Monografias

Uma empresa de distribuição de energia elétrica (concessionária) deve instalar equipamentos de proteção e de seccionamento em locais adequados da sua rede de distribuição para prestar um serviço de boa qualidade aos seus consumidores. Órgãos reguladores estabelecem métricas (indicadores de continuidade) para quantificar e analisar o desempenho das concessionárias.
A literatura apresenta dois modelos de programação matemática que visam otimizar os indicadores de continuidade de uma rede, fornecendo uma configuração para a alocação de dispositivos de proteção. Este trabalho, inicialmente, apresenta os algoritmos desenvolvidos para se chegar a um gerador automático para esses modelos e mostra os problemas obtidos a partir de uma rede de exemplo. Com isso, é possível comparar previamente a complexidade para a resolução de cada uma dessas modelagens.
Em seguida, são aplicados três métodos de resolução distintos sobre os problemas obtidos através do gerador. O primeiro deles (GLPK) é um software livre para a resolução de problemas de Programação Inteira Mista e Programação Linear. O segundo é um algoritmo baseado no método de branch-and-bound, desenvolvido especificamente para o problema de Programação Não-Linear. O último (BARON) é um programa que resolve problemas de Programação NãoLinear e Não-Linear Inteira Mista.
Por fim, são apresentados os testes realizados e os resultados obtidos, fazendo uma comparação entre o esforço computacional requerido por cada método e a qualidade das soluções encontradas.
Com isso, uma concessionária pode reestruturar ou expandir os sistemas de proteção de suas redes de distribuição de forma planejada. Assim, os investimentos para a melhoria da qualidade do serviço passam a ser mais efetivos, gerando benefícios, não só para a empresa, mas também para os seus consumidores.

Um dos maiores problemas enfrentados pelas empresas de distribuição de energia elétrica no Brasil é o roubo de energia. Para auxiliar a detecção de fraudes de energia em clientes comerciais e industriais, o sistema baseado em conhecimento MaMFReD foi implementado. Apesar do sucesso que obteve essa ferramenta, houve a necessidade de reformulá-la para reorganizar sua estrutura, corrigir alguns problemas, refinar suas regras de detecção de indícios de fraude e implementar algumas melhorias. Assim, para que tudo isso fosse realizado, a melhor alternativa encontrada foi reconstruir todo o sistema, refazendo toda a análise e o projeto do sistema e o reimplementando. Esse trabalho descreve todo esse processo de reestruturação e melhoria do MaMFReD.

A detecção de fraudes em energia elétrica representa um dos maiores desafios enfrentados pelas empresas de distribuição do país. Uma alternativa usada na investigação destas perdas consiste em selecionar manualmente consumidores para inspeções. A pré-seleção é realizada geralmente por profissionais com conhecimento no domínio que aplicam regras de análise em busca de comportamentos suspeitos. Este trabalho propõe o SAUIPE, um sistema baseado em conhecimento capaz de automatizar o processo de seleção de candidatos à inspeção, facilitando a edição das regras especialistas e a aplicação destas sobre um grande número de consumidores. Neste sistema, uma linguagem de representação das regras foi definida a partir dos recursos oferecidos pela linguagem XML (eXtensible Markup Language), que permite construir uma linguagem própria para a definição de regras.