Sistema neural artificial para identificação de perdas não técnica em consumidores rurais
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Data
2018-12-19Primeiro membro da banca
Zürn, Hans Helmut
Segundo membro da banca
Figueiredo, Rodrigo Marques de
Terceiro membro da banca
Canha, Luciane Neves
Quarto membro da banca
Farret, Felix Alberto
Metadata
Mostrar registro completoResumo
Perdas não técnicas possuem impacto significativo em redes elétricas de distribuição e estão entre as grandes preocupações dos agentes envolvidos no sistema elétrico de potência. Particularmente, em redes elétricas rurais, consumidores com sistemas de irrigação de lavouras caracterizam situações de difícil detecção de perdas não técnicas para as concessionárias de energia, considerando os diferentes processos de irrigação existentes, características climáticas e dificuldades de inspeção local. Este trabalho apresenta uma proposta para a identificação de perdas não técnicas em alimentadores rurais contendo sistemas de bombeamento para irrigação de lavouras de arroz. A metodologia proposta é baseada na correlação dos padrões de consumo de energia elétrica, das características da área irrigada e das condições climáticas do período de irrigação. A metodologia emprega um Sistema Neural Artificial constituído de Redes Neurais Artificiais, e utiliza como entradas: precipitação pluviométrica, temperatura, incidência solar, umidade do ar, carga instalada, área irrigada, tipo de solo, altura do levante, nível de automação e método de irrigação do cultivo de arroz. Os resultados finais indicam, para cada consumidor analisado, o risco percentual de perdas não técnicas. O Sistema Neural Artificial possibilita a análise de lavouras de arroz irrigado em qualquer região do Brasil, independentemente das características da lavoura, do solo e do ambiente. Os resultados do trabalho foram obtidos e validados a partir de uma base de dados reais de safras do período entre 2009 e 2014, de lavouras do Estado do Rio do Grande do Sul.
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