| Summary: | Submitted by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2015-02-04T20:46:44Z
No. of bitstreams: 2
license_rdf: 22974 bytes, checksum: 99c771d9f0b9c46790009b9874d49253 (MD5)
Dissertacao_UsoArvoreDecisao.pdf: 2624946 bytes, checksum: 662b4b1511a21632291f49b15365859c (MD5) === Approved for entry into archive by Ana Rosa Silva (arosa@ufpa.br) on 2015-02-05T16:23:15Z (GMT) No. of bitstreams: 2
license_rdf: 22974 bytes, checksum: 99c771d9f0b9c46790009b9874d49253 (MD5)
Dissertacao_UsoArvoreDecisao.pdf: 2624946 bytes, checksum: 662b4b1511a21632291f49b15365859c (MD5) === Made available in DSpace on 2015-02-05T16:23:15Z (GMT). No. of bitstreams: 2
license_rdf: 22974 bytes, checksum: 99c771d9f0b9c46790009b9874d49253 (MD5)
Dissertacao_UsoArvoreDecisao.pdf: 2624946 bytes, checksum: 662b4b1511a21632291f49b15365859c (MD5)
Previous issue date: 2014 === As técnicas utilizadas para avaliação da segurança estática em sistemas elétricos de potência dependem da execução de grande número de casos de fluxo de carga para diversas topologias e condições operacionais do sistema. Em ambientes de operação de tempo real, esta prática é de difícil realização, principalmente em sistemas de grande porte onde a execução de todos os casos de fluxo de carga que são necessários, exige elevado tempo e esforço computacional mesmo para os recursos atuais disponíveis. Técnicas de mineração de dados como árvore de decisão estão sendo utilizadas nos últimos anos e tem alcançado bons resultados nas aplicações de avaliação da segurança estática e dinâmica de sistemas elétricos de potência. Este trabalho apresenta uma metodologia para avaliação da segurança estática em tempo real de sistemas elétricos de potência utilizando árvore de decisão, onde a partir de simulações off-line de fluxo de carga, executadas via software Anarede (CEPEL), foi gerada uma extensa base de dados rotulada relacionada ao estado do sistema, para diversas condições operacionais. Esta base de dados foi utilizada para indução das árvores de decisão, fornecendo um modelo de predição rápida e precisa que classifica o estado do sistema (seguro ou inseguro) para aplicação em tempo real. Esta metodologia reduz o uso de computadores no ambiente on-line, uma vez que o processamento das árvores de decisão exigem apenas a verificação de algumas instruções lógicas do tipo if-then, de um número reduzido de testes numéricos nos nós binários para definição do valor do atributo que satisfaz as regras, pois estes testes são realizados em quantidade igual ao número de níveis hierárquicos da árvore de decisão, o que normalmente é reduzido. Com este processamento computacional simples, a tarefa de avaliação da segurança estática poderá ser executada em uma fração do tempo necessário para a realização pelos métodos tradicionais mais rápidos.
Para validação da metodologia, foi realizado um estudo de caso baseado em um sistema elétrico real, onde para cada contingência classificada como inseguro, uma ação de controle corretivo é executada, a partir da informação da árvore de decisão sobre o atributo crítico que mais afeta a segurança. Os resultados mostraram ser a metodologia uma importante ferramenta para avaliação da segurança estática em tempo real para uso em um centro de operação do sistema. === The techniques used to Static Security Assessment in power systems depend on the implementation of a large number of cases of load flow for various topologies and system operating conditions. In real-time operation environments, this practice is difficult to implement, especially in large systems where the execution of all cases of load flow needed, requires high time and computational effort even for the current resources available. Data Mining techniques such as decision tree have been used in recent years and have achieved good results in the applications of static and dynamic security assessment of electrical power systems.
This work presents a methodology for static security assessment in real-time of electrical power systems using the decision tree, where off-line load flow simulations, performed by software ANAREDE (CEPEL), has been generated an extensive labeled database related to the state of the system for various operating conditions. This database was used for induction of decision trees, providing a model for fast and accurate prediction that classifies the state of the system (secure or insecure) for real time application. This methodology reduces the use of computers in the on-line environment, since the processing of the decision tree requires only checking some if-then logical instructions of a limited number of numerical tests in the binary nodes for the attribute value definition that satisfies the rules, because these tests are performed in a same number of hierarchical levels of the decision tree, which is usually reduced. With this simple computational processing, the task of the static security evaluating will be able to be performed in a fraction of the time required to perform by faster traditional methods.
To validate the methodology, a case study based on a real power system was performed, where for every contingency classified as insecure a corrective control action was executed from the decision tree information on the critical attribute that affects the security. The results showed the methodology is an important tool for static security assessment in real time for use in a center's operation system.
|
|---|
