Banca de QUALIFICAÇÃO: FELIPE DUARTE PINTO COELHO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : FELIPE DUARTE PINTO COELHO
DATA : 10/07/2026
HORA: 14:00
LOCAL: meet.google.com/qou-wsxy-ogp
TÍTULO:

Uma Proposta de um Classificador Automático de Oscilografias Utilizando Técnicas de Inteligência Artificial em Sistemas com Elevada Penetração de Geração Distribuída

PALAVRAS-CHAVES:

Sistema Elétrico de Potência; Oscilografias COMTRADE; Classificação de eventos; Geração distribuída; Inteligência Artificial; Extração de características; Processamento de sinais; Inteligência Artificial Explicável

PÁGINAS: 72
RESUMO:

A crescente complexidade dos Sistemas Elétricos de Potência (SEP), impulsionada pela inserção de novas tecnologias e, em especial, pela integração de geração distribuída (GD), impõe desafios significativos às estratégias tradicionais de proteção e análise de distúrbios. Nesse contexto, a utilização de registros oscilográficos no formato COMTRADE tem se consolidado como uma importante fonte de informação para o diagnóstico de eventos elétricos, permitindo a análise detalhada do comportamento de tensões e correntes durante condições anormais de operação. Portanto, o desenvolvimento de metodologias automatizadas para classificação de faltas, aliadas à interpretação dos resultados, contribui para aumentar a confiabilidade dos sistemas elétricos.  Este trabalho irá propor uma metodologia para análise de oscilografias, contemplando desde a aquisição e organização de dados reais e simulados até a aplicação de técnicas de Inteligência Artificial (IA) para classificação automática de eventos. Inicialmente, são considerados dados provenientes de registros reais de relés numéricos, bem como sinais gerados por simulações em softwares de engenharia, possibilitando a abrangência de diferentes cenários operacionais, incluindo condições com e sem a presença de geração distribuída. Em seguida, os sinais passam por etapas de pré-processamento, incluindo padronização, segmentação temporal e de extração de características, para uso em modelos de aprendizado de máquina. Posteriormente, são aplicados algoritmos de aprendizado de máquina clássicos, como Decision Trees e Random Forests, com o objetivo de realizar a classificação automática dos eventos elétricos. Adicionalmente, o trabalho incorpora uma análise do impacto da geração distribuída nos padrões dos sinais elétricos e no desempenho dos classificadores, explorando diferentes níveis de penetração e suas implicações nas decisões dos modelos. Complementarmente, busca-se através de Inteligência Artificial Explicável (XAI), interpretar as decisões dos modelos, visando aumentar aceitação prática das soluções propostas. Os resultados obtidos permitem não apenas avaliar o desempenho dos métodos, mas também fornecer subsídios para sua aplicação em ambientes reais de operação.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2132806 - AURELIO LUIZ MAGALHAES COELHO
Interno - 2362923 - GIOVANI BERNARDES VITOR
Externo à Instituição - JOÃO RICARDO DA MATA SOARES DE SOUZA - UFMG
Externo ao Programa - 1611588 - RAFAEL FRANCISCO DOS SANTOS - UNIFEIInterno - 1183761 - SANDRO CARVALHO IZIDORO