Aplicação da Teoria dos Conjuntos Aproximativos aos Sistemas Eléctricos de

3.6.1 Introdução

Recentemente a Teoria dos Conjuntos Aproximativos, tem sido referência quer nas revistas da especialidade, quer nas mais conceituadas Conferências Internacionais, como uma ferramenta muito útil a usar nas mais diversas áreas dos Sistemas Eléctricos de Energia. Uma das utilizações possíveis, mais significativas, foi a sua aplicação a um Centro de Controlo de Sistemas Eléctricos de Energia, tendo como objectivo a redução do volume de informação que as bases de dados possuem nos centros de controlo. Através da aplicação da Teoria dos Conjuntos Aproximativos, o número de atributos inicialmente considerado é reduzido e o Sistema é classificado segundo um conjunto de regras em três estados de segurança [Torres96a] [Torres96b] [Torres02].

Os atributos considerados na Análise de Segurança dos Sistemas Eléctricos de Energia são o conjunto representado por {A, ….., H} e a decisão é representado por S. A, B e C são a percentagem real do trânsito de potências nas linhas de transmissão de acordo com a sua capacidade nominal em [%]. D, E e F são as tensões nos barramentos em [p.u], e G e H são o estado das protecções (0- aberto, 1 – fechado). A decisão classifica o sistema em três estados: Seguro (S), Inseguro, nível I (S1) e Inseguro, nível

II (S2). A informação é então apresentada sob um conjunto de regras que traduzem a

informação do conjunto inicial de dados [Torres96a] [Torres02]. Para além das capacidades das linhas também é considerado a capacidade de produção e o consumo da região do Sistema Eléctrico de Energia a considerar, isto é, a decisão considerada também foi outra. O Sistema passa a ser classificado em três estados, o estado normal, de restabelecimento e de emergência [Torres96b].

Outra aplicação é um estudo, baseado numa técnica inovadora para melhorar a detecção de falhas nas infra-estruturas de um centro de controlo dos Sistemas Eléctricos de Energia [Coutinho07a] [Coutinho07b] [Coutinho08]. Na figura 3.1, pode-se visualizar o ambiente de teste onde um módulo de extracção de informação é usado através da Teoria dos Conjuntos aproximativos (Rough Set Theory - RST), que através de vários exemplos cria um conjunto de regras a serem usadas na detecção de anomalias

do Sistema Eléctrico. O Sistema é depois classificado em normal ou anormal, tornando este mais seguro e fiável.

Figura 3.1 – Diagrama de ambiente de teste [Coutinho08b].

Uma outra aplicação da Teoria dos conjuntos aproximativos é a sua aplicação aos transformadores, para análise do historial de defeitos de modo a criar regras úteis, para o diagnóstico de falha dos transformadores de potência [Wenqing07]. Neste estudo o estado dos transformadores é classificado em cinco estados diferentes. Em estado normal, estado MC – falhas de sobreaquecimento no circuito magnético, em EC – falhas de sobreaquecimento relativas ao circuito eléctrico, RSI – falhas por descarga relativo ao isolamento sólido, USI - falhas por descarga não relativas ao isolamento sólido. Nesta investigação foram considerados 600 casos para estudo e catorze atributos usados para o diagnóstico nos transformadores. A Teoria dos Conjuntos Aproximativos foi usada para reduzir os atributos, só os essenciais são depois usados para efectuar o diagnóstico dos transformadores, para evitar defeitos e falhas. Foi realizada uma abordagem muito parecida com a considerada anteriormente, mas aplicada aos motores de indução [Wenqing07].

Outra aplicação importante, da Teoria dos Conjuntos Aproximativos, foi a sua aplicação à segurança das redes eléctricas. De acordo com as características das modernas redes de energia, é efectuada uma selecção dos índices que influenciam a

Regras Exemplos Normal Anormal “online” Trânsito de Potências Simulador SCADA Estimador Estado Ficheiro das medidas Extracção da Informação Extracção de Regras RST Sistema de detecção de anomalias Sistema Informação Ficheiro das tensões Ficheiro de entrada do estimador de estado Ficheiro das soluções do estimador de estado Novos valores de saída do SCADA “off-line”

segurança das redes. As redes são compostas por transformadores, linhas de transmissão e outros equipamentos usados no transporte e na distribuição [Jinying08]. No estudo que foi efectuado em dez companhias de electricidade do país considerado, cinco aspectos são usados para avaliar a segurança das redes eléctricas, que são: estado dos equipamentos primários das redes, factores que influenciados pelo tempo, segurança das fontes de alimentação, estados dos equipamentos secundários das redes e ajustabilidade das redes. A Teoria dos Conjuntos Aproximativos foi usada para classificar o grau de segurança das dez companhias de electricidade. Foram classificadas em Baixa Segurança, Segurança Moderada e Alta Segurança. São ainda sintetizadas algumas vantagens da Teoria dos Conjuntos Aproximativos combinada com Redes Neuronais na segurança das redes eléctricas.

