas de dados e facilitando o ajuste do funcionamento do programa
97. ia dos Conjuntos Aproximados 4 3 1 Teoria dos Conjuntos Aproximados A Teoria dos Conjuntos Aproximados proposta por Z Pawlak 83 em 1982 utiliza os conceitos de conjuntos de aproxima o superior e de aproxima o inferior com a finalidade de reduzindo o primeiro e alargando o segundo chegar o mais pr ximo poss vel do conjunto discriminante 84 Isto feito atrav s de um conjunto de observa o l gico gr nulos inicialmente definidos pelo usu rio Para melhor explicar esta teoria seja o exemplo abaixo Deseja se encontrar uma linha conjunto discriminante que separe as duas observa es x e A abaixo que foram produzidos pelos valores de entrada x e x2 Como mostrado na Figura 4 2 62 Figura 4 2 Exemplo de conjunto discriminante Observa se que esta linha discriminante n o nica pois o espa o de solu es est incompleto e via de regra nas aplica es pr ticas incomplet vel pois mesmo no caso de duas entradas cont nuas imposs vel se ter todos os pares de entradas A Figura 4 3 mostra outros exemplos de conjuntos discriminantes Assim fica claro que qualquer processo de minera o de dados que mantenha uma linha r gida de discrimina o pode ter problemas ao redor de sua fronteira x SINS Figura 4 3 Exemplo de possiveis conjuntos discriminantes para a mesma entrada de dados 63 O processo se inicia solicitando ao usu rio que divida as grandezas de entrada
98. idade de utiliza o possibilidade de acessos de diversas formas velocidade de resposta entre outras ela foi escolhida para este desenvolvimento 31 Por outro lado a aplica o de sistemas multi agentes inteligentes para o processamento de alarmes tamb m j tinha sido proposta na literatura Inicialmente em 46 uma id ia de como se poderia aplicar este sistema solu o do problema foi apresentada sem nenhum tipo de implementa o citando apenas um conjunto de id ia e linhas b sicas de procedimento Em 47 foi apresentada uma estrutura que prop s um m todo de coopera o entre os agentes baseado em um modelo de intera o cren a desejo A estrutura desenvolvida possibilitava uma maior integra o entre os agentes fazendo os funcionar com uma grande troca de informa es Um exemplo de simula o para um grande sistema el trico foi apresentado mas sem nenhuma implementa o pr tica Assim as contribui es deste cap tulo podem ser divididas em duas uma te rica e a outra pr tica A contribui o te rica reside na jun o dos sistemas multi agentes inteligentes com a estrutura de quadro negro criando um modelo flex vel veloz e com cooperatividade entre os agentes Este modelo interessante quando se deseja implementar a solu o de problemas com diferentes m todos com troca de informa es entre eles com paralelismo de a es e sem necessidade de compartilhamento das informa es produ
99. idera es Finais do Cap tulo occccncccnncnooncnnnnnnnnnnnnnonononoss Cap tulo 5 Conclus es Refer ncias Bibliogr ficas Anexo I Editor de Regras para os Agentes Especializados il Entrada das Grandezas cccscesceccecsceccscceccsceccsccscaccscescecceces I 2 Entrada das Regras 3 Testando as Regras Anexo II Dados de Entrada do Exemplo Ilustrativo IEEE 118 Barras Anexo III Lista de Artigos Publicados durante o Per odo do Doutorado 2003 2006 47 50 52 55 55 Sl 60 62 66 70 70 75 86 86 92 95 97 104 112 112 114 117 119 123 LISTA DE TABELAS Tabela 3 1 Detalhamento do c digo do equipamento 44 occcccccccnc 51 Tab la 4 1 Conjunto de Dados Iniciais 2 e 12 Tabela 4 2 Conjunto de Dados Iniciais em Faixas cocccccnnnnnnnnnnnnnnnononnnnnnnnnnnnnnnnnnos J2 Tabela 4 3 Conjunto de Dados Iniciais em Faixas sem Exemplo Id nticos 73 Tabela 4 4 Conjunto de Dados Iniciais sem o Atributo Trafo A ow 73 Tabela 4 5 Conjunto de Dados Iniciais sem o Atributo Trafo Co eee 73 Tabela 4 6 Conjunto de Dados Iniciais sem Atributo Dispens veis 74 Tabela 47 Conjunto Finalde EOTAS seniorien eTe A E eens esate 75 Tabela 4 8 Conjunto de Dados Iniciais transformado em Gr nulos 78 Tabela 4 9 Conjunto de Atributos l
100. imulated online conditions IEEE Power Engineering Review Vol 20 No 3 pp 45 47 Mar 2000 G Lambert Torres JM Abe M L Mucheroni e P E Cruvinel Advances in Intelligent Systems and Robotics IOS Press 217p Holanda 2003 G Lambert Torres e A P Alves da Silva Proceedings of the International Conference on Intelligent System Application to Power Systems ISAP 99 438 p April 4 8 1999 G Lambert Torres J M Abe M L Mucheroni e P E Cruvinel Proceedings of the 4th Congress of Logic Applied to Technology Editota Pl iade Ltda 240 p S o Paulo Brasil 2003 P gina da Internet www cepel br sage consultada em 01 03 06 106 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 J P Bigus e J Bigus Constructing Intelligent Agents With Java A Programmer s Guide to Smarter Applications New York Wiley Computer Publishing 379 p 1997 J Ferber Multi Agent Systems An Introduction to Distributed Artificial Intelligence Addison Wesley 509 p 1999 FIPA FOUNDATION FOR INTELLIGENT PHYSICAL AGENTS PC00089D FIPA Domains and Policies Specification August 10 2001 FIPA FOUNDATION FOR INTELLIGENT PHYSICAL AGENTS XC00061E FIPA ACL Message Structure Specification August 10 2001 FIPA FOUNDATION FOR INTELLIGENT PHYSICAL AGENTS XC00007BE FIPA Content Language Library Specification August 10 2001 M Wooldridge e N R Jennings In
101. inalidade de apagar as linhas que n o s o priorit rias para a resposta do programa Existem linhas com advert ncias com alarmes de pouca Import ncia com alarmes continuados aqueles que estavam na lista antes do evento e com alarmes redundantes Ap s esta elimina o este agente executado de forma recursiva para eliminar nas linhas dos alarmes restantes informa es que n o sejam relevantes O agente Ordena o dos equipamentos tem a finalidade de gerar uma lista de 2 equipamentos segundo sua import ncia Este agente baseado em algumas regras pr ticas que t m como elementos principais de an lise a classe de tens o do equipamento o tipo de equipamento e a sua localiza o no sistema O agente Dicion rio de siglas transforma a sigla equipamento no nome por extenso do equipamento que est nos Informes Operativos IOs do ONS Este agente produz o resultado final da an lise que apresentada ao despachante Todos estes agentes foram escritos com base em regras de produ o e utilizou se o Editor de Regras apresentado no Anexo I 2 3 3 A Execu o do Programa de Processamento de Alarmes O diagrama de intera o do programa de processamento de alarmes est mostrado na Figura 2 4 Neste diagrama est o explicitadas todas as comunica es existentes entre os agentes Uma an lise inicia com o Agente de Interface que l um arquivo de alarmes do Programa SAGE e o escreve no Agente de C
102. istas 8 10 sendo que os trabalhos que mais se destacaram foram 11 18 Os Sistemas Especialistas fazem parte da Intelig ncia Artificial Simb lica e tentam representar o conhecimento atrav s de regras de produ o ou seja regras na forma Se ent o Se lt uma dada premissa gt ent o lt uma determinada a o ou conclus o gt Estes sistemas que retiraram a Intelig ncia Artificial de seu per odo negro d cada de 60 surgiram no inicio da d cada de 70 e visam representar o conhecimento de forma l gica e em uma rea muito bem definida da o nome especialista Os sistemas especialistas para o processamento de alarmes obtiveram um sucesso enorme pois possibilitam a redu o do n mero de alarmes de forma significativa com um custo de programa o e computacional pequenos Por exemplo uma simples regra que se elimina advert ncias warnings alarmes de pouco import ncia automaticamente reduziria o n mero de linhas apresentadas no console do operador durante um dist rbio O problema desta t cnica aconteceu na segunda parte de sua aplica o onde se necessitava de regras mais complexas para a elimina o de outros alarmes irrelevantes para a an lise Encontraram se a duas dificuldades da t cnica dos Sistemas Especialistas que s o o processo de aquisi o de conhecimento e o processo de atualiza o das regras auto aprendizado do sistema A segunda fase dos proce
