Aplicações híbridas entre sistemas multiagentes e técnicas de inteligência artificial para redes inteligentes de distribuição de energia elétrica

Os smart grids representam a nova geração dos sistemas elétricos de potência, combinando avanços em computação, sistemas de comunicação, processos distribuídos e inteligência artificial para prover novas funcionalidades quanto ao acompanhamento em tempo real da demanda e do consumo de energia elétrica, gerenciamento em larga escala de geradores distribuídos, entre outras, a partir de um sistema de controle distribuído sobre a rede elétrica. Esta estrutura modifica profundamente a maneira como se realiza o planejamento e a operação de sistemas elétricos nos dias de hoje, em especial os de distribuição, e há interessantes possibilidades de pesquisa e desenvolvimento possibilitada pela busca da implementação destas funcionalidades. Com esse cenário em vista, o presente trabalho utiliza uma abordagem baseada no uso de sistemas multiagentes para simular esse tipo de sistema de distribuição de energia elétrica, considerando opções de controle distintas. A utilização da tecnologia de sistemas multiagentes para a simulação é baseada na conceituação de smart grids como um sistema distribuído, algo também realizado nesse trabalho. Para validar a proposta, foram simuladas três funcionalidades esperadas dessas redes elétricas: classificação de cargas não-lineares; gerenciamento de perfil de tensão; e reconfiguração topológica com a finalidade de reduzir as perdas elétricas. Todas as modelagens e desenvolvimentos destes estudos estão aqui relatados. Por fim, o trabalho se propõe a identificar os sistemas multiagentes como uma tecnologia a ser empregada tanto para a pesquisa, quanto para implementação dessas redes elétricas.

Aplicação de uma rede neural artificial para a avaliação da rugosidade e soprosidade vocal

A avaliação perceptivo-auditiva tem papel fundamental no estudo e na avaliação da voz, no entanto, por ser subjetiva está sujeita a imprecisões e variações. Por outro lado, a análise acústica permite a reprodutibilidade de resultados, porém precisa ser aprimorada, pois não analisa com precisão vozes com disfonias mais intensas e com ondas caóticas. Assim, elaborar medidas que proporcionem conhecimentos confiáveis em relação à função vocal resulta de uma necessidade antiga dentro desta linha de pesquisa e atuação clínica. Neste contexto, o uso da inteligência artificial, como as redes neurais artificiais, indica ser uma abordagem promissora. Objetivo: Validar um sistema automático utilizando redes neurais artificiais para a avaliação de vozes rugosas e soprosas. Materiais e métodos: Foram selecionadas 150 vozes, desde neutras até com presença em grau intenso de rugosidade e/ou soprosidade, do banco de dados da Clínica de Fonoaudiologia da Faculdade de Odontologia de Bauru (FOB/USP). Dessas vozes, 23 foram excluídas por não responderem aos critérios de inclusão na amostra, assim utilizaram-se 123 vozes. Procedimentos: avaliação perceptivo-auditiva pela escala visual analógica de 100 mm e pela escala numérica de quatro pontos; extração de características do sinal de voz por meio da Transformada Wavelet Packet e dos parâmetros acústicos: jitter, shimmer, amplitude da derivada e amplitude do pitch; e validação do classificador por meio da parametrização, treino, teste e avaliação das redes neurais artificiais. Resultados: Na avaliação perceptivo-auditiva encontrou-se, por meio do teste Coeficiente de Correlação Intraclasse (CCI), concordâncias inter e intrajuiz excelentes, com p = 0,85 na concordância interjuízes e p variando de 0,87 a 0,93 nas concordâncias intrajuiz. Em relação ao desempenho da rede neural artificial, na discriminação da soprosidade e da rugosidade e dos seus respectivos graus, encontrou-se o melhor desempenho para a soprosidade no subconjunto composto pelo jitter, amplitude do pitch e frequência fundamental, no qual obteve-se taxa de acerto de 74%, concordância excelente com a avaliação perceptivo-auditiva da escala visual analógica (0,80 no CCI) e erro médio de 9 mm. Para a rugosidade, o melhor subconjunto foi composto pela Transformada Wavelet Packet com 1 nível de decomposição, jitter, shimmer, amplitude do pitch e frequência fundamental, no qual obteve-se 73% de acerto, concordância excelente (0,84 no CCI), e erro médio de 10 mm. Conclusão: O uso da inteligência artificial baseado em redes neurais artificiais na identificação, e graduação da rugosidade e da soprosidade, apresentou confiabilidade excelente (CCI > 0,80), com resultados semelhantes a concordância interjuízes. Dessa forma, a rede neural artificial revela-se como uma metodologia promissora de avaliação vocal, tendo sua maior vantagem a objetividade na avaliação.

Desenvolvimento artificial autônomo de um grafo sensório-motor auto-organizável.

