Avaliação de Conexão de Geração Distribuída (GD) Utilizando Machine Learning

O Modelo de Machine Learning aqui proposto concilia facilidade e acurácia para avaliar viabilidade de conexão GD

Detalhe

Após o treinamento, os testes de acurácia mostraram uma acurácia superior a 90%, indicando a eficácia do modelo em fornecer previsões confiáveis. Essa abordagem facilita e otimiza o processo de avaliação, reduzindo o tempo e os custos envolvidos, além de garantir conformidade com os requisitos regulatórios das distribuidoras.

Sobre

Aplicamos técnicas de machine learning para predizer a viabilidade de conexão de Geração Distribuída (GD) no SDMT. Utilizamos um dataset com mais de 1000 estudos de conexão de GD, baseados nos critérios das distribuidoras. O modelo foi treinado para verificar a viabilidade de novas conexões.

Interplan Lite

O Interplan Lite tem por objetivo viabilizar estudos de conexão de novas cargas e/ou geradores à rede de distribuição, fora do ambiente da concessionária.

A solução proposta é uma versão reduzida do Interplan, contemplando basicamente a visualização e edição da rede, os módulos voltados aos cálculos elétricos, como fluxo de potência e curto-circuito, e os relatórios e mapas temáticos para diagnóstico da rede. Já está em fase de validação o modelo de acomodação de baterias (Battery Energy Storage System).

Sobre

O Interplan Lite integra a Base de Dados Geográfica da Distribuidora (ANEEL/BDGD) e, a partir do fluxo de potência que considera a topologia da rede MT/BT, energias faturadas e curvas típicas, oferece diversas soluções técnicas. Desenvolvida pela Daimon, a ferramenta disponibiliza recursos para estudos de curto-circuito, regulação de tensão e capacidade de acomodação de cargas e geração distribuída (Hosting Capacity). Esta integração permite análises detalhadas e precisas, facilitando a avaliação de viabilidade de conexão de Geração Distribuída.

Detalhe

A ferramenta emprega redes neurais para prever interrupções no fornecimento de energia, treinando o modelo com o histórico de interrupções da distribuidora e alcançando excelente acurácia. Essa tecnologia resulta de projetos de P&D realizados desde 2001, como equilíbrio de fases, remanejamento de transformadores e sistema especialista da distribuição (SED), e de pesquisa recente realizada pela Daimon. Além disso, oferece recursos para estudos detalhados para a gestão da rede elétrica.

AGEBT, Agente de Gestão Otimizada de Baixa Tensão

Solução Proposta

Implantar um Agente Autônomo de Gestão Otimizada (AGEBT) que proponha regularmente um conjunto de ações priorizadas que solucionem os problemas técnicos.

Sobre

Interrupções em transformadores MT/BT causam quedas de energia para consumidores de baixa tensão, gerando prejuízos e impactando negativamente a qualidade do serviço. Muitas destas interrupções resultam de problemas técnicos gerenciáveis. Para otimizar a alocação de recursos na rede BT, um modelo de machine Learning prioriza a manutenção preventiva em transformadores com maior probabilidade de falha.

Gestão do Sistema Elétrico de Baixa Tensão (SDBT)

A gestão do sistema elétrico de baixa tensão prioriza a manutenção preventiva ao analisar dados históricos com algoritmos de machine learning para identificar potenciais falhas antes que ocorram.

Isso permite intervenções eficazes, reduzindo custos e aumentando a confiabilidade do sistema. Além disso, as perdas técnicas são significamente reduzidas e em alguns casos as perdas não técnicas também devido as intervenções decorrentes da identificação de padrões dos circuitos. Essa abordagem moderna transforma a gestão tradicional, trazendo maior segurança e eficiência ao sistema elétrico.

Muitos problemas técnicos são solucionados reaproveitando ativos subutilizados e sistematicamente circuitos desequilibrados são identificados para adequação.

