Luiz Felipe Rocha de Faria
Treino e Apoio a Operadores de Centros de Controlo e
Condução de Redes Eléctricas – Uma Abordagem
Baseada em Conhecimento e Tutores Inteligentes
Tese submetida à Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto para satisfação parcial dos requisitos para obtenção do grau de Doutor em Engenharia Electrotécnica e de
Computadores, elaborada sob orientação da Professora Zita Maria Almeida do Vale (ISEP/IPP), do Professor Carlos Fernando da Silva Ramos (ISEP/IPP) e do Professor António Carlos Sepúlveda Machado e Moura (FEUP)
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Resumo
Os operadores dos centros de controlo e condução assumem um papel fundamental na exploração das redes eléctricas, sendo as suas tarefas particularmente exigentes em situações que envolvam incidentes em várias instalações. Nestes casos, a elevada quantidade de informação que chega aos centros de controlo e condução pode facilmente contribuir para a sobrecarga dos operadores, afectando a sua capacidade de tomada rápida de decisões que têm como objectivo evitar que os incidentes tenham consequências mais severas.
Contudo, as redes eléctricas actuais apresentam índices de fiabilidade que permitem garantir uma elevada continuidade de serviço, apresentando um número reduzido de incidentes e sendo rara a ocorrência de incidentes graves. Nestas circunstâncias, o número de incidentes vividos por cada operador é reduzido e um operador com vários anos de experiência pode não ter ainda presenciado um grande conjunto de tipos de defeitos.
Os sistemas inteligentes de ensino constituem um meio para suportar o treino individualizado, tendo em conta o conhecimento acerca do utilizador. Esta Dissertação trata do desenvolvimento de um modelo de treino que se destina aos operadores dos centros de controlo e condução da Rede Eléctrica Nacional. O modelo de treino proposto destina-se, em particular, ao treino da tarefa de obtenção de diagnósticos de incidentes na rede, a partir de informação recebida no centro de controlo e condução.
O modelo de treino baseia-se no método de resolução assistida de problemas, no qual o tutor e o operador colaboram na resolução de problemas. Neste método, a iniciativa é partilhada entre o tutor e o operador. À medida que o operador prossegue por um caminho correcto, o tutor limita-se a indicar a sua concordância com cada um dos passos. Quando o operador comete um erro ou atinge uma situação de impasse, o tutor toma a iniciativa de apresentar a informação necessária para que o próprio operador ultrapasse as dificuldades. Pretende-se, assim, criar um ambiente de aprendizagem activa.
Os problemas propostos ao operador são seleccionados de modo a que as suas características sejam adequadas ao estado cognitivo do operador. Estas características incluem o nível de dificuldade e os tipos de incidentes incluídos no problema. A escolha
dos tipos de incidentes é realizada através de um mecanismo de classificação dos tipos de incidentes em termos de adequação ao estado de conhecimento do operador.
Uma característica importante para qualquer sistema inteligente de ensino reside na sua capacidade em obter o raciocínio do operador durante a resolução de um problema. Este raciocínio permite ao tutor identificar as dificuldades do operador e encontrar a melhor estratégia para ajudar o operador a superá-las. O método utilizado para identificar as dificuldades do operador baseia-se na comparação da resolução do problema efectuada pelo operador com o modelo específico da situação. Este modelo representa o raciocínio efectuado por um operador experiente durante a resolução do problema. A construção do modelo específico da situação é baseada na inferência realizada pelo sistema pericial SPARSE e na utilização de um modelo funcional da tarefa de obtenção de diagnósticos de incidentes. No entanto, a abordagem utilizada não requer que o operador utilize uma estratégia pré-definida.
Esta Dissertação constitui uma contribuição para o desenvolvimento de aplicações práticas dedicadas ao treino em ambientes industriais.
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Abstract
Control Centre operators play an important role in electrical networks performance, being their tasks very demanding, especially when an incident involving several plants occurs. In this case, the huge quantity of information suddenly arriving to the control centre can easily overwhelm the operators, affecting their capability of quickly taking the adequate decisions in order to avoid more severe consequences of the incident.
However, current electrical networks are generally very reliable and the frequency of serious incidents is indeed rather low. Under these circumstances, the number of incidents faced by each operator is reduced and an operator with several years of experience might not have met a large set of incident types yet.
Intelligent tutoring systems provide a mean to supply individualized training, taking into account the operators knowledge. This thesis deals with the development of a model of training intended for control centre operators of the Portuguese transmission network. The model of training is intended, in particular, to train operators to get the diagnosis of incidents in the electrical grid, from information received in the Control Centre.
