Sistema Inteligente para Processamento de Alarmes

Transcrição

1 Sistema Inteligente para Processamento de Alarmes R.S. MENEZES N.I.O.R. SILVA, O.J. SCHIRMER Companhia Paulista de Força e Luz (CPFL) Brasil G. LAMBERT-TORRES C.H.V. DE MORAES Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI) RESUMO A proposta deste trabalho é apresentar uma metodologia para o processamento de alarmes utilizando sistemas inteligentes. Essa metodologia é baseada em uma estrutura híbrida, flexível e inteligente, a qual será aplicável a diferentes tipos de situações. Para tal, foi estudada a forma mais adequada de representar os conhecimentos existentes em estruturas de sistemas inteligentes, que devem interagir de forma intensa sem perder sua autonomia e sua característica de ser substituído por outro agente. O objetivo perseguido pelo sistema inteligente desenvolvido é o de filtrar o maior número possível de alarmes. A partir da análise do histórico de ocorrências, identificam-se as causas do problema, os eventos envolvidos e os afetados. A seguir, após uma análise criteriosa baseada nos dados obtidos através da mineração de dados deste histórico e uma avaliação do conjunto de condições associadas à topologia e às condições operativas do sistema elétrico, identificam-se os alarmes que devem e os que não devem ser exibidos para o operador, definindo quais são as principais informações amostradas, dentro da seqüência da ocorrência do sistema. Dessa forma, definem-se o melhor agrupamento e a seqüência de exibição dos eventos para o entendimento ótimo do operador sobre o sistema. Este artigo apresenta o sistema desenvolvido e em operação no Centro de Operação da CPFL, bem como um exemplo ilustrativo de seu desempenho. PALAVRAS CHAVE Processamento de alarmes, Sistemas inteligentes, Centro de controle, Operação Sistêmica Departamento de Controle Operacional - Fone: (19) rolands@cpfl.com.br

2 INTRODUÇÃO Durante a maior parte do tempo o sistema elétrico opera dentro de uma normalidade. Mesmo havendo constantes alterações na carga, o equilíbrio energético entre geração e consumo é perfeitamente regulado. Entretanto, por vezes, ocorrem contingências no sistema elétrico, provocando ou não perda da carga. Quando advêm estas contingências, surge nas telas dos operadores dos Centros de Operação uma quantidade expressiva de alarmes, que tende a aumentar quanto mais significativa for a contingência. Muitas vezes o volume é tão grande que são necessárias várias páginas na tela do sistema de supervisão para que todo conteúdo seja listado. Por outro lado, o operador está sob estresse durante esse período, pois ocorrem violações de diversas condições operativas do sistema inclusive com cargas interrompidas. Assim, mesmo dentro deste quadro pouco favorável, o operador deve interpretar esta lista de alarmes separando os importantes daqueles que são acessórios e aqueles que indicam a causa do problema daqueles que são conseqüência. Para desempenhar esta tarefa de classificação dos alarmes, os operadores devem levar em consideração diversos aspectos, tais como: o ponto de operação do sistema no estado précontingência, a topologia da rede antes e durante a contingência, as medidas póscontingência, a seqüência de ocorrência dos alarmes e de chegada no centro de controle. Somente após esta análise o operador poderá selecionar os alarmes importantes para identificar corretamente o problema ocorrido e a solução que será adotada. Obviamente, que uma análise incorreta dos alarmes leva a uma identificação imprecisa do problema e uma ação errônea para resolvê-lo. Desta forma, o tempo de restabelecimento dos consumidores e os índices de confiabilidade sistêmica ficam comprometidos. No entanto o grande volume de alarmes não provoca impacto apenas na operação em "Tempo Real". Informações essenciais para atuações preventivas podem estar contidas nos alarmes, mas não utilizadas nos processos de "Pós-operação" devido às dificuldades geradas pelo volume e ausência de metodologia apropriada. Por exemplo, redes e equipamentos mal ajustados ou perto do limiar de falha tendem a gerar mais alarmes do que um limite esperado. Este artigo apresenta o sistema de processamento de alarmes desenvolvido para a CPFL, utilizado em tempo real e para analises pós-operativas. A estrutura dessa filosofia é do tipo sistemas inteligentes. Ela foi escolhida por ser capaz de atender às necessidades dinâmicas e estáticas do problema a ser resolvido, e ainda prover os meios necessários para a manutenção do seu conhecimento. Basicamente, a solução é composta por três módulos. O primeiro é um sistema especialista, que tendo uma base de conhecimento (conjunto de regras) e um motor de inferência, reconhece a avalanche de alarmes que chega, os processa segundo as regras existentes e fornece um conjunto mínimo de alarmes capaz de representar a ocorrência. Os outros dois sistemas foram desenvolvidos para criar as regras utilizadas pelo primeiro, são eles: o extrator de regras e o editor de regras. O extrator de regras é um sistema computacional baseado em técnicas de distância de Hamming da Teoria de Conjuntos Aproximados, que possibilita verificar, em uma base de dados histórica de alarmes, a freqüência com que os alarmes aparecem e se relacionam. Foi desenvolvido um estudo para o sistema da CPFL e definido um índice de relacionamento, o qual acima deste poder-se-ia definir uma relação de ordem e hierarquia entre os alarmes (ex.: se o alarme A aparece, em seqüência o alarme B aparecerá). Desta forma, o extrator gera regras para a base de conhecimento do sistema especialista. Muitas destas regras são complexas e quase impossíveis de serem extraídas ou escritas pelos responsáveis pelo sistema. O editor de regras é o terceiro pacote computacional desenvolvido para o usuário. Nele, os engenheiros do centro de operação podem escrever regras úteis diretamente para o processamento de alarmes. Normalmente, estas regras refletem casos não típicos ou 1