103. iste diferen a entre esses valores at porque normalmente est diferen a est dentro da margem de erro das medi es de campo Entretanto pela regra acima o primeiro caso 19 9 o transformador continuaria a funcionar e no segundo caso 20 1 ele seria retirado de operac o Verifica se assim uma incompatibilidade pois a conclus o de retirar o transformador poderia n o ser a tomada pelo operador no caso de 20 1 Ent o surge a d vida o que causou esta incompatibilidade A resposta est na representa o do conhecimento Na verdade a regra poderia ser melhor expressa por o transformador pode operar em sobrecarga por m quanto maior for a sobrecarga menor dever ser seu tempo de funcionamento neste estado Transformando este conhecimento para a teoria dos conjuntos pode se configurar as seguintes rela es matem ticas 68 Hsobrecargal X i para 0 lt x lt 10 Usobrecarga X 0 04 x 1 4 para 10 lt x lt 35 Usobrecarga X 0 para x gt 35 Neste caso a fun o de pertin ncia foi estabelecida para estabelecer uma liga o com o tempo de funcionamento do transformador em sobrecarga A Figura 4 7 mostra a representa o gr fica desta regra Usobrecarea o 10 35 de sobrecarga Figura 4 7 Representa o de conhecimento utilizando a teoria dos conjuntos difusos Pode se verificar atrav s de um simples gr fico a riqueza de informa es dispon veis Por exemplo at 10 de sobre
104. lores das grandezas deve se pressionar duas vezes click duplo sobre a linha que lista o valor da grandeza a ser editada Assim aberta uma janela para inser o do novo valor que aparecer listado no local editado No momento em que o valor editado j existe uma imediata verifica o nas regras que satisfazem os novos atributos mostrando as a es respectivas para as regras verdadeiras como visto na figura 1 10 Alterar Valor x 1 Carcel E Figura 1 10 Alterando os valores das grandezas 118 G1 0 95500 0 95500 0 95500 0 95500 0 95500 0 95500 0 95500 0 95500 0 95500 0 95500 0 95500 0 95500 G10 1 05000 1 05000 1 05000 1 05000 1 05000 1 05000 1 05000 1 05000 1 05000 1 05000 1 05000 1 05000 G19 0 96300 0 96300 0 96300 0 96300 0 96300 0 96300 0 96300 0 96300 0 96300 0 96300 0 96300 0 96300 Anexo II DADOS DE ENTRADA DO EXEMPLO ILUSTRATIVO G2 0 97682 0 97565 0 97445 0 97324 0 97741 0 96822 0 96494 0 96152 0 95796 0 95425 0 95274 0 95204 G11 0 99237 0 99089 0 98933 0 98769 0 99309 0 98037 0 97513 0 96935 0 96295 0 95580 0 95256 0 95024 G20 0 97713 0 97344 0 96941 0 96503 0 97885 0 94355 0 92619 0 90460 0 87646 0 83404 0 80058 0 73618 G3 0 97182 0 97108 0 97024 0 96930 0 97216 0 96449 0 96059 0 95594 0 95045 0 94399 0 94102 0 93914 G12 0 99000 0 99000 0 99000 0 99000 0 99000 0 99000 0 99000 0 99000 0 99000 0 99
105. ma de tradu o que passa a quebrar os caracteres especificado pelas regras inseridas pelo usu rio no programa de configura o A Tabela 3 1 mostra um exemplo deste procedimento Tabela 3 1 Detalhamento do c digo do equipamento 44 Subesta o Origem IMPERATRIZ PD Subesta o Destino PRESIDENTE DUTRA Tipo do Equipamento Linha de Transmiss o Classe de Tens o 500 kV Ao compor as informa es extra das do c digo o tradutor monta a seguinte express o IMPERATRIZ PRESIDENTE DUTRA Linha de Transmiss o 500 kV Circuito 1 Essa informa o ent o enviada ao sistema especialista de busca que organiza os documentos de informa es operativas por classe e hierarquia iniciando a busca da express o obtida No caso do exemplo os documentos s o ordenados atrav s da pesquisa do tipo de Recomposi o Sist mica Os resultados obtidos da busca s o ordenados da seguinte forma e Documento de Recomposi o de Rede o Itens relacionados busca e Documento de Prepara o de Manobras o Itens relacionados busca Na Figura 3 10 s o mostradas as etapas descritas anteriormente e os resultados da busca informada ordenados em estrutura de rvore na lateral esquerda da janela do programa Assim o usu rio poder pressionar sobre cada um dos itens e os mesmos ser o exibidos na rea do documento localizada ao centro do formul rio 51 19 17 43 IZPD LT7 01 DESLIGOU LAD
106. meira an lise retornar a energia s cargas que deixaram de ser supridas e em segunda an lise retornar os demais fatores por exemplo tens es na barras fluxos nas linhas e transformadores s faixas nominais Normalmente isto ocorre atrav s do chaveamento de equipamentos que n o pode ser feito em qualquer ordem sob pena de causar mais problemas ao sistema Assim necess ria a formula o de um plano de restabelecimento que pode ser hierarquizado comandado pelo centro de controle e ter a es concomitantes executadas por diversos grupos de trabalhos de forma coordenada A hierarquiza o de um plano de manobras permite que cada n cleo operativo possa tomar as a es necess rias para sua prepara o ao restabelecimento evidente que deve haver uma coordena o mas cada n cleo pode fazer o seu pr prio sub plano de a o Por exemplo um centro de controle de sistema pode definir que uma subesta o deva ser religada t o logo chegue energia nas suas linhas de transmiss o de entrada O plano de a o de restabelecimento da subesta o portanto um sub plano de a o pode e deve ser realizado localmente pelo n cleo operativo respons vel pela instala o 33 Certas empresas visando reduzir o tempo de restabelecimento sist mico disp em de planos de a o de pr restabelecimento os quais s o efetuados antes mesmo de se come ar o processo de reenergiza o Estes planos s o levados em conside
107. mo o n vel de estresse na confec o do plano de a o e na rea de extra o de informa o de grandes bases de dados O Incorporar regras heur sticas junto ao algoritmo proposto alterando os conjuntos aproximados devem se mover com a finalidade de reduzir a regi o de incerteza o desenvolver uma estrutura interna ao algoritmo que possa tratar as incoer ncias ocorridas ao longo do processo por exemplo utilizando l gica paraconsistente Para concluir as principais contribui es desta tese podem ser divididas em dois grupos um te rico e outro pr tico como mostrado a seguir e principais contribui es te ricas o desenvolvimento de uma estrutura de multi agentes com quadro negro o desenvolvimento de um estrutura de grafos din micos com regras heur sticas fornecendo m tricas o desenvolvimento de um algoritmo de extra o de conhecimento utilizando gr nulos aproximados difusos 102 e principais contribui es pr ticas o a aplica o da estrutura de multi agentes com quadro negro para a solu o do problema de processamento de alarmes de um centro de controle o a aplica o da estrutura de multi agentes com quadro negro encapsulando t cnicas de grafos din micos com regras heur sticas para a solu o do problema de busca de documentos para a confec o de um plano de a o 103 1 2 A na A A UU AS e m ON 7 8 9 10 11 12
108. nnnnn 52 Figura 4 1 Exemplo de um processo de minera o de dados utilizando ATVOTS de dECIS O did 58 Figura 4 2 Exemplo de conjunto discriminante ccccesessessssesssssssessessenseeens 63 Figura 4 3 Exemplo de poss veis conjuntos discriminantes para a mesma entrada de dados sais 63 Figura 4 4 Granularizac o dos valores de entrada e conjuntos de sa da DOSSIVCIS da RAD RA PPS RA RA RR T 64 Figura 4 5 Conjuntos de aproxima o superior e inferior c oooooonnnnnonnnnnnnnnnnnnnnnnnos 65 Figura 4 6 Representa o de conhecimento utilizando a teoria dos conjuntos CLASSICOS asia aa aa Ani tea eee eae tai tose cee 68 Figura 4 7 Representa o de conhecimento utilizando a teoria dos conjuntos USOS o 69 Figura 4 8 Fluxograma do algoritmo inicial oooonnnnnnnnononononnnnnnnnnononnnnnnnnnnnononoss 71 Figura 4 9 Fluxograma do algoritmo proposto 00 eeesssssssssssssseesseesesseseesseeseens 76 Figura 4 10 Valores das Fun es de Pertin ncia ooooonocccononononononononononononononononoos 19 Figura 4 11 Sistema El trico da COPEL Regi o de Curitiba eee 87 Figura 4 12 Valores das Fun es de Pertin ncia occonnnnnnnononononononoooorrn no nonnnnnonoss 91 Figura 1 1 Janela principal do programa Editor de Regras ooooooonnnnncccccnnnnnnnnnnnnns 112 Figura 1 2 Inserindo grandeza no editor de regras concccccccccncnnnnnnnonononnnonnnnn nono nonnnn
109. ns on Power Systems Vol 10 No 3 pp 1676 1690 Aug 1995 G Lambert Torres A P Alves da Silva V H Quintana amp L E Borges da Silva Classification of Power System Operation Point using Rough Sets Techniques EEE International Conference on Systems Man and Cybernetics Vol 3 4 pp 1898 1903 Beijing China Oct 14 17 1996 G Lambert Torres Application of rough sets in power system control center data mining 2002 IEEE Power Engineering Society Winter Meeting Vol 1 pp 627 631 27 31 Jan 2002 L Yuancheng L Bo e F Tingjian An approach to forecast short term load of support vector machines based on rough sets Fifth World Congress on Intelligent Control and Automation WCICA 2004 Vol 6 pp 5180 5184 15 19 June 2004 S Zonghai e S Youxian Application of rough sets to fault diagnoses Fourth World Congress on Intelligent Control and Automation WCICA 2002 Vol 4 pp 2742 2745 10 14 June 2002 L Han J F Peters R Zhai e S Ramanna Classifying Faults in HV Power System A Rough fuzzy Neural Computational Approach Proceedings of Rough Sets Fuzzy Sets Data Mining and Granular Soft Computing RSFDGrC 99 Yamaguchi Japan Nov 1999 S K Pal e A Skowron Rough Fuzzy Hybridization A New Trend in Decision Making Springer Verlag Singapore 1999 111 Anexo I EDITOR DE REGRAS PARA OS AGENTES ESPECIALIZADOS 1 1 ENTRADA DAS GRAND