The model of training is based on the method coached problem solving, in which the tutor and the trainee collaborate to solve problems. In this method, the initiative in the trainee-tutor interaction changes according to the progress being made. As long as the trainee proceeds along a correct solution, the tutor merely indicates agreement with each step. When the trainee gets stuck or makes an error, the tutor helps him to overcome the impasse by providing hints that lead him back to the solution path. The model of training is intended to supply an active learning process.
The operator’s cognitive status is used to select the features of the problems presented to the operator. These features include the problem difficulty level and the incident types included in the problem. A classification is performed in order to get the types of incidents that better match the operator learning needs. This classification takes into account the domain concepts involved in each type of incident and the corresponding operator’s expertise in these concepts.
An important feature of an intelligent tutoring system is its ability to get the reasoning performed by the trainee to get a solution. This reasoning allows the tutor to find out the possible misconceptions of the operator and to select an appropriated strategy to help the operator to overcome his difficulties. The method used to find the operator’s misconceptions is based on the matching between the set of operator’s solution steps and the situation specific model. The inference performed by SPARSE expert system and a function model of the diagnosis task are used to build this model. Therefore, the approach adopted does not constrain the operator to use a predefined strategy to solve the problem.
This thesis is a contribution to the development of practical applications concerning the training in industrial environments.
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Résumé
Les opérateurs des centres de contrôle et conduction ont un rôle important dans l’exploration des réseaux électriques, étant leurs tâches particulièrement exigentes quand il s’agit de situations concernant des incidents en plusieurs installations. Dans ces cas, la grande quantité d’information arrivant aux centres de contrôle peut alourdir la charge des opérateurs et ainsi affecter leur capacité de prendre rapidement des décisions qui puissent éviter que les incidents aient des conséquences plus sérieuses.
Cependant, les réseaux électriques actuels présentent des niveaux de confiance élevés avec la garantie d’un service continu, ce qui permet de réduire la fréquence des incidents les plus graves. Ainsi, le nombre d’incidents vécus par chaque opérateur est réduit et un opérateur ayant beaucoup d’années d’expérience pourra n’avoir jamais trouvé un grand nombre de défauts.
Les systèmes tutoriels intelligents sont un moyen de support pour l’entraînement individuel, prenant en considération la connaissance sur l’utilisateur. Cette thèse traite du développement d’un modèle d’entraînement destiné aux opérateurs des centres de contrôle et conduction du réseau de transport portugais. Le modèle proposé est particulièrement destiné à trainer l’obtention du diagnostic des incidents du réseau, à partir de l’information reçue aux centres de contrôle et conduction.
Le modèle d’entraînement est supporté par la métode de résolution assistée de problèmes, où le tuteur et l’opérateur collaborent pour résoudre les problèmes. Dans cette métode, l’iniciative est partagée entre le tuteur et l’opérateur. Au fur et à mesure que l’opérateur suit la bonne voie, le tuteur ne fait qu’indiquer son accord sur chaque pas. Quand l’opérateur commet une erreur ou aboutit sur une impasse, le tuteur prend l’iniciative de présenter l’information nécessaire pour qu’il puisse s’en sortir. On pretend, ainsi, créer une ambiance d’enseignement actif.
Les problèmes proposés à l’opérateur sont choisis de manière à ajuster ses caractéristiques à l’état cognitif de l’opérateur. Ces caractéristiques incluent le niveau de difficulté et les types d’incidents inclus dans le problème. Le choix des types d’incidents est fait à travers d’un mécanisme de classification des types d’incidents. Cette classification tient compte de l’état de connaissance de l’opérateur.
Une caractéristique importante pour n’importe quel système d’enseignement est sa capacité d’obtenir le raisonnement de l’opérateur pendant la résolution d’un problème. Ce raisonnement permet au tuteur de trouver les difficultés de l’opérateur et aider celui-ci à les surmonter avec la meilleure stratégie. La méthode utilisée pour trouver les difficultés de l’opérateur est basée sur la comparaison du problème résolu par l’opérateur avec le modèle spécifique de la situation. Ce modèle représente le raisonnement éfectué par un opérateur expérimenté pendant la résolution du problème. La construction du modèle spécifique de la situation a pour base l’inférence exécutée par le système expert SPARSE et l’usage d’un modèle fonctionnel de la tâche pour obtenir les diagnostiques des incidents. Cependant, l’abordage éfectué n’a pas besoin d’une stratégie définie auparavant par l’opérateur.
Cette thèse apporte une contribution pour le développement d’applications pratiques dédiées à l’entrainement dans les milieux industriels.