Uma abordagem interessante da aplicação da Teoria dos Conjuntos Aproximativos, à extracção do conhecimento em grande volume de dados, é a sua utilização em subestações, dados esses que são obtidos das protecções, controlo e elementos de monitorização. Num conjunto vasto de dados, a metodologia desenvolvida identifica correctamente as falhas, e usa esses valores para ajudar os operadores a tomarem decisões [Ching02] [Ching07]. O conhecimento e diagnóstico de falhas dos sistemas é um processo demorado e dispendioso. A qualidade de uma base de dados pode por vezes ser posta em causa por um grande número de informação supérflua, que pode conduzir a um sistema desnecessariamente grande da base de dados e que pode levar a insuficientes ou mesmo incapazes tomadas de decisão, que podem ser prejudiciais à manutenção do sistema. A metodologia proposta por Ching-Lai Hor não só induz a um conjunto de regras de decisão eficientes, mas pode igualmente reduzir o tamanho da base de conhecimento, sem causar a perda de informação útil. Os resultados podem ser usados por operadores de sistema, de modo a gerar uma automatização supervisora das redes e podem ser usados por exemplo, durante situações de emergência. Esta metodologia envolve a criação de um interface homem – máquina através de alarmes. Estes alarmes podem ser usados para um diagnóstico, do tipo de causa de um evento ou falha de modo a dar sugestões para a restauração da rede e restabelecimento após uma emergência.

Também é feita uma abordagem parecida, para reduzir as bases de dados das subestações e para criar um conjunto de regras para a actuação das protecções, de modo a poder ajudar os operadores de sistemas através de alarmes [Peng04]. Esta mesma abordagem é feita, mas a teoria dos conjuntos aproximativos é usada para reduzir os

atributos considerados, e depois são usados os Fuzzy Sets – Conjuntos Difusos, de modo a reduzir ainda mais o conjunto de regras criadas [Sun06].

Uma outra abordagem interessante é feita por uma proposta de aproximação da previsão dos preços da electricidade para o dia seguinte, usando as Redes Neuronais e a Teoria dos Conjuntos Aproximativos [Toyama08]. Outros autores usam as redes Neuronais Artificias que combinada com a Teoria dos Conjuntos Aproximativos, e desenvolveram uma técnica para o cálculo da previsão do preço marginal a curto prazo [Lee05]. Numa outra investigação os autores aplicam a Teoria dos Conjuntos Aproximativos ao cálculo da ponderação dos coeficientes, de modo a ser feita uma combinação de previsão aplicada aos Sistemas Eléctricos de Energia [Bao06]. Ainda num outro estudo é utilizado uma combinação entre a Programação genética e a Teoria dos Conjuntos Aproximativos, para o cálculo da previsão da carga a curto prazo. Esta aplicação é feita numa Companhia de Electricidade chamada GuiZhou, uma das cinco companhias eléctricas que constituem a China Southern Power Grid Co, Ltd (CSG), que se situa na província Chinesa de GuiZhou [Wang08a].

Outros autores descrevem a utilização de técnicas de inteligência artificial, para estimar a curva da procura diária dos consumidores de Energia Eléctrica de Baixa Tensão de uma companhia eléctrica. Esta metodologia usa o SOM - Self-Organizing Maps e a Teoria dos Conjuntos Aproximativos para fazer a estimação [Cerchiari06]. Outros ainda usam a Teoria dos Conjuntos Aproximativos juntamente com os Conjuntos Difusos e Clustering, para criar um modelo para estimação do consumo de electricidade [Wang08b]. Noutra investigação é usada uma combinação entre Wavelet e a Teoria dos Conjuntos Aproximativos, para desenvolver uma técnica para classificação de perturbações na qualidade de energia [Bhe08]. Recentemente uma aplicação, da Teoria dos Conjuntos Aproximativos é efectuada em que os autores efectuam uma análise de previsão do risco financeiro das companhias de electricidade através da combinação desta Teoria com a BP Network e com “Entropia” [Lin08a] [Lin08b].

Tendo em conta os últimos acontecimentos na desregularização e reestruturação dos Sistemas Eléctricos de Energia, a abordagem deste problema segundo os autores é extremamente necessária e um dos aspectos mais importantes a ter em conta nos Modernos Sistemas Eléctricos de Energia.