Analise de risco (tempestade severa)

Enfrentando Tempestades com Precaução: a experiência com o Furacão

Em 2004 e 2005...

Santa Catarina foi castigada por tempestades severas, incluindo o furacão Catarina e o ciclone extratropical. A distribuição de energia ficou seriamente comprometida, expondo a necessidade de medidas para prevenir e mitigar os impactos desses eventos extremos.

Instrução para Operação: Com base em pesquisas e consultas a especialistas, elaboramos uma instrução técnica para as áreas de operação (CODs), visando o monitorar o antes, o durante e o depois do evento climático.

Monitoramento Meteorológico: Em parceria com a EPAGRI, implementamos um sistema de monitoramento contínuo das condições climáticas. Através de SMS, especialistas em operação do sistema elétrico eram avisados sobre eventos em potencial.

Capacitação em Meteorologia: Um curso sobre meteorologia foi ministrado aos profissionais de Operação, aprimorando seu conhecimento sobre os conceitos e termos da área.

Implantação em todos os CODs: A instrução técnica foi implementada em todas as áreas de operação, garantindo uma resposta padronizada e eficaz em todo o estado.

Transferência de conhecimento: Quatro encontros com meteorologistas permitiram a disseminação de conhecimento especializado para os profissionais competentes, aprimorando sua capacidade de lidar com eventos climáticos extremos.

Prevenção e mitigação de danos: As medidas implementadas contribuíram significativamente para a prevenção e mitigação dos danos causados por tempestades severas, garantindo um fornecimento de energia mais confiável e seguro para a população catarinense.

Nossa resposta
Resultado
Sugerimos:

Podemos auxiliar no desenvolvimento de planos de contingência, pois adquirimos experiência durante o enfrentamento do Furacão Catarina (2004) e do Ciclone Extratropical (2005). Lições aprendidas e questões organizacionais fundamentais foram registradas, e metodologias para identificar oportunidades de melhoria nos processos de distribuição podem ser aplicadas em outras empresas.

Priorização

Priorização Inteligente de Investimentos: Otimizando Resultados com Algoritmos Genéticos.

A chave para decisões de investimento mais assertivas? A otimização através de algoritmos genéticos!

Nossa solução

Priorização inteligente: Um método que vai além da simples classificação por índice de prioridade.

Algoritmo genético: Uma ferramenta poderosa que simula a evolução natural para encontrar a combinação ideal de investimentos.

Resultados otimizados: Maximize o retorno do seu investimento com a escolha do programa de obras mais adequado.

Como funciona

Defina seus objetivos: Determine o que você quer alcançar com seus investimentos.

Analise as opções: Avalie cada investimento em potencial e seus respectivos índices de prioridade.

Aplique o algoritmo genético: Deixe a tecnologia trabalhar para você! O algoritmo simula diferentes combinações de investimentos e encontra a que melhor atende aos seus objetivos e restrições.

Obtenha o programa ideal: O algoritmo genético lhe fornece o programa de projetos mais apto para otimizar a função objetivo, levando em consideração suas preferências e necessidades.

Escolha os investimentos com maior potencial de retorno e maximize seus resultados.

Decisões embasadas em dados: Elimine a intuição e baseie suas decisões em análises precisas e confiáveis.

Otimização de recursos: Utilize seus recursos de forma mais eficiente e estratégica.

Flexibilidade: Adapte a solução às suas necessidades específicas e objetivos de negócio.

Aplicações

Priorização de investimentos em diversos setores, como infraestrutura, saúde, educação e tecnologia.

Seleção de fornecedores e parceiros estratégicos.

Gerenciamento de portfólios de projetos.

Simplificando ainda mais!

O método tradicional de priorização por índice de prioridade pode ser falho.

O algoritmo genético simula a evolução natural para encontrar a melhor solução.

A otimização com algoritmos genéticos garante decisões de investimento mais assertivas e resultados superiores.

Pronto para otimizar seus investimentos e alcançar resultados excepcionais? Entre em contato conosco e saiba como podemos ajudar!