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Artigo

Inteligência artificial para redução da carga cognitiva e apoio aos operadores da rede de distribuição elétrica

Sistema aprende com o histórico de ocorrências e alarmes da rede de distribuição e auxilia os operadores humanos na interpretação de grandes volumes de informação.

25 janeiro 2021

O INESC TEC desenvolveu, para a EDP Distribuição, um projeto que utiliza inteligência artificial (IA) para reduzir a carga cognitiva de operadores humanos no centro de despacho e condução da rede de distribuição elétrica, auxiliando a operação e análise em tempo real dos eventos que surgem durante a operação da rede.

O projeto AI4Substation, “Inteligência Artificial para Reduzir a Carga Cognitiva dos Operadores Humanos – Gestão de Alarmes em Subestações AT/MT”, visa responder a um dos grandes desafios na operação de uma rede de distribuição de alta (AT) e média tensão (MT): a carga cognitiva excessiva a que os operadores do centro de despacho estão sujeitos, consequência do grande volume de dados gerados por todos os equipamentos de monitorização, proteção e alarmística existentes.

Recorrendo a técnicas de extração de conhecimento de dados e IA, as ferramentas desenvolvidas ao longo do projeto, pelos investigadores do Centro de Sistemas de Energia (CPES), procuram identificar padrões no histórico dos eventos gerados numa subestação e, através deles, detetar possíveis comportamentos anómalos nas funções de proteção e automatismos existentes neste tipo de instalações. Este conhecimento, extraído de milhões de registos, é depois reorganizado e apresentado de forma simples a um operador humano, facilitando a tomada de decisão.

Esta otimização de processos deverá refletir-se numa melhor e mais proativa operação da rede de distribuição, promovendo a diminuição da duração e frequência de interrupções de serviço durante ocorrências na rede de distribuição.

Do processamento de linguagem à análise de dados

Do AI4Substation resultam duas aplicações computacionais baseadas em IA para análise de contextos em sequências de eventos gerados pelos equipamentos de uma subestação AT/MT.

A primeira aplicação recorre a técnicas de word embeddings (normalmente utilizadas em processamento de linguagem natural) e agrupamento para tipificar e agrupar as diferentes ocorrências registadas no histórico de linhas de alta tensão. Esta abordagem não-supervisionada permite ao operador humano enquadrar rapidamente as futuras ocorrências numa das tipificações.

A segunda, desenvolvida em paralelo, recorre a uma análise automática do histórico de ocorrências de alarme em linhas de MT e AT para identificar, de forma autónoma, comportamentos anómalos ao nível das atuações das funções de proteção dos painéis de linha.

Colaboração abre a porta a implementação pioneira

Embora no sector elétrico comecem a surgir casos de sucesso da aplicação de IA, não se conhecem iniciativas de operacionalização destes conceitos em contexto real de apoio a um operador de centro de despacho.

A colaboração contínua entre as equipas do INESC TEC e da EDP Distribuição permitiu elaborar uma prova de conceito promissora. Ainda em fase de testes, as ferramentas desenvolvidas pelo projeto deverão atingir maturidade suficiente para serem rapidamente industrializadas e integradas num sistema de gestão da rede de distribuição (distribution management system – DMS).