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Detecção de perdas não técnicas via redes neurais ARTMAP Fuzzy em sistemas de distribuição de energia elétrica

Processo: 21/03103-1
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de julho de 2021
Vigência (Término): 30 de junho de 2022
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Sistemas Elétricos de Potência
Pesquisador responsável:Lucas Teles de Faria
Beneficiário:Vitor Ghiraldelo Silveira
Instituição-sede: Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rosana. Rosana , SP, Brasil
Assunto(s):Distribuição de energia elétrica   Redes de distribuição de energia elétrica   Perdas de energia

Resumo

As perdas não técnicas ou perdas comerciais são ocasionadas por múltiplos fatores tais como: furtos de energia via ligações irregulares ou clandestinas, fraudes embutidas no medidor de energia, autorreligações, medidores avariados, inadimplência dos consumidores, etc. Essas perdas acarretam vultosos prejuízos financeiros às distribuidoras de energia, à rede de distribuição e à sociedade. Citam-se: prejuízos à qualidade da energia elétrica (com aumento de blecautes, por exemplo), à confiabilidade das redes de distribuição (com modificações indevidas na topologia da rede), aumento na tarifa de energia, redução na arrecadação de impostos, etc. Inúmeras práticas ilícitas que implicam em perdas não técnicas foram extintas com o desenvolvimento das redes inteligentes ou smart grids e dos medidores eletrônicos. No entanto, para a implantação dessas tecnologias, é preciso um considerável investimento das distribuidoras de energia; portanto, essa migração das redes de distribuição convencionais para as modernas redes de distribuição ocorrerá de forma lenta, principalmente em países em desenvolvimento como o Brasil. Dessa maneira, há a necessidade de desenvolvimento de novas metodologias para a detecção de unidades consumidoras irregulares nas redes convencionais de distribuição. Nesse contexto, este projeto visa o desenvolvimento de uma metodologia baseada em técnicas de soft computing com dois módulos: (1) extração automática de conhecimento de uma base de dados da distribuidora via rede neural ARTMAP Fuzzy e (2) desenvolvimento de um sistema de inferência fuzzy (SIF) para incorporação do conhecimento empírico dos especialistas em inspeções. O resultado dessa metodologia consistirá de uma lista de consumidores suspeitos e que deverão ser inspecionados pelas equipes de campo. Essas inspeções têm elevado custo financeiro; portanto, o número de falsos-positivos (inspeções desnecessárias em consumidores regulares) deve ser minimizado.

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