110. nternational Conference European Electricity Market Vars via Pol nia May 24 26 2006 G LAMBERT TORRES A FARIA NETO A R AOKI C H V DE MORAES amp L E BORGES DA SILVA An Intelligent Hybrid System for Power Distribution Reconfiguration Sth WSEAS IASME International Conference on Electric Power Systems High Voltages and Electric Machines Power 05 Paper 502 531 CD Tenerife Spain Dec 16 18 2005 G LAMBERT TORRES C H V DE MORAES L E BORGES DA SILVA J HADDAD amp A E S CINTRA Testing Procedures for Substation Functional Circuits using Intelligent Systems A Practical and Educational Approach IEEE PowerTech 2005 Conference Paper 614 6 pages CD St Petersburg Russia June 27 30 2005 R ATTADEMO G LAMBERT TORRES C H V DE MORAES amp L E BORGES DA SILVA Sistema Inteligente de Apoio Tomada de Decis o na Opera o e Manuten o de Transformadores de For a Potencial e Corrente III Congresso de Inova o Tecnol gica em Energia El trica HI CITENEL Florian polis Brasil Dec 5 6 2005 A FERREIRA DE FARIA W CARVALHO G LAMBERT TORRES C H V DE MORAES amp L E BORGES DA SILVA Desenvolvimento de Aplicativo para Previs o de Cargas El tricas da CEB III Congresso de Inova o Tecnol gica em Energia El trica III CITENEL Florian polis Brasil Dec 5 6 2005 M L A SANTOS G LAMBERT TORRES L E BORGES DA SILVA C H V DE MORAES amp R ROSSI Fer
111. ntes nas grandezas poss vel transcrever a regra apenas adicionando 114 quando necess rio elementos de opera es l gicas express o Abaixo apresenta uma forma de adicionar uma faixa express o que comp em a regra figuras I 5 e 1 6 EJ Editor de Regras ExemploELN rul Figura 1 5 Inserindo nova regra ao editor E Editor de Regras 3 ExemploELN rul E 198 ele if L lt 0 95 if N 0 95 1 05 if H gt 1 05 if Li lt 0 95 i N 0 95 1 05 i Hi gt 1 05 i L lt 05 I N O 5 1 0 I SC 1 0 1 5 I ALi gt 1 5 i Li lt 05 I N O5 1 0 fl SC 1 0 1 5 i AL gt 1 5 Figura 1 6 Adicionando uma faixa express o que comp e a regra Assim representa se a faixa com a express o Grandeza Faixa para a identifica o da origem do objeto 115 Para a cria o de express es l gicas de E OU e NAO s o utilizados simbolos num ricos mostrados abaixo Par nteses para a cria o de grupos individuais J Sinal de soma representando a express o do OU Sinal de multiplica o representando a express o do E Sinal de exclama o representando a express o do NAO Desta forma poss vel criar express es como as representadas abaixo Se Ul L U2 N Ent o Se valor de Ul na faixa L ou valor de U2 na faixa N ent o Se 11 N U1 H I2 H Ent o Se valor I1 na faixa N ou U1 na faixa H e valor 12 na faixa H ent o
112. o O programa reconhece qual o modelo formato de cada arquivo atrav s do in cio do nome do documento assim para ser reconhecido esse documento dever ter um modelo registrado pelo agente Modelos de documentos com formato igual ao in cio do nome do documento 3E Configura es a Monitor On Line 24 Remover Clicar 7 5 Ajustes E dd Documentos ES Importar Documento Arquivo H Gerenciar Documentos 10 EE NSE_Rev 07_em_10_09_200417_17_48 47 Documentos Associade I0 EE N SMA_Rev 0l_em 1009 200417 15 16 1 Modelos de Document IO ON NNE _Rev 17 em 16 09 200416 47 36 E E Sistema de Pesquisa of IA FIR MEF Aans d2 am 10 0A 200417 1 31 k H Figura 3 5 Janela de manipula o de documentos O agente Gerenciar documentos permite alterar se necess rio o modelo do documento e suas datas de cria o modifica o e importa o Aqui tamb m o usu rio define quando o documento passa a ter validade segundo o seguinte formato dd mm aaaa hh mm ss por exemplo 16 11 2004 10 48 36 O agente Documentos associados permite que sejam feitas s associa es de MOP s com IOs Isto importante para os casos em que o resultado de uma pesquisa de uma IO possa tamb m exibir a MOP associado Deve se lembrar que uma MOP pode ser associado a mais de uma IO e que uma IO pode ter mais de uma MOP associado A Figura 3 6 mostra um exemplo desta janela E Configura es Clique para adicionar
113. o dependendo do fabricante do sistema Na maioria das concession rias brasileiras importantes utilizado o sistema SAGE Sistema Aberto de Gerenciamento de Energia desenvolvido pelo Centro de Pesquisa de Energia El trica CEPEL 36 o qual est subdividido nas seguintes partes e SAGE SCADA Supervis o e controle de redes el tricas e SAGE EMS An lise de Redes em tempo real e de estudos e SAGE GBH Gerenciamento da base de dados hist ricos e SAGE SIA Subsistema de Intelig ncia artificial e SAGE ACG Controle Autom tico de Gera o 55 e SAGE SIM Subsistema de Treinamento e Simula o Estes m dulos t m graus diferentes de desenvolvimento Segundo entrevista com os usu rios desses sistemas alguns deles ainda est o em fase de aperfei oamento ou mesmo incipientes como o SAGE SIA sendo que os dois primeiros sistemas s o os mais Importantes e desenvolvidos O m dulo SAGE SCADA Supervisory Control And Data Acquisition o respons vel pelo processo de aquisi o e processamento inicial dos dados Ele l grandezas digitais por exemplo posi o de chaves grandezas anal gicas por exemplo fluxos de pot ncia em linhas e medidas totalizadas Ele tamb m possui um sequenciador de eventos De posse desses dados ele faz uma primeira valida o das medidas podendo atrav s de f rmulas aritm ticas ou booleanas estabelecer alguns padr es fora da normalidade Estas f rmulas s o alguns da
114. o que estava trabalhando em condi es adversas Afinal eram todos de uma mesma empresa Agora a opera o feita pelo ONS uma outra empresa que n o tem condi es de impingir a es como a relatada acima envolver equipes da concession ria para um alerta E mais como segundo problema surge o fato de que ainda n o est claramente definido qual a remunera o extra que a concession ria receber por ter um equipamento seu trabalhando em sobrecarga 6 E neste ambiente que ocorre a opera o do sistema el trico brasileiro que agora ganhou bem mais import ncia que as atividades de planejamento 13 1 2 O AMBIENTE DOS CENTROS DE CONTROLE Como visto na se o anterior o cen rio operativo nacional ainda repleto de Interroga es seja pelas quest es que ainda est o abertas nos Procedimentos de Rede seja pelos estudos operativos ainda incompletos as chamas IOs Instru es de Opera o que regem as a es dos despachantes Os Centros de Controle ou de Opera o normalmente s o constitu dos por duas partes fundamentais uma para a parte de gera o e outra para a parte de transmiss o Via de regra eles possuem a mesma configura o em suas m quinas e computadores e podem a qualquer instante um assumir a opera o do outro Isto feito para que se tenha certo grau de redund ncia e para organiza o dos trabalhos Cada console possui um grande n mero de programas tais como estimadore
115. ocumentos que deveriam ser verificados mas tamb m sua rela o com o elemento buscado na consulta Estas regras heur sticas continham m tricas de dist ncias entre o elemento procurado e os elementos encontrados classificando os tamb m segundo seu posicionamento nas IOs Esta estrutura tamb m foi implementada e implantada no mesmo centro de controle da Eletronorte sendo utilizada com sucesso pelos operadores da empresa desde entao O terceiro problema abordado neste trabalho desenvolveu se um sistema de extrac o de conhecimento em grandes bases de dados Com o advento dos sistemas de acumula o de dados com capacidade de armazenamento e o barateamento dos sistemas de telemetria cada vez mais pontos t m sido monitorados no sistema el trico Assim o n mero de reas sem informa es efetivamente medidas tem diminu do Antigamente quando as duas premissas anteriores n o eram verdadeiras existiam v rias regi es em sombra no sistema onde as suas medidas deveriam ser inferidas Desta maneira eram utilizados programas do tipo estimadores de estado que faziam esta infer ncia 99 Nesta nova fase estes tipos de programas n o deixaram de ser utilizados mas modificaram seu objetivo que passou a n o ser mais inferir medidas mas validar as medidas efetuadas no sistema Enfim uma grande base de dados validada tem sido formada nos centros de operac o Esta base formada por dezenas ou mesmo centena
