Vasconcelos, G; Arnaud, A; Cunha, R; Adeodato, P; Regueira, B; Genu, J.
Neurotech; CELPE
Falhas em sistemas elétricos produzem freqüentemente um fenômeno conhecido como “avalanche de alarmes” que se caracteriza por uma seqüência de alarmes associados a diversos equipamentos disparando em um curto intervalo de tempo em uma rede elétrica. Nesse tipo de problema, operadores do sistema têm dificuldade em interpretar a situação e diagnosticar corretamente as razões da avalanche de alarmes e, se for o caso, as possíveis causas da falha ocorrida. Neste trabalho, é proposto um sistema inteligente que utiliza Redes Neurais Artificiais para detectar falhas e Árvores de Decisão para classificar falhas em sistemas elétricos. Além disso, o sistema utiliza Regras de Episódio para extrair conhecimento estratégico sobre o sistema que servem para identificar potenciais situações de risco de operação. Experimentos realizados com alarmes da Companhia de Eletricidade de Pernambuco (CELPE – Brasil) resultaram em 92,5% de acerto na classificação de falhas.