3 relacionamentos momentâneos entre alarmes, devido a alguma configuração especial da rede monitorada. Estes dois últimos sistemas estão fora da sala de operação e trabalham de forma off-line para produzir as regras da base de conhecimento do sistema especialista, que funciona de forma on-line sob demanda. Existe também uma versão off-line para testes de inclusão de novas regras. O módulo especialista está integrado ao sistema SCADA em tempo real, auxiliando os operadores na interpretação dos eventos provenientes do sistema elétrico. 2. A ESTRUTURA DO SISTEMA DE ALARMES A operação dos sistemas elétricos de potência é cada dia uma tarefa mais complexa. Diversos elementos concorrem para isto, seja o crescimento da carga sem o respectivo aumento na capacidade dos equipamentos (fato imposto pela atual cenário regulatório que nem sempre remunera novos investimentos), seja pela pressão dos consumidores das agências reguladoras que exigem cada vez mais uma energia de qualidade, livre de interrupções ou de desbalanceamentos. O sistema de monitoramento de ocorrências da CPFL pode ser exemplificado na Figura 1. Sistema CPFL Operador SCADA Replicador de Dados Operador On-Line Histórico On-Line Histórico Operador Figura 1 - Sistema Atual da CPFL Como pode ser visualizado, o sistema é composto de um conjunto central de servidores SCADA agrupados com função de coletar medições, estados e ocorrências dos equipamentos do sistema elétrico no campo e agrupar essas informações em uma grande base de dados. A base de dados é dividida em dados em tempo-real e histórico do sistema. Na base de dados em tempo-real, são armazenadas as informações relativas ao sistema das últimas aquisições de leituras realizadas em um curtíssimo espaço de tempo. Nela são inseridas as medidas On-Line do estado do sistema atual. Com o passar do tempo esses dados são transferidos continuamente para a base de dados de histórico do sistema. Para as informações com um tempo de vida maior, elas são armazenadas em uma nova base de dados e removidas consecutivamente da base de tempo real. A nova base para o armazenamento destas informações é chamada de base de histórico de dados. Na base de histórico são encontradas informações relativas ao sistema para um longo período de funcionamento do mesmo. Isso permite, através de rotinas de busca apropriadas no banco de dados, obtendo informações pertinentes às características do sistema analisado e verificar casos associados a problemas ocorridos anteriormente. 2