116. oints Acta Mathematica 2 1884 J Lukasiewicz Philosophische Bemerkungen zu mehwerrtigen Systemen des Aussagenkalk C R Society of Science Lettres de Varsovie Vol 23 pp 51 77 1930 A Korzybski An Introduction to Non Aristotelian Systems and General Semantics The International Non Aristotelian Library Pub Co Lakeville 1933 G Lambert Torres R Rossi J A Jardini A P Alves da Silva V H Quintana Power System Security Analysis based on Rough Classification pp 263 274 Rough Fuzzy Hybridization A New Trend in Decision Making S K Pal A Skowron Springer Verlag Singapore 1999 110 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 R Rossi Classificador Hier rquico Sist mico para Redes El tricas de Alta Tens o Tese de Doutorado EFEI 2000 C C dos Santos Diagn stico e Caracteriza o do Estado Operacional de Sistemas El tricos de Pot ncia Disserta o de Mestrado EFEI 1996 S Granville M V P Pereira e A Monticelli An integrated methodology for VAr sources planning IEEE Transactions on Power Systems Vol 3 No 2 pp 549 557 May 1988 D Dubois e H Prade Rough fuzzy sets and fuzzy rough sets International Journal of General Systems Vol 17 pp 191 209 1990 J A Momoh X W Ma e K Tomsovic Overview and literature survey of fuzzy set theory in power systems IEEE Transactio
117. omunica o uma coleta dos dados interpreta os e informa o Agente Modelo via Agente de Comunica o Figura 2 4 Diagrama de intera o do Sistema Multi Agente para subesta es el tricas 28 O processo de an lise se inicia no agente ativador que manda mensagens peri dicas para iniciar o agente monitor pelo agente de comunica o Os per odos s o definidos pelo agente configurador que durante esta an lise apenas fornecer as configura es de c digo de equipamento Ao receber o pedido de leitura do arquivo de alarmes o agente monitor passa a verificar as linhas do arquivo a partir do ltimo instante de leitura Assim ao encontrar uma informa o relacionada ao desligamento de um equipamento o agente monitor envia um pedido de coleta de m scaras para verifica o dos c digos de equipamento ao agente configurador pelo agente de comunica o Com o recebimento das m scaras o monitor passa a verificar a integridade do c digo sendo que ao confirmar a semelhan a entre o c digo e a m scara envia o c digo ao agente dicion rio que extrai o nome completo por extenso do equipamento onde incidiu o desligamento O nome do equipamento ent o fornecido ao agente especi
118. os 113 Figura 1 3 Inserindo nova faixa a grandeza selecionada ccceeeseseeeeeseeeeeeeens 113 Figura 1 4 Grandeza com in meras faixas inseridas ccseeeessssessseeesesesesseseeens 114 Figura I 5 Inserindo nova regra ao editor coccccocococononononononnnnnnonononnononnnnnnnnnnnnnononnnns 115 Figura 1 6 Adicionando uma faixa express o que comp e a regra 115 Figura 1 7 Inserindo nova execu o a regra cooooooccoconnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnss 116 Figura I 8 Regra com v rias execu es simult neas coooooooconoconoooonnnnnnnnnnnnnnnonononons 117 Figura 1 9 Janela de verifica o de TESTAS aiii ida 117 Figura 1 10 Alterando os valores das grandezas ccccssssessessssesssssssesessssesseseees 118 LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS A A Controle Autom tico de Gerac o ANE F rs Ag ncia nNacional de Energia El trica CED ees oectantictemsteontorinsenebatant Companhia Energ tica de Brasilia CENTO sun cas Companhia Energ tica de Minas Gerais CHESF irris Companhia Hidroel trica do S o Francisoc COPEL asas a Companhia Paranaense de Energia CTEE aie eee Companhia de Transmissao de Energia El trica Paulista A e a Eletrocardiograma ELETRONORTE Centrais El tricas do Norte do Brasil ELETROSUL sisi Eletrosul Centrais El tricas ENS in ee ees Energy Management Systems FURNAS ao Funras Centrais El tricas 5 Grupo Coordenador da Opera o Inte
119. os principais problemas enfrentados pelos despachantes em suas atividades rotineiras S o tamb m enumerados os tr s problemas operativos focos deste trabalho No Cap tulo 2 s o discutidos os problemas do processamento de alarmes no principal sistema operativo das concession rias brasileiras Sistema SAGE E apresentado como uma solu o flex vel para este problema 16 No Cap tulo 3 s o discutidas as principais linhas de prepara o de plano de medidas corretivas E formulada uma estrutura para o auxilio do operador nos casos de ocorr ncias sist micas levando se em considera o sua rea de atua o e suas limita es dentro da estrutura operativa do sistema el trico brasileiro No Cap tulo 4 uma estrutura flex vel para a extra o e constru o do conhecimento existente nas bases de dados dos centros de opera o proposta Esta estrutura visa conceber um mecanismo autom tico de gera o de regras de produ o que possam ser utilizadas para a detec o de problemas no sistema el trico Exemplos ilustrativo s o tamb m apresentados Finalmente no Cap tulo 5 s o apresentados as conclus es deste trabalho e os poss veis desenvolvimentos futuros sugeridos para continua o ao tema desta tese 17 Cap tulo 2 PROCESSAMENTO DE ALARMES 2 1 EST GIOS DOS PROGRAMAS DE PROCESSAMENTOS DE ALARMES O processo de alarmes sempre foi uma reivindica o dos despachantes dos centros de controle Quan
120. para os exemplos que n o existem nestes casos mostrados e os exemplos id nticos como o caso dos exemplos 3 4 e 5 que devem ser agrupados em apenas um exemplo gerando a Tabela 4 3 72 Tabela 4 3 Conjunto de Dados Iniciais em Faixas sem Exemplo Id nticos 22 B M dio Alto Baixo M dio Leve D M dio M dio Baixo Alto Leve Carregado EE Ao Alio Alo Baixo Camegado Em seguida eliminam se os atributos dispens veis Para tal elimina se a coluna do atributo e verifica se se existe um problema de classifica o Agindo se desta forma pode se gerar as Tabelas 4 4 e 4 5 onde est o eliminados os atributos Trafo A e Trafo C respectivamente Tabela 4 4 Conjunto de Dados Iniciais sem o Atributo Trafo A B Alto Baixo M dio Normal ao M dio Baixo Carregado Carregado Tabela 4 5 Conjunto de Dados Iniciais sem o Atributo Trafo C Sa da Normal B M dio Alto M dio Leve Normal D M dio M dio Alto Leve Carregado Carregado Leve Carregado Observando se a Tabela 4 4 nota se que o atributo Trafo A dispens vel pois a sua elimina o n o causa nenhum problema de inconsist ncia m classifica o na 73 tabela Procedendo se de forma an loga no atributo Trafo B verifica se que ele tamb m dispens vel No caso da Tabela 4 5 nota se que a elimina o do atributo Trafo C gera uma inconsist nci
121. po e quantidade de equipamentos descritos com problemas Editor de Regras Ferramenta de Importa o Regras Documentos Configurador Alarmes Leitura Visualiza o de Resultados q Execu o de Buscas Extra o de SAGE Desligamentos y Extrator Exibidor Figura 3 7 Diagrama em blocos do Localizador A Figura 3 8 mostra a janela do programa desenvolvido onde s o apresentados cada um dos elementos dispon veis aos usu rios A janela principal possui quatro reas distintas rea de Busca coloca se as palavras que se deseja realizar a busca rea de Pr Resultados exibe uma listagem dos resultados obtidos previamente pelo programa 48 rea de Resultados efetivos exibe o trecho do texto selecionado a partir da rea de Pr Resultados Menu onde s o acessadas todas as fun es do programa W Localizador Eletronorte JO x Localizar ca Imprimir Tradutor o Buscas Procedimento de Manot Pesquisar Resultados Eletronorte Localizador Eletronorte Vers o 1 0 Menu rea de Resultados Area de Busca rea de Pr Resultados Figura 3 8 Janela principal do programa desenvolvido 44 Para se realizar uma busca o usu rio pode especificar entre Procedimento de Manobra Procedimento de Controle ou Busca Geral na rea de b
