Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 2.145
Aluno: Davi da Silva Carvalho
Orientador: Prof. Paulo Salgado Gomes de Mattos Neto
Co-orientador: Prof. Eraylson Galdino da Silva (UPE – Campus Garanhuns)
Título: METODOLOGIA PARA DIAGNÓSTICO EM SISTEMAS ELÉTRICOS DE POTÊNCIA BASEADA EM APRENDIZADO DE MÁQUINA E SISTEMAS FUZZY
Data: 26/06/2024
Hora/Local: 15:30 – Virtual – Interessados em assistir entrar em contato com o aluno
Banca Examinadora:
Prof. Andson Marreiros Balieiro (UFPE / Centro de Informática)
Prof. João Fausto Lorenzato de Oliveira (UPE / Escola Politécnica de PE)
Prof. Paulo Salgado Gomes de Mattos Neto (UFPE / Centro de Informática)
RESUMO:
A otimização da eficiência energética assume uma importância crítica em sistemas elétricos de potência, nos quais pequenas discrepâncias podem resultar em perdas significativas para as operadoras do setor. Frente a desafios cada vez maiores, que incluem a demanda por padrões elevados de continuidade e confiabilidade na distribuição de energia, essas operadoras estão cada vez mais voltadas para a automação das operações. O foco está no desenvolvimento de soluções avançadas em inteligência computacional que permitam uma detecção de falhas mais rápida e reduzam o tempo de interrupções causadas por falhas permanentes no sistema. Neste contexto, esta pesquisa propõe a adoção de uma metodologia baseada em aprendizado de máquina e lógica fuzzy, concebida para oferecer respostas precisas e rápidas na detecção e classificação de falhas em sistemas de potência. A eficácia da metodologia proposta foi comprovada por meio da utilização de uma base de dados pública, onde, nos testes conduzidos, demonstrou-se capaz de identificar com sucesso os diferentes tipos de falhas, considerando as variações das tensões e correntes sob diversas condições operacionais.
Palavras-chave: sistemas de potência, aprendizado de máquina, lógica fuzzy, sistemas fuzzy, regras fuzzy.
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