A teoria de Jean Piaget sobre o desenvolvimento da inteligência tem sido utilizada na área de inteligência computacional como inspiração para a proposição de modelos de agentes cognitivos. Embora os modelos propostos implementem aspectos básicos importantes da teoria de Piaget, como a estrutura do esquema cognitivo, não consideram o problema da fundamentação simbólica e, portanto, não se preocupam com os aspectos da teoria que levam à aquisição autônoma da semântica básica para a organização cognitiva do mundo externo, como é o caso da aquisição da noção de objeto. Neste trabalho apresentamos um modelo computacional de esquema cognitivo inspirado na teoria de Piaget sobre a inteligência sensório-motora que se desenvolve autonomamente construindo mecanismos por meio de princípios computacionais pautados pelo problema da fundamentação simbólica. O modelo de esquema proposto tem como base a classificação de situações sensório-motoras utilizadas para a percepção, captação e armazenamento das relações causais determiníscas de menor granularidade. Estas causalidades são então expandidas espaço-temporalmente por estruturas mais complexas que se utilizam das anteriores e que também são projetadas de forma a possibilitar que outras estruturas computacionais autônomas mais complexas se utilizem delas. O modelo proposto é implementado por uma rede neural artificial feed-forward cujos elementos da camada de saída se auto-organizam para gerar um grafo sensóriomotor objetivado. Alguns mecanismos computacionais já existentes na área de inteligência computacional foram modificados para se enquadrarem aos paradigmas de semântica nula e do desenvolvimento mental autônomo, tomados como base para lidar com o problema da fundamentação simbólica. O grafo sensório-motor auto-organizável que implementa um modelo de esquema inspirado na teoria de Piaget proposto neste trabalho, conjuntamente com os princípios computacionais utilizados para sua concepção caminha na direção da busca pelo desenvolvimento cognitivo artificial autônomo da noção de objeto.

Sistema especialista para análise pós-evento da proteção em subestações distribuidoras.

É importante que as redes elétricas tenham altos índices de confiabilidade, de forma a se manter a agilidade e a manutenção ideais para um melhor funcionamento. Por outro lado, o crescimento inesperado da carga, falhas em equipamentos e uma parametrização inadequada das funções de proteção tornam a análise de eventos de proteção mais complexas e demoradas. Além disso, a quantidade de informações que pode ser obtida de relés digitais modernos tem crescido constantemente. Para que seja possível uma rápida tomada de decisão e manutenção, esse projeto de pesquisa teve como objetivo a implementação de um sistema completo de diagnóstico que é ativado automaticamente quando um evento de proteção ocorrer. As informações a serem analisadas são obtidas de uma base de dados e de relés de proteção, via protocolo de comunicação IEC 61850 e arquivos de oscilografia. O trabalho aborda o sistema Smart Grid completo incluindo: a aquisição de dados nos relés, detalhando o sistema de comunicação desenvolvido através de um software com um cliente IEC61850 e um servidor OPC e um software com um cliente OPC, que é ativado por eventos configurados para dispará-lo (por exemplo, atuação da proteção); o sistema de pré-tratamento de dados, onde os dados provenientes dos relés e equipamentos de proteção são filtrados, pré-processados e formatados; e o sistema de diagnóstico. Um banco de dados central mantém atualizados os dados de todas essas etapas. O sistema de diagnóstico utiliza algoritmos convencionais e técnicas de inteligência artificial, em particular, um sistema especialista. O sistema especialista foi desenvolvido para lidar com diferentes conjuntos de dados de entrada e com uma possível falta de dados, sempre garantindo a entrega de diagnósticos. Foram realizados testes e simulações para curtos-circuitos (trifásico, dupla-fase, dupla-fase-terra e fase-terra) em alimentadores, transformadores e barras de uma subestação. Esses testes incluíram diferentes estados do sistema de proteção (funcionamento correto e impróprio). O sistema se mostrou totalmente eficaz tanto no caso de disponibilidade completa quanto parcial de informações, sempre fornecendo um diagnóstico do curto-circuito e analisando o funcionamento das funções de proteção da subestação. Dessa forma, possibilita-se uma manutenção muito mais eficiente pelas concessionárias de energia, principalmente no que diz respeito à prevenção de defeitos em equipamentos, rápida resposta a problemas, e necessidade de reparametrização das funções de proteção. O sistema foi instalado com sucesso em uma subestação de distribuição da Companhia Paulista de Força e Luz.

Mitigação de falhas críticas em sistemas produtivos.

O cenário competitivo e globalizado em que as empresas estão inseridas, sobretudo a partir do século XXI, associados a ciclos de vida cada vez menores dos produtos, rigorosos requisitos de qualidade, além de políticas de preservação do meio ambiente, com redução de consumo energético e de recursos hídricos, somadas às exigências legais de melhores condições de trabalho, resultaram em uma quebra de paradigma nos processos produtivos até então concebidos. Como solução a este novo cenário produtivo pode-se citar o extenso uso da automação industrial, fato que resultou em sistemas cada vez mais complexos, tanto do ponto de vista estrutural, em função do elevado número de componentes, quanto da complexidade dos sistemas de controle. A previsibilidade de todos os estados possíveis do sistema torna-se praticamente impossível. Dentre os estados possíveis pode-se citar os estados de falha que, dependendo da severidade do efeito associado à sua ocorrência, podem resultar em sérios danos para o homem, o meio ambiente e às próprias instalações, caso não sejam corretamente diagnosticados e tratados. Fatos recentes de catástrofes relacionadas à sistemas produtivos revelam a necessidade de se implementar medidas para prevenir e para mitigar os efeitos da ocorrência de falhas, com o objetivo de se evitar a ocorrência de catástrofes. De acordo com especialistas, os Sistemas Instrumentados de Segurança SIS, referenciados em normas como a IEC 61508 e IEC 61511, são uma solução para este tipo de problema. Trabalhos publicados tratam de métodos para a implementação de camadas SIS de prevenção, porém com escassez de trabalhos para camadas SIS de mitigação. Em função do desconhecimento da dinâmica do sistema em estado de falha, técnicas tradicionais de modelagem tornam-se inviáveis. Neste caso, o uso de inteligência artificial, como por exemplo a lógica fuzzy, pode se tornar uma solução para o desenvolvimento do algoritmo de controle, associadas a ferramentas de edição, modelagem e geração dos códigos de controle. A proposta deste trabalho é apresentar uma sistemática para a implementação de um sistema de controle para a mitigação de falhas críticas em sistemas produtivos, com referência às normas IEC 61508/61511, com ação antecipativa à ocorrência de catástrofes.