122. que cada c lula novamente retornasse a conter apenas uma informa o Para isto necess rio gerar uma combina o de cada valor contido na c lula para os demais valores armazenados nas demais grandezas de entrada e sa da No caso de mais de uma grandeza possua uma c lula com mais de um valor isso tornaria a se repetir novamente que em casos com grande n mero de grandezas relacionadas geraria uma explos o combinacional para cada linha integrante da tabela de origem Pois cada c lula da linha poderia conter n valores e cada um deles deveria montar uma nova linha nica a partir da combina o das outras grandezas Assim importante que esta expans o de informa es das c lulas com v rios valores ocorra sobre os redutos pois o n mero de grandezas envolvidas relativamente menor que a tabela principal reduzindo drasticamente o tempo de processamento 71 A partir desta expans o das c lulas retornado as a conter apenas um nico valor para cada reduto as novas tabelas dever o novamente passar pelas rotinas de remoc o das informa es dispens veis e a localiza o de incoer ncias para a filtragem dos dados A extra o de redutos deve ser executada novamente pois estes novos grupos de informa es expandidos dos anteriores apresentam novas caracter sticas que necessitam novamente um estudo para localizar redutos em seus interiores O efeito cascata desta extra o possibilita que os redutos das tabelas reduto da
123. queles programas simples que foram relatados no cap tulo de processamento de alarmes O m dulo SAGE EMS Energy Management System cont m um conjunto de programas computacionais que tem por objetivo permitir ao operador conhecer a condi o operativa corrente do sistema visualizar algumas situa es indesej veis e estabelecer estrat gias de controle buscando melhor ponto de opera o Para tal o operador tem a sua disposi o os seguintes programas Configurador da Rede Estimador de Estado An lise de Conting ncias Controle de Emerg ncias An lise de Estabilidade de Tens o Aplica es de modo de estudo Fluxo de Pot ncia Convencional An lise de Conting ncias An lise de Sensibilidade Equivalente de Redes e Fluxo de Pot ncia timo Cada estudo fornece um conjunto de valores aos despachantes que infelizmente sozinhos devem tirar suas pr prias conclus es O m dulo SAGE GBH Gerenciamento da Base de Dados Hist rico realiza o registro de todos os pontos monitorados do sistema fornecendo algumas ferramentas cl ssicas de explora o aos usu rios tais como curvas de tend ncias gr ficos estat sticas entre outros Como dito anteriormente essa base de dados hist rica bastante grande e riqu ssima em termos de informa es operativas entretanto os relacionamentos entre as 56 diversas grandezas praticamente n o podem ser acessadas pois o tamanho da base tanto em n mero de pontos registra
124. ra o quando da formula o do plano de a o geral Um exemplo de plano de a o de pr restabelecimento aquele aplicado pela Companhia Energ tica de Mimas Gerais CEMIG em suas subesta es Quando o dist rbio n o ocorreu na subesta o ou seja ela ficou sem energia devido s fontes de alimenta o externas ela deve ser preparada para que um conjunto de suas cargas seja suprido t o logo da chegada da energia na subesta o sem a necessidade de novos chaveamentos 43 Estes planos de a o de pr restabelecimento t m ganhado espa o notadamente depois dos grandes blecautes ocorridos no Brasil e nos Estados Unidos Diversas a es de restabelecimento j s o conhecidas e mesmo um plano de restabelecimento fluente encontra se em vigor no ONS 7 Por m retomando a formula o do plano de a o duas linhas podem ser seguidas A primeira aquela em que o despachante tem liberdade para estabelecer um plano de a o enquanto a segunda seu inverso o despachante deve obedecer a um controle central e hierarquicamente superior A primeira linha em que o despachante estabelece o plano de a o ocorre normalmente em n veis hier rquicos sist micos inferiores tal como nos centros de controle de distribui o Assim estrat gias de busca associadas aos m todos heur sticos 48 49 e sistemas especialistas 50 52 t m se mostrado como principal ferramenta para se estabelecer um plano A Companhia
125. ram As redes eram bastante boas para estabelecer rela es complexas mas por vezes n o conseguiam identificar rela es simples exatamente parte forte dos Sistemas Especialistas Assim surgiu a terceira fase dos processamentos de alarmes que estabeleciam sistemas h bridos ou seja sistemas de processamento com mais de uma t cnica inteligente e ou num rica Exemplos desses sistemas al m daqueles de juntar Sistemas Especialistas e Redes Neurais 24 25 s o com Algoritmos Gen ticos 26 27 com M todos Heur sticos de Busca e Busca Tabu 28 com L gica Difusa 29 32 entre outros Cada um desses trabalhos desenvolvido na tentativa de reduzir as lacunas dos sistemas anteriores Este o atual est gio de desenvolvimento importante notar que esta divis o did tica realizada n o foi estanque desenvolvimentos continuam ocorrendo nas tr s fases dos processamentos de alarmes 2 2 A T CNICA DE MULTI AGENTES INTELIGENTES Observando se os desenvolvimentos ocorridos recentemente na rea de sistemas inteligentes 33 35 e as necessidades existentes de processamento de alarmes em especial do Programa SAGE Sistema Aberto de Gerenciamento de Energia 20 desenvolvido pelo Centro de Pesquisa de Energia El trica CEPEL 36 em uso pelas principais concession rias de energia no Brasil optou se por uma t cnica que pudesse ser compartimentada flex vel e integr vel Assim foi escolhida a t cnica de Multi A
126. ramenta de Diagn stico de Ocorr ncias e Aux lio Recomposi o Sist mica III Congresso de Inova o 123 12 13 14 15 Tecnol gica em Energia El trica III CITENEL Florian polis Brasil Dec 5 6 2005 G LAMBERT TORRES L CRISOSTENES R ROSSI L E BORGES DA SILVA amp C H V DE MORAES A Real Implementation of an Intelligent Adaptive Protection Ist International Conference on Advanced Power System Automation and Protection APAP 2004 Jeju South Korea Oct 25 28 2004 G LAMBERT TORRES C H V DE MORAES L E BORGES DA SILVA J HADDAD amp A E S CINTRA A Methodology for Testing of Substation Function Circuits 4th WSEAS International Conference on Power Engineering Systems ICOPES 04 Paper 470 276 6 pages CD Rio de Janeiro Brazil Oct 12 15 2004 G LAMBERT TORRES L CRISOSTENES R ROSSI C H V DE MORAES A C ZAMBRONI DE SOUZA amp L E BORGES DA SILVA Uma Nova Proposta para a Protec o Adaptativa Inteligente Resultados Operativos XVI Semin rio Nacional de Distribuic o de Energia El trica XVI SENDI Bras lia Brasil Nov 21 24 2004 G LAMBERT TORRES L E BORGES DA SILVA A R AOKI C H V DE MORAES B R COSTA amp J A BARBOSA Apresenta o do Sistema de Locomo o de Viaturas da CEB XVI Seminario Nacional de Distribui o de Energia El trica XVI SENDI Bras lia Brasil Nov 21 24 2004 B R COSTA J A BARBOSA A R AOKI G
127. rligada A e er eren tant Instru o Operativa MAT ansia Multi Agentes Inteligentes MOP seo ita Mensagem Operativa COIN S are e Operador Nacional do Sistema El trico SAOP ra n Sistema Aberto de Gerenciamento de Energia SCADA aa Supervisory Control and Data Acquisition System RESUMO A opera o dos sistemas el tricos feita a partir de um centro de controle onde atrav s de um complexo sistema de telemetria que fornece ao despachante os atuais valores das grandezas do sistema ele deve tomar as decis es de como suprir a demanda da carga Este processo de tomada de decis o apoiado na experi ncia do despachante e no resultado de um conjunto de programas computacionais que est o a sua disposi o H algumas d cadas as ferramentas dispon veis nos centros de controle de sistemas el tricos v m se beneficiando da evolu o das t cnicas inteligentes Este trabalho mais uma contribui o neste sentido Ele visa a aplica o de novas t cnicas inteligentes para a solu o de problemas ainda em aberto nestes centros Inicialmente apresentada uma solu o integrada para o processamento de alarmes aplicando a t cnica de multi agentes inteligentes que visa determinar os principais equipamentos atingidos em um dist rbio do sistema Em seguida utilizada a sa da do processamento anterior para atrav s de uma busca ordenada nas Instru es de Opera o encontrar as medidas corretivas que devem ser aplicadas ao sis
