Gerenciamento de Falhas em Redes de Energia Utilizando Redes Neurais Artificiais

Abstract

O presente trabalho versa sobre o gerenciamento de falhas em sistemas de energia utilizando métodos de classificação de falhas na rede elétrica por meio de redes neurais artificiais. Pois a rede elétrica brasileira contém diversos problemas ligados a segurança, estabilidade e confiabilidade. O problema que o trabalho deseja solucionar é como a rede elétrica brasileira pode ser melhorada utilizando conceitos de Smart Grid e um gerenciador de falhas baseado em redes neurais. A resposta para este problema é desenvolver um módulo do gerenciador de falhas: o classificador de falhas baseado em redes neurais artificiais (RNA) empregando os conceitos de Smart Grid para auxiliar na melhora na qualidade da rede elétrica brasileira. Através de pesquisas sobre gerenciamento de falhas, redes neurais, algoritmos genéticos (AG) e Smart Grids foi possível especificar e modelar duas RNAs: uma com arquitetura simples e a outra com: arquitetura, número de camadas e neurônios definido por um algoritmo genético. A partir disso, testar e comparar os resultados obtidos com cada rede. Após análise da bibliografia existente sobre RNAs que utilizaram algoritmos genéticos para encontrar a configuração ótima de uma RNA e comparando com a RNA criada sem a interferência de AG foi demonstrado que a RNA combinada com AG para encontrar a configuração ótima, de acordo com o problema que se quer resolver, foi superior a outra e apresentou resultados satisfatórios na classificação das falhas na rede de energia.