Extração e Representação de Conhecimento de Séries Temporais de Demanda de Energia Elétrica Usando TSKR

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Queiroz, Alynne Conceição Saraiva de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
BR
UFRN
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Séries Temporais. Extração e Representação de Conhecimento. Mineração de Dados. Demanda de Energia Elétrica.
Time Series Analysis. Knowledge Extraction and Representation. Data Mining. Electrical Energy Demand.
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15454
Resumo: The opening of the Brazilian market of electricity and competitiveness between companies in the energy sector make the search for useful information and tools that will assist in decision making activities, increase by the concessionaires. An important source of knowledge for these utilities is the time series of energy demand. The identification of behavior patterns and description of events become important for the planning execution, seeking improvements in service quality and financial benefits. This dissertation presents a methodology based on mining and representation tools of time series, in order to extract knowledge that relate series of electricity demand in various substations connected of a electric utility. The method exploits the relationship of duration, coincidence and partial order of events in multi-dimensionals time series. To represent the knowledge is used the language proposed by Mörchen (2005) called Time Series Knowledge Representation (TSKR). We conducted a case study using time series of energy demand of 8 substations interconnected by a ring system, which feeds the metropolitan area of Goiânia-GO, provided by CELG (Companhia Energética de Goiás), responsible for the service of power distribution in the state of Goiás (Brazil). Using the proposed methodology were extracted three levels of knowledge that describe the behavior of the system studied, representing clearly the system dynamics, becoming a tool to assist planning activities
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This dissertation presents a methodology based on mining and representation tools of time series, in order to extract knowledge that relate series of electricity demand in various substations connected of a electric utility. The method exploits the relationship of duration, coincidence and partial order of events in multi-dimensionals time series. To represent the knowledge is used the language proposed by Mörchen (2005) called Time Series Knowledge Representation (TSKR). We conducted a case study using time series of energy demand of 8 substations interconnected by a ring system, which feeds the metropolitan area of Goiânia-GO, provided by CELG (Companhia Energética de Goiás), responsible for the service of power distribution in the state of Goiás (Brazil). Using the proposed methodology were extracted three levels of knowledge that describe the behavior of the system studied, representing clearly the system dynamics, becoming a tool to assist planning activitiesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoA abertura do mercado brasileiro de energia elétrica e a competitividade entre as empresas do setor energético fazem com que a busca por informações úteis e ferramentas que venham a auxiliar na tomada de decisões, aumente por parte das concessionárias. Uma importante fonte de conhecimento para essas concessionárias são as séries temporais de consumo de energia. A identificação de padrões de comportamento e a descrição de eventos se tornam necessárias para a execução de atividades de planejamento, buscando melhorias na qualidade de atendimento e vantagens financeiras. A presente dissertação apresenta uma metodologia baseada em ferramentas de mineração e representação de séries temporais, com o objetivo de extrair conhecimento que relacionam séries de demanda de energia elétrica de diversas subestações interligadas de uma concessionária. O método utilizado explora relações de duração, coincidência e ordem parcial de eventos em séries temporais multidimensionais. Para a representação do conhecimento será utilizada a linguagem proposta por Mörchen (2005) chamada Time Series Knowledge Representation (TSKR). Foi realizado um estudo de caso usando séries temporais de demanda de energia de 8 subestações interligadas por um sistema em anel, que alimenta a região metropolitana de Goiânia-GO, cedidas pela CELG (Companhia Energética de Goiás), permissionária do serviço de distribuição de energia no estado de Goiás (Brasil). Utilizando a metodologia proposta foram extraídos três níveis de conhecimento que descrevem o comportamento do sistema estudado, representando a dinâmica do sistema de forma clara, constituindo-se em uma ferramenta para auxiliar em atividades de planejamentoUniversidade Federal do Rio Grande do NorteBRUFRNPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaAutomação e Sistemas; Engenharia de Computação; TelecomunicaçõesCosta, José Alfredo Ferreirahttp://lattes.cnpq.br/3269518216317369http://lattes.cnpq.br/9745845064013172Bastos Filho, Carmelo José AlbanezFILHO, Carmelo José Albanez Bastos.Ramos, Iloneide Carlos de Oliveirahttp://lattes.cnpq.br/0613948277011672Aloise, Danielhttp://lattes.cnpq.br/5093210888872414Queiroz, Alynne Conceição Saraiva de2014-12-17T14:56:08Z2013-05-032014-12-17T14:56:08Z2012-09-24info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfapplication/pdfQUEIROZ, Alynne Conceição Saraiva de. Extração e Representação de Conhecimento de Séries Temporais de Demanda de Energia Elétrica Usando TSKR. 2012. 122 f. Dissertação (Mestrado em Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2012.https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15454porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRN2017-10-31T18:53:42Zoai:repositorio.ufrn.br:123456789/15454Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/repositorio@bczm.ufrn.bropendoar:2017-10-31T18:53:42Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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