128. s de domingo Entre outras quest es as principais d vidas s o a Quem ser o respons vel pelas substitui es das IOs j que o pessoal externo sala est fora do per odo de expediente b Quem se responsabilizar por esta a o c O que acontecer se a troca de turno ocorrer neste mesmo instante d Como saber se n o existem IOs para serem substitu das Entre outras quest es Pode parecer que estas quest es t m respostas simples e que procedimentos podem ser estabelecidos mas para quase a totalidade da empresas isto ainda um problema n o a devida solu o tanto que a ANEEL possui em seu sistema de inspe o um item para esta verifica o 63 Este cap tulo visa exatamente estabelecer procedimentos para facilitar a busca de uma determinada IO e suas IOs correlatas pelo despachante bem como resolver os problemas de inclus o substitui o de IOs 3 2 SISTEMAS DE GRAFOS DIN MICOS O problema a ser resolvido pode ser apresentado da seguinte maneira a O processamento de alarmes fornece o nome dos equipamentos a serem restabelecidos com uma determinada prioriza o b Este nome deve ser buscado nas IOs selecionando aqueles que se relacionam com o equipamento solicitado c Dentre estas IOs devem ser apresentados aos despachantes aqueles que t m rela o com a situa o operativas corrente 36 Pela formula o do problema acima nota se claramente que existem subdivis es a prim
129. s de dados que s o lidos com uma freq ncia muito grande algumas leituras de cada medida por minuto Desta forma imposs vel para o operador do sistema realizar uma verifica o manual de cada grandeza muito menos de rela es entre as grandezas lidas Assim ele mesmo tendo um grande conjunto de leitores monitora um pequeno grupo de medidas que julga mais importante Al m disto podem existir informa es relevantes opera o do sistema que relacionam grandezas que muitas vezes s o desconhecidas do operador O sistema desenvolvido busca extrair estas informa es rela es entre as grandezas expressando as por meio de regras Assim validadas as regras extra das das bases de dados estas poderiam passar a ser automaticamente verificadas a cada novo conjunto de medi es Caso uma dessas regras tivesse sua premissa satisfeita o alarme ou comando consequ ncia da regra seria colocado na tela do console do despachante Para extrair estas regras conhecimento da base de dados procurou se agir como as pessoas no caso o operador que tentam interpretar um conjunto de dados que para elas tenha algum significado Isto ocorre verificando um conjunto ordenado e l gico de dados que configurem uma determinada parti o do conhecimento que denominado de gr nulo Assim a metodologia proposta tenta identificar os gr nulos de conhecimento que comp em uma regra operativa que est na base de dados do centro
130. s de estado de fluxo de carga de previs o de carga entre outros que podem a qualquer momento ser ativados pelos despachantes para auxiliar em sua an lise de um determinado problema 7 Os consoles conjunto formado pela tela do computador e outros dispositivos de percep o do operador tais como diagrama minem nico e tela central da sala de comando recebem tamb m um conjunto de dados medidos no sistema entre eles pode se verificar posi es de chaves fluxos de pot ncias em linhas tens es em barras do sistema entre outros Estas informa es s o normalmente consolidadas atrav s do programa de estima o de estado que permite verificar a validade das medidas segundo o cen rio estrutural do sistema el trico em que elas ocorreram Programas computacionais simples podem auxiliar os operadores a detectar problemas no sistema Um exemplo deste tipo de programa simples aquele que verifica limites operativos gerando alarmes quando eles forem violados Assim quando uma barra tem sua tens o m xima ultrapassada surge um alarme no console do operador que poder ou n o agir segundo seu escopo para resolver o problema Estes programas simples s o 14 de grande aux lio para os operadores que ajustam os alarmes segundo uma configura o pr especificada 1 3 A DEFINICAO DOS PROBLEMAS Os programas computacionais simples relatados anteriormente representam somente uma pequena contribuic o que este conjunto d
131. s poderiam ter as seguintes Interpreta es f sicas a reas somente com elementos A com os gr nulos valores de tens o de x e x2 que geram est rea leva o sistema a uma opera o segura b reas somente com elementos x leva o sistema a uma opera o insegura c reas com elementos x e A regi o de indefini o n o se sabe se a opera o com estes gr nulos levam o sistema a uma opera o segura ou insegura Estas reas ou regi es relatadas acima recebem o nome na teoria de conjuntos aproximados de regi o positiva regi o negativa e regi o de fronteira respectivamente Matematicamente da mesma maneira as regi es POS X BN X NEG X podem ser definidas POS X RX gt certamente membro de X NEG X U RX gt certamente nao membro de X BN AX RX RX gt possivelmente membro de X Assim a id ia central de um algoritmo de separa o de classes seria 1r reduzindo a regi o BN X atrav s da expans o do conjunto de aproxima o inferior RX e da redu o do conjunto de aproxima o superior RX Isto equivale a uma redu o da rea de indefini o que conseguida verificando se quais de seus pontos podem ser incorporados aos conjuntos POS X e NEG X 4 3 2 Teoria dos Conjuntos Difusos A Teoria dos Conjuntos Difusos proposta por L A Zadeh 85 em 1965 visa expandir a teoria cl ssica de conjuntos proposta pelo matem tico alem o G Cantor 86 no sentido
132. s 1 Tabela 4 13 Conjunto de Atributos 2 Exemplo TrafoA TrafoC TrafoD Sa da 7 10 Tabela 4 14 Conjunto de Atributos 2 Expandido sem Incongru ncia Exemplo TrafoA TrafoC TrafoD Sa da M dio Alto dio Alto dio Alto A Po MN O E Alto OP Doo I K M dio IT Baixo Baixo M dio NW Baixo O Baixo P Baixo Baixo D E P G H P y K D N O p Aplicando se as t cnicas de conjunto base e de conjunto redu o na Tabela 4 14 encontra se a Tabela 4 15 e o conjunto de regras a seguir 82 Se Trafo C Alto e Trafo D Alto Ent o Sa da Normal Se Trafo C Baixo Ent o Sa da Leve Se Trafo D M dio Ent o Sa da Leve Se Trafo C M dio Ent o Sa da Leve Se Trafo C Alto e Trafo D Baixo Ent o Sa da Carregado Tabela 4 15 Conjunto de Atributos 2 Regras De forma an loga viu se anteriormente que o Trafo A tamb m dispens vel gerando um conjuntos com os Trafos B C e D A Tabela 4 16 mostra o conjuntos de atributos 3 com estes trafos equivalente a Tabela 4 9 para o Conjunto de Atributos 1 enquanto a Tabela 4 17 mostra o conjunto j sem incongru ncias equivalente a Tabela 4 11 para o Conjunto de Atributos 1 Tabela 4 16 Conjunto de Atributos 3 Exemplo TrafoB TrafoC TrafoD Sa da Baixo M dio 6 Alto M dio Baixo M dio Alto Leve A ee 83 Tabela
133. s das grandezas como por exemplo o fator de decis o Normalmente essas t cnicas utilizam processos de aprendizado n o supervisionados os quais tentam descobrir os agrupamentos utilizando um modelo de conhecimento subjacente aos dados que permite definir caracter sticas similares e distintas entre eles 75 Utliza se tamb m aqui o conceito de dist ncia dos dados a um centro do segmento ou classe Os sistemas l gicos tentam segundo uma determinada l gica matem tica cl ssica ou n o cl ssica estabelecer rela es matem ticas entre as diversas grandezas dispon veis na base de dados 35 Graus de confian a ou de certeza podem ser 58 incorporados na an lise criando estruturas de sa da t picas das l gicas que originaram a extrac o do conhecimento Os m todos baseados em sistemas inteligentes buscam segundo sua pr pria estrutura extrair o conhecimento 76 sendo os principais a Racioc nio baseado em Casos t cnica apoiada no conceito de vizinho mais pr ximo Combina e compara as diversas grandezas para estabelecer uma hierarquia de semelhan a b Redes Neurais inspirada no c rebro humano formula mapeamentos baseados em conex es neurais entes de ativa o regras de propaga o de sinais e pesos das conex es c Algoritmos Evolutivos s o m todos gerais de busca e otimiza o inspirados na Teoria da Evolu o onde cada nova gera o em m dia melhor que a gera o passada base
134. s que devem ser consideradas neste tipo de implementa o a extens o da busca e como deve ser feita a apresenta o dos resultados ao usu rio Como respostas primeira quest o surgem duas linhas principais uma gera o sistema completo e a outra gera somente os vizinhos mais pr ximos A primeira normalmente descartada pois diversas liga es podem ser exploradas sem necessidade gerando um esfor o computacional desnecess rio Sua vantagem permitir a visualiza o global da estrutura A id ia da segunda linha desenvolver a rvore incrementalmente segundo demanda do usu rio A vantagem desta segunda linha a diminui o do esfor o computacional por m com o inconveniente de se navegar na rvore sem conhecer alguns passos a frente 38 Na implementa o realizada neste trabalho foi escolhida a segunda linha por m com uma modifica o s o gerados os vizinhos mais pr ximos at a segunda gera o como mostrado da Figura 3 3 Isto minimiza um pouco a desvantagem desta linha Na Figura 3 3 os sat lites s o representados pelos c rculos brancos maiores a primeira gera o pelos c rculos brancos menores e a segunda gera o pelos c rculos negros Note que algumas informa es s o perdidas na visualiza o quando se passa do n origem em rosa para o n atual em azul pois alguns documentos passam a ser de terceira gera o Entretanto isto s ocorre visualmente pois a informa o continua
