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dc.contributor.advisor1Rodney Rezende Saldanhapt_BR
dc.contributor.referee1Lucas de Souza Batistapt_BR
dc.contributor.referee2Jose Osvaldo Saldanha Paulinopt_BR
dc.contributor.referee3Cleber Esteves Sacramentopt_BR
dc.contributor.referee4Douglas Alexandre Gomes Vieirapt_BR
dc.contributor.referee5Guilherme Costa Silvapt_BR
dc.creatorDaniel Lucio Couto e Silvapt_BR
dc.date.accessioned2019-08-12T01:05:51Z-
dc.date.available2019-08-12T01:05:51Z-
dc.date.issued2016-07-01pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/RAOA-BBTNZX-
dc.description.abstractDue to the public and essential aspect of their services, power distribution utilities experience, in Brazil, important challenges about their business: if the search for operational efficiency is a natural concern of the business world, government regulation on the sector also pushes it to achieve quality goals, while controls all the mechanisms for updating inherent prices, establishing rules that limit the expected profit margins as well. Within this context, the business processes related to planning and management of distribution grids comprise a very important activity to meet those goals, influencing indicators such as: technical and non-technical losses, maintenance costs and system reliability. This paper aims to describe the study of mathematical and computational techniques highlighting: statistical classification, wavelets and evolutionary optimization combining them into a methodology that results in a software tool to aid decision-making on distribution networks, providing, for the user, diagnostics about the grids current situation, along with optimized reconfiguration simulations to improve the systems efficiency. After describing the scientific resources used, as well as the proposed methodology, a case study with a practical example of the proposed tool is presented along with the obtained conclusions and final considerationspt_BR
dc.description.resumoDevido à característica pública e essencial dos serviços que prestam, companhias distribuidoras de energia elétrica vivenciam, no Brasil, desafios importantes inerentes ao seu negócio: se a busca pela eficiência operacional constitui um aspecto natural do mundo empresarial, a regulamentação governamental sobre o setor também o pressiona a atingir metas de qualidade, ao mesmo tempo em que controla todos os mecanismos para atualização de preços praticados, estabelecendo regras que limitam, inclusive, as margens de lucro previstas. Nesse contexto, os processos de negócio referentes a planejamento e gerenciamento de redes de distribuição constituem atividades de grande relevância para o alcance das metas estabelecidas, influenciando indicadores como: perdas técnicas e não-técnicas, custos de manutenção e confiabilidade do sistema. Esta dissertação tem por objetivo descrever o estudo de técnicas matemáticas e computacionais com destaque para: classificação estatística, wavelets e otimização evolucionária combinando-as em uma metodologia que constitua uma ferramenta computacional para auxílio à tomada de decisão sobre redes de distribuição, fornecendo ao usuário diagnósticos sobre sua situação atual, bem como simulações de reconfigurações otimizadas visando aumentar a eficiência do sistema. Após descritos os recursos científicos empregados e a metodologia proposta, é apresentado um estudo de caso com um exemplo prático da ferramenta proposta, juntamente com as conclusões obtidas e considerações finaispt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectWaveletpt_BR
dc.subjectClassificação estatísticapt_BR
dc.subjectReconfiguraçãopt_BR
dc.subjectRedes de distribuiçãopt_BR
dc.subjectOtimização evolucionáriapt_BR
dc.subjectConfiabilidadept_BR
dc.subject.otherConfiabilidade (Engenharia)pt_BR
dc.subject.otherEngenharia elétricapt_BR
dc.subject.otherEnergia eletrica Distribuiçãopt_BR
dc.subject.otherWavelets (Matemática)pt_BR
dc.titleFerramenta computacional para diagnóstico, planejamento e reconfiguração otimizada em redes de distribuiçãopt_BR
dc.typeDissertação de Mestradopt_BR
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