Marques, Guilherme; Vieira, Carlos
USP; BANDEIRANTE
Este trabalho propõem um modelo de caracterização da carga para utilização no planejamento operacional dos sistemas de distribuição baseado na caracterização dos consumidores através de curvas típicas de carga.
A identificação dos padrões de curvas típicas baseouse na aplicação da rede neural auto organizável, sobre a grande massa de dados de medições de clientes da campanha de medidas realizada pela distribuidora no processo de revisão tarifária o que permitiu a identificação dos padrões de consumo de energia ativa e fator de potência para os consumidores ao longo do dia.
O módulo de agrupamento baseado no mapa auto organizável associado a técnica clássica de agrupamento das k-médias mostrou-se uma ferramenta robusta para identificação de padrões em grandes bases de dados. A comparação dos resultados das estimativas de carga para cerca de 200 alimentadores de distribuição medidos do sistema SCADA valida a aplicação desta metodologia. Ao fim é proposto um modelo de otimização, que com base nas medições, possibilita melhorias significativas na estimativa de carga dos alimentadores estudados.
A metodologia proposta neste trabalho demonstra ser uma ferramenta eficaz para que a distribuidora possa realimentar dados sobre os hábitos de consumo dos clientes, garantindo estimativas consistentes para o planejamento do sistema de distribuição.