135. s que produzam alarmes quando uma determinada condi o de risco ocorrer Assim os alarmes produzidos por estas regras mais os alarmes vindos do sistema s o reunidos em um nico arquivo e processados indicando os equipamentos afetados Em seguida s o buscadas as IOs e outras normas operativas que possam dar suporte para mitigar ou eliminar o problema do sistema Este procedimento cont nuo e pode acontecer sem nenhuma a o do operador As contribui es apresentadas n o resolvem de maneira definitiva nenhum desses problemas pois a cada instante surgem novas t cnicas e estruturas computacionais que s o mais adaptadas a um tipo de solu o ou a parte dela Assim acredita se que poss veis linhas futuras de desenvolvimento com origem neste trabalho seriam e na rea de processamento de alarmes o introduzir testes de consist ncias nos alarmes visando eliminar falsos alarmes que prejudicam as an lises 101 o dividir os alarmes em rea afetadas antes de seu processamento visando aumentar sua velocidade divis o em v rios subproblemas com a solu o paralela dos problemas e na rea de buscas de documentos para a forma o de um plano de a o o acrescentar novas regras heur sticas para determinar novas dist ncias de busca acelerando o processo e ordenando de forma mais adequadas os documentos o Incorporar mais regras que traduzam as a es dos operadores durante um dist rbio visando incluir a e
136. s reais e por j ter sido aplicado sobre ele em um trabalho anterior 90 o algoritmo inicial O segundo exemplo utiliza o sistema teste IEEE 118 barras 92 que teve diversas condi es operativas simuladas para v rios n veis de carregamento Este sistema foi escolhido pelo n mero de grandezas de entrada existentes no caso os 118 m dulos de tens es das barras 4 5 1 Sistema da COPEL Como dito anteriormente o sistema da COPEL na regi o de Curitiba principal p lo de consumo de energia est mostrado na Figura 4 11 A rede composta por 18 barras principais onde s o efetuados os controles de tens o pelos operadores da concession ria 86 Os dados de entrada do algoritmo est o apresentados na Tabela 4 20 91 representando valores adquiridos nas barras indicadas pelos pontos Vxx em diferentes momentos da operac o desse sistema Estes dados s o os valores do m dulo da tens o e est o em pu Aplicando o algoritmo inicial com faixas de L valores inferiores ou iguais a 0 98 pu M valores entre 0 98 a 1 00 pu inclusive H valores superiores a 1 00 pu e determinando se como valores de sa da as condi es operativas Seguro S Alerta A Inseguro nivel 1 U1 e Inseguro n vel 2 U2 encontra se o seguinte conjunto de regras expresso na Tabela 4 21 V1 2 O R BRANCO DO SUL REGI O METROPOLITANA DE CURITIBA SISTEMA REDUZIDO COLOMBO y e eos comunas HOME G PARIGOT S
137. ser adicionados ao sistema segundo as necessidades de observa o 26 Equipamento TUTC LT7 01 E quer dizer TU Termo Subesta o Descri o Tucuru Usina TC Termo Subesta o Descri o Tucuru Subesta o LT Termo Tipo de equipamento Descri o Linha de transmiss o 7 Termo N vel de tens o Descri o 500 kV 01 Termo Circuito Descri o Circuito 1 Equipamento IZCS2 02 Este equipamento se encaixa na m scara E quer dizer IZ Termo Subesta o Descri o Imperatriz CS Termo Tipo de equipamento Descri o Compensador Sincrono 2 Termo N vel de tens o Descri o 13 8 kV 02 Termo Circuito Descri o Circuito 2 Figura 2 3 Exemplo do uso do dicion rio de siglas Obviamente cada agente ou grupo de agentes possui uma programa o espec fica que pode ser modificada ou substitu da Os ajustes colocados na Figura 2 2 permitem ao despachante sem conhecimentos espec ficos de computa o organizar segundo sua conveni ncia o programa de processamento de alarmes 2 3 2 Monitor On Line Este o m dulo de execu o do processamento de alarmes Assim quando um arquivo de alarmes gerado no Programa SAGE Ele inicia sua execu o Todos os processamentos est o agrupados em tr s agentes que s o de elimina o de ordena o e de dicion rio de convers o O agente Elimina o de informa es tem a f
138. ssamentos de alarmes surgiu tentando eliminar as duas dificuldades apresentados acima Para tal foi utilizada a t cnicas de Redes Neurais 10 19 20 sendo que os trabalhos que mais se destacaram foram 21 24 As Redes Neurais ou Neur nais fazem parte da Intelig ncia Artificial Conexionista e tentam representar o conhecimento atrav s de estruturas semelhantes aquelas existentes no c rebro humano As Redes Neurais surgiram na d cada de 40 portanto bem antes da reuni o do Darthmount College que deu origem como ci ncia Intelig ncia Artificial em 1956 tentando utilizar redes de neur nios artificiais 19 matem ticos para resolver problemas A grande limitac o dessas redes estava em sua capacidade de aprendizado autom tico fato que estagnou seu avan o durante algumas d cadas Com o advento nas d cadas de 70 e 80 de algoritmos de aprendizado autom tico notadamente o de retropropaga o do erro error backpropagation que eliminavam esta limita o as Redes Neurais come aram a ser extensivamente utilizadas em diversas reas do conhecimento inclusive no processamento de alarmes Como dito anteriormente esta t cnica foi escolhida pois eliminava as duas grandes dificuldades at ent o existentes aquisi o de conhecimento e atualiza o do conhecimento Como o processo de aprendizado das redes autom tico estes dois problemas foram resolvidos de pronto Entretanto novos problemas surgi
139. ta tarefa junto com outras igualmente pesadas podem em certas m quinas comprometer as an lises Outro elemento igualmente importante se saber de quanto em quanto tempo o despachante quer ser informado de alarmes no sistema O agente Endere o do arquivo de alarmes define o endere o em que o programa far a leitura do arquivo de alarme Esse acesso poss vel para arquivos locais isto no pr prio computador ou em um servidor de ftp Diversas fun es foram programadas para facilitar o acesso dos usu rios Por exemplo para um servidor ftp com senha digita se no campo mencionado ftp user pass server com folder caso se tenha o nome do servidor ou ftp user pass 10 10 3 20 folder caso se tenha o IP do servidor como mostrado a seguir user nome de usu rio pass senha server com exemplo de endere o do servidor 10 10 3 20 exemplo do n mero de IP do servidor folder pasta no servidor em que se encontra o arquivo de alarmes O agente Nome do arquivo de alarmes define qual a extens o e qual o modelo de nome do arquivo de alarme Como mostrado na Figura 2 2 o modelo est compat vel com o sistema de arquivos do Windows Neste padr o o arquivo lido como 25 mmmddyy alr na qual a extens o alr alarme e segundo o padr o do Programa SAGE 6 e mmm fornece o m s no formato de abrevia o jan fev mar abr mai jun jul ago set out nov dez e dd fornece o dia em n mero de
140. telligent Agents Theory and Practice The Knowledge Engineering Review Vol 10 No 2 pp 115 152 1995 G Lambert Torres G M Ribeiro C I A Costa A P Alves da Silva amp V H Quintana Knowledge Engineering Tool for Training Power Substation Operators IEEE Transactions on Power Systems Vol 12 No 2 pp 694 699 April 1997 G Lambert Torres e C H V de Moraes Relat rio T cnico Final do Projeto Ferramenta de Diagn stico de Ocorr ncia e Aux lio a Recomposi o Sist mica Centrais El tricas de Norte Eletronorte 421 p 2004 E Cardozo e S N Talukdar A distributed expert system for fault diagnosis IEEE Transactions on Power Systems Vol 3 No 2 pp 641 646 May 1988 R Khosla e T Dillon Intelligent hybrid multi agent architecture for engineering complex systems International Conference on Neural Networks Vol 4 pp 2449 2454 9 12 June 1997 W Wang X Bai W Zhao J Ding e Z Fang A Multilayer and Distributed Alarm Processing and Fault Diagnosis System Based on Multiagent 2005 IEEE PES Transmission and Distribution Conference and Exhibition Asia and Pacific 15 18 Aug 2005 C K Pang F S Prabhakara A H El Abiad e A J Koivo Security evaluation in power systems using pattern recognition IEEE Transactions on Power Apparatus Vol PAS 91 pp 969 976 1974 107 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 M E Bar
