Investigação do uso de clusterização para o gerenciamento de perdas técnicas em alimentadores de distribuição de energia elétrica

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Torrezan, Gabriel Fraga, 1994-
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: [s.n.]
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Energia elétrica - Distribuição
Electric energy - Distribution
Link de acesso: https://hdl.handle.net/20.500.12733/5003
Resumo: Orientadores: Fernanda Caseno Trindade Arioli, Ricardo Torquato
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spelling Investigação do uso de clusterização para o gerenciamento de perdas técnicas em alimentadores de distribuição de energia elétricaThe investigation of the use of a clustering algorithm to manage the technical losses in the energy distribution feedersEnergia elétrica - DistribuiçãoElectric energy - DistributionOrientadores: Fernanda Caseno Trindade Arioli, Ricardo TorquatoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: A apuração de perdas de energia das distribuidoras do setor elétrico é realizada com base nos critérios implementados pela Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL), sendo particionada em duas parcelas distintas: as perdas não técnicas (PNT) e perdas técnicas de energia (PT). As PT têm impacto significativo, não apenas para as distribuidoras de energia, mas também para os consumidores, visto que compõem a tarifa de energia. Além de serem repassadas para os clientes, elas também têm influência no valor das PNT regulatórias. Portanto, a correta apuração e entendimento da PT pode acarretar em benefícios para o setor elétrico e para a sociedade. A fim de auxiliar tal gerenciamento, este trabalho propõe o uso de técnicas de clusterização para o agrupamento dos alimentadores com características similares entre si, tais grupos são denominados de clusters. Um produto importante desse processo é a identificação de alimentadores discrepantes, denominados outliers, principalmente nos casos em que o motivo da discrepância está relacionado a perdas elevadas. Assim, inicialmente, avalia-se quais são os parâmetros que melhor se correlacionam com as perdas técnicas baseado informações de quatro distribuidoras de energia distintas. As variáveis selecionadas são utilizadas como entrada para um modelo de clusterização. Determinados os parâmetros, a próxima etapa é definir o algoritmo principal. A seleção é realizada através da comparação dos resultados de três técnicas distintas – k-means, Mean Shift, GMM (Gaussian Mixture Model). De modo geral, dado o objetivo do presente trabalho e considerando a complexidade de implementar e ajustar cada um dos algoritmos, conclui-se que o k-means é adequado. Isso se deve pelo fato de ser o algoritmo mais simples dentre os três estudados, e por apontar uma quantidade consistente de outliers. Por fim, selecionado o método, as redes são agrupadas, permitindo assim identificar faixas entendidas como padrão para cada um dos clusters. Como resultado, os alimentadores com comportamento discrepante das demais redes são identificados. Para cada alimentador discrepante, são avaliadas as prováveis origens desse desvio e indicadas possíveis soluções com o intuito de reduzir as PTAbstract: The energy losses in electrical distribution systems are calculated based on the criteria implemented by the National Electric Energy Agency (Agência Nacional de Energia Elétrica – ANEEL), and this calculation can be segregated in two main parts: non-technical losses (NTL) and technical losses (TL). The TL have a significant impact, not only for energy utilities but also for the customers, as the TL compose the energy tariff. In addition to being passed on to customers, it also influences the value of regulatory NTL. Therefore, the correct calculation and understanding of the TL results in benefits for the electrical sector and society. Aiming to help with this management, this work proposes the use of clustering techniques to group feeders based on the similar characteristics, such groups are called as clusters. An important product of the clustering process is the identification of discrepant feeders, the outliers, especially in cases where the reason for the discrepancy is related to high losses. Thus, initially, the parameters that best correlate with technical losses are evaluated using information from four different utilities. The selected variables are used as input for the clustering model. Once the parameters are determined, the next step is to define the main algorithm. The selection is based on the comparison of the results of three different technics – k-means, Mean Shift and GMM (Gaussian Mixture Model). In general, given the objective of the present work and considering the complexity of implementing and adjusting each one of the algorithms, it is concluded that k-means is adequate. This is due to the fact that it is the simplest algorithm among the three studied, and for pointing out a consistent number of outliers. Finally, with the method determined the networks are grouped, thus allowing the identification of ranges understood as standard for each of the clusters. As a result, feeders with different behavior from the other networks are identified. For each outlier, the probable origins of this deviation are evaluated and possible solutions are indicated in order to reduce the TLMestradoEnergia ElétricaMestre em Engenharia Elétrica e de Computação[s.n.]Arioli, Fernanda Caseño Trindade, 1984-Borges, Ricardo Torquato, 1989-Oleskovicz, MárioGuzmán Lascano, Cindy PaolaUniversidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASTorrezan, Gabriel Fraga, 1994-20222022-05-12T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (111 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/5003TORREZAN, Gabriel Fraga. Investigação do uso de clusterização para o gerenciamento de perdas técnicas em alimentadores de distribuição de energia elétrica. 2022. 1 recurso online (111 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/5003. Acesso em: 8 mai. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1245933Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-07-27T14:26:16Zoai::1245933Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2022-07-27T14:26:16Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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