Banca de DEFESA: DIEGO HENRIQUE DA SILVA CAVALCANTI

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DIEGO HENRIQUE DA SILVA CAVALCANTI
DATA: 30/08/2024
HORA: 14:00
LOCAL: https://meet.google.com/pxk-cmvj-eky
TÍTULO: DETECÇÃO DE OUTLIERS EM DADOS DE MEDIÇÃO FASORIAL BASEADO EM TIPICIDADE E EXCENTRICIDADE
PALAVRAS-CHAVES: Outliers, Medição Fasorial, PMU, TEDA Janelado, TEDA, Tipicidade e Excentricidade, Fator de esquecimento.
PÁGINAS: 81
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
RESUMO: Atualmente, as unidades de medição fasorial(PMU) são equipamentos essenciais para operação em tempo real do sistema elétrico. No entanto, devido a fatores complexos, esses dados podem ser facilmente comprometidos por interferência, falha de sincronização ou até mesmo uma falha de algum equipamento. Isso levará a vários níveis de problemas de qualidade de dados, podendo afetar diretamente as aplicações que se baseiam nesses dados ou até mesmo ameaçar a segurança dos sistemas de energia. Este trabalho visa detectar tais anomalias orientado apenas aos dados da PMU, sem a necessidade do conhecimento de parâmetros elétricos da rede. Para isso foi proposto um algoritmo on-line baseado na excentricidade e tipicidade da amostra em relação ao seu conjunto de amostras anteriores, o TEDA. Foi proposto uma modificação no TEDA, o TEDA Janelado, onde seu principal objetivo foi deixar o método mais sensível as variações de média e variância ao longo do tempo, maximizando a excentricidade de uma amostra e favorecendo a detecção de outliers mais difíceis. Uma terceira estratégia para melhorar a detecção do TEDA também foi apresentado nesse trabalho, o fator de esquecimento, cujo papel é estabelecer um peso mais justo entre as novas amostras e a média/variância do seu conjunto de dados. Ao final, esses três métodos foram avaliados de acordo com métricas de desempenho utilizadas na literatura. Foram utilizados dados de medição fasorial de uma única PMU, sendo utilizado a frequência, tensão de fase e corrente, totalizando 36000 amostras para cada grandeza elétrica. Para todos os casos estudados, os algoritmos utilizados tiveram um desempenho satisfatório, com destaque para o TEDA Janelado que obteve os melhores resultados nos cenários mais desafiadores. Por fim, é esperado que essa pesquisa contribua para o tema, apresentando uma nova abordagem para detecção de outliers em dados de PMU e contribuindo para melhoraria da qualidade dos dados, garantindo que suas aplicações nos sistemas de energia sejam utilizadas de forma mais segura.
MEMBROS DA BANCA:
Interno - 1783447 - EULER CASSIO TAVARES DE MACEDO
Presidente - 1972280 - JUAN MOISES MAURICIO VILLANUEVA
Externo à Instituição - LUIZ AFFONSO HENDERSON GUEDES DE OLIVEIRA