141. tema pelo despachante Uma solu o utilizando multi agentes inteligentes apresentada Esta t cnica foi escolhida para suporte dos dois processamentos devido sua flexibilidade modularidade e capacidade de encapsular diversas t cnicas O m dulo principal deste sistema uma busca ordenada pela t cnica de grafos din micos Finalmente este trabalho apresenta uma ferramenta de extra o de regras operativas das bases de dados dos centros de controle Estas bases possuem um grande n mero de informa es relevantes e que n o s o poss veis de serem acessadas pelos operadores devido frequ ncia e ao n mero de pontos medidos Esta ferramenta permite a extra o de regras em bases de dados de grande porte e est baseada em t cnicas de computa o granular Esta t cnica foi escolhida por melhor representar a forma de racioc nio humano ABSTRACT Power system operation is made from a control center Through a complex telemetry system that supplies the dispatcher the current values measured into the electric system he she should make the decisions of how to supply the demand of the load The decision making process 1s supported by dispatcher s experience and by of a available computational programs H algumas d cadas as ferramentas dispon veis nos centros de controle de sistemas el tricos v m se beneficiando da evolu o das t cnicas inteligentes Este trabalho mais uma contribui o neste sentido Ele visa a aplica
142. tes A segunda teoria trabalha com fun es de pertin ncia de um dado elemento a um dado conjunto fazendo com que a linha lim trofe do conjunto possa n o ser claramente definida como na teoria dos conjuntos cl ssicos A jun o dessas duas teorias de conjunto possibilita a cria o de conjuntos aproximados difusos ou de conjuntos difusos aproximados 93 A primeira utilizada neste trabalho permite que as linhas lim trofes dos conjuntos aproximados inferior e superior n o sejam mais definidas na forma dos conjuntos cl ssicos mas na forma dos 95 conjuntos difusos Por outro lado nos conjuntos difusos aproximados cada conjunto difuso pode ter um conjunto de aproximac o inferior e superior Quanto a utiliza o dessas t cnicas na solu o dos problemas de sistemas el tricos de pot ncia elas apresentam est gios de desenvolvimento completamente diferentes As t cnicas de conjuntos difusos t m sido extensamente difundidas em diversas aplica es como relatado em 94 Por outro lado a aplica o das t cnicas de conjuntos aproximados comecou com o artigo 95 que tratava da aplicac o desta t cnica nos centros de controle sendo posteriormente seguido por algumas outras aplica es 96 98 As primeiras aplica es da jun o dessas duas teorias na solu o dos problemas dos sistemas de pot ncia ocorreram na publica o 99 que utilizava este sistema para a classifica o de faltas em redes de alta tens
143. tos para os quais sejam exigidas a es de coordena o entre os centros de opera o e a ONS Sendo aqui enfocados os seguintes itens e Considera es gerais da atua o deste relat rio e seus procedimentos por ele envolvidos e Procedimentos para manobras dos equipamentos necess rios regi o atendida As IOs operativas para opera o normal t m como objetivo estabelecer procedimentos para o controle da transmiss o tens o carregamento e seguran a em opera o normal a serem seguidos pelos operadores de sistema da rea de opera o Este por sua vez tem delimitados os seguintes itens no corpo de seu documento e Considera es gerais sobre o controle dos equipamentos envolvidos para este tipo de procedimento e Conceitos para manobras descriminando pontos a serem monitorados e Configura o normal de opera o do sistema atendido e Faixas para o controle de tens o nos barramentos classificados por barramentos de controle barramentos de refer ncia e barramentos controlados e Procedimentos para controle de tens o utilizando manobras diretas sobre equipamentos correlacionados Os documentos envolvendo esquemas especiais t m como finalidade apresentar a descri o e estabelecer procedimentos para o controle da transmiss o referentes aos esquemas especiais de prote o em equipamentos espec ficos a fim de evitar que acarrete problemas durante casos de conting ncia 45 E por fim as mensagens oper
144. usca A busca feita exatamente sobre a express o exata Caso n o se encontre a express o o programa passa a procurar pelas palavras separadamente Se mesmo assim n o forem encontrados os resultados a busca feita procurando o maior n mero de palavras semelhantes E ent o exibida uma listagem no campo Resultados dos trechos onde foram localizadas as palavras desejadas para que o usu rio possa procurar o resultado que mais se aproximar do desejado como mostrado na Figura 3 9 A fun o Tradutor utilizada para realizar a tradu o de c digos utilizados nos equipamentos Digitando se as siglas c digos dos equipamentos a tradu o feita assim que se termina a digita o Por exemplo o c digo TUTC LT7 01 traduzido 49 para Tucuru Usina Tucuru Subesta o Linha de Transmiss o 500 kV Circuito 1 44 A utiliza o da fun o de Busca auxiliar visa agilizar o servi o do usu rio que nao necessita abrir uma nova janela do programa para realizar a busca de algum item visualizado Assim ele pode selecionar a palavra ou trecho que se deseja realizar a busca pa Procedimento de Manobra Localizador Eletronorte Ioj x Localizar Imprimir sa Tradutor Ma Buscas 500 Kw Marab Procedimento de Manobra RR A a Pesquisar Resultados 5 1 Desenergizac o da LT 500 kV Marab cal ndia 15 5 2 Energizac o da LT 500 kV Maraba cal ndia 17
145. za o de t cnicas de distor o para ajustar um n mero grande de n s em uma nica vis o Existem algumas t cnicas para isto como a Arvore de Cone 66 67 o Browser Hiperb lico 68 e o sistema de H3 69 70 Devido a natureza do problema a ser resolvido busca de IOs que tem como elemento de representa o o n mero e o t tulo da IO optou se na implementa o realizada por um paradigma de visualiza o no qual determinado um n cleo e seus sat lites n o obstante o fato de que como dito seja calculado at a segunda gera o 3 3 A ESTRUTURA DO PROGRAMA DESENVOLVIDO O programa desenvolvido tem duas miss es espec ficas A primeira regular e padronizar o fluxo das IOs na sala de controle providenciando as inclus es ou retiradas de documentos nos instantes programados pelo ONS para sua entrada ou sa da respectivamente Isto feito utilizando se um programa gerenciador de formul rios e do rel gio interno do sistema de computa o A segunda miss o efetuar a busca das informa es das IOs para se encontrar o plano de a o a realizar 40 3 3 1 M dulo Gerenciador de Formul rios O m dulo gerenciador de formul rios foi programado dentro do mesmo ambiente do m dulo de configurac o do processamento de alarmes apresentado no cap tulo anterior Assim este m dulo entra em comunica o com a estrutura de agentes inteligentes A Figura 3 4 mostra a janela do programa desenvolvido onde as a
146. zidas durante a an lise com o mundo exterior Este talvez seja o nico inconveniente do modelo proposto Enquanto ele estiver executando uma an lise o sistema n o pode receber novos dados pois na estrutura atual poderia gerar uma resposta indevida Ent o ele aplic vel em problemas nos quais o ciclo de processamento possa ser inferior ao de leitura como no caso apresentado neste cap tulo A segunda contribui o de ordem pr tica e foi a implementa o do modelo proposto no processamento de alarmes do sistema el trico visando detectar em um arquivo com as perturba es ocorridas durante um dist rbio no sistema os principais equipamentos afetados Para tal diversos agentes inteligentes e num ricos foram desenvolvidos para permitir a solu o do problema Este sistema foi implementado no centro de controle da Eletronorte em S o Lu s estando em operac o com bons resultados 32 Cap tulo 3 PLANO DE RESTABELECIMENTO SIST MICO 3 1 TIPOS DE PLANOS DE RESTABELECIMENTO Ap s a ocorr ncia de um dist rbio no sistema el trico surgem no console dos operadores diversos alarmes Alguns deles s o importantes para a determina o dos principais equipamentos afetados Os programas de processamento de alarmes t m a fun o de lendo os diversos alarmes extrair uma lista com estes equipamentos Neste ponto necess rio formular um plano de a o para tentar restabelecer o sistema Isto significa em uma pri

APLICAÇÃO DE TÉCNICAS INTELIGENTES NO AUXÍLIO À

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