4 3. CARACTERÍSTICA DO SISTEMA INTELIGENTE DESENVOLVIDO - PAESE Um Sistema Inteligente (SI) é um programa capaz de tratar um determinado problema, num domínio específico, imitando o comportamento de um especialista humano desta área. O SI é baseado em conhecimento (e não em dados), e soluciona problemas complexos através da utilização de métodos de inferência e de conhecimento, os quais são estruturados com elevado grau de flexibilidade em face do acesso associativo às regras. No caso desta ferramenta o sistema inteligente empregado utiliza um sistema especialista associado a um minerador de dados como base de funcionamento [1]. O pacote computacional desenvolvido, denominado PAESE Programa de Análise de Eventos em Sistemas Elétricos, é composto de duas ferramentas distintas, mas integradas: 1) Filtro do Tempo Real; e 2) Editor de Regras do Filtro. O filtro de tempo real deverá ser inserido no computador onde trabalha o sistema SCADA para realizar a filtragem dos alarmes em tempo real, utilizando para isso as regras geradas pelo editor. O editor de regras do filtro pode ser instalado em qualquer máquina ligada ou não ao SCADA para a geração do arquivo de regras. Este arquivo de regras, quando corretamente editado, deve ser enviado a pasta onde se encontra o filtro de tempo real para o mesmo utilizar as regras geradas nos novos alarmes. 3.1 Sistema Especialista para Edição e Execução de Regras Uma das técnicas que o sistema inteligente proposto utiliza é a de Sistemas Especialistas Um sistema especialista (SE) simula a realização da tarefa por um especialista. A criação de tal sistema capaz de imitar o ser humano e sua capacidade de dedução, desconhecendo como o próprio ser humano infere, pode ser tão complexo quanto o tamanho do escopo do domínio da aplicação. Aconselha-se restringir o SE a um domínio pequeno de aplicação, pois quanto mais generalizado construir-se esse sistema, maior a base de conhecimento, maior o tempo de processamento e maiores as probabilidades de erros durante a criação e gerência de regras. Para projetar um SE, o desenvolvedor necessita de uma estrutura básica capaz de armazenar o conhecimento, processá-lo e trocar mensagens com o usuário. Esta estrutura pode ser visualizada na Figura 2, onde se identificam esses elementos básicos: A Base de conhecimento contém todos os fatos e regras para o funcionamento adequado da aplicação; A responsabilidade da Interface pode resumir-se na comunicação com o usuário, permitindo a entrada de informações e fornecendo os resultados do sistema; O Motor de Inferência consulta as regras e os fatos contidos na Base de conhecimento, infere sobre esse conhecimento e retorna uma conclusão ao usuário via a Interface. A detecção de alarmes importantes ou não para um determinado tipo de sistema elétrico após uma contingência é feito usualmente pelo do operador no centro de controle e segue critérios operacionais pré-estabelecidos por estudo de engenharia ou mesmo um critério pessoal do mesmo devido à experiência de conhecimento sobre o sistema. Considerandose a crescente complexidade nas topologias das subestações, o que acarreta no aumento da quantia de alarmes simultâneos durante uma ocorrência, verifica-se um aumento tanto na probabilidade de falha humana, quanto no tempo gasto na execução das ações de tratamento da mesma. 3

5 Regras Operacionais Especialista Motor de Inferência IHM acesso sinalização Banco de Dados - Fatos - Sistema Controlado Figura 2 Estrutura de Sistema Especialista. As técnicas de Sistemas Especialistas são particularmente recomendadas, quando se espera encontrar problemas ou situações com as seguintes características: a) quando os problemas são de natureza razoavelmente complexa, para se esperar resultados de imediato, b) quando são desejados resultados de imediato, sem muitas vezes se ter tempo hábil para recorrer a um especialista neste assunto, c) quando não se tem ou não está disponível uma modelagem matemática ou uma especificação completa do problema em questão, e d) quando os recursos para a solução do problema existem, porém, são raros ou nebulosos. A Figura 3 mostra algumas telas do Editor de Regras do PAESE. A Figura 3(a) mostra a tela inicial do programa com os itens disponíveis em sua parte superior, enquanto a Figura 3(b) mostra como adicionar uma regra em uma subestação. (a) Figura 3 Telas do Editor de Regras do PAESE. (b) 4

6 3.2 Extração de Conhecimento através de Regras com Conjuntos Aproximados A estrutura operacional dos Conjuntos Aproximados é suportada por essa Teoria do Conhecimento e está fundamentalmente baseada em dois conjuntos denominados de aproximação inferior e aproximação superior e que serão aqui denotados por RX e RX, respectivamente. A idéia central destes dois conjuntos é tentar limitar a solução de um dado problema, onde podem existir duas regiões, uma na qual todos os elementos do conjunto fazem parte da solução (aproximação inferior) e outra em que os elementos possivelmente fazem parte da solução (aproximação superior). Portanto, todos os elementos do conjunto de aproximação inferior fazem parte do conjunto de aproximação superior. Isto define três regiões de interesse: região positiva, região fronteira e região negativa, com a seguinte notação, respectivamente, POS(X), BN(X) e NEG(X).A região positiva coincide com o conjunto de aproximação inferior, sendo composta portanto de elementos que fazem parte da solução do problema. A região fronteira é a diferença entre os dois conjuntos de aproximação e é composta por elementos que podem ou não fazer parte da solução. Finalmente, a região negativa contém elementos que não fazem parte da solução. Um exemplo dessas três regiões está mostrado na Figura 4, onde o objetivo é determinar a região de solução gerada pela linha mais grossa, em destaque, isto é, a que delimita as duas regiões superior e inferior. Os conceitos de conjunto redução ( reduct ) e núcleo básico ( core ) são muito importantes com relação as suas aplicações na redução de uma base de conhecimento. Matematicamente, pode-se definir os conjuntos redução e básico, utilizando uma família de relações equivalentes R. O conjunto redução de R, RED (R), é definido como um conjunto reduzido de atributos que conserva a mesma classificação indutiva da família R. O conjunto básico de R, CORE (R), é aquele que aparece em todos os conjuntos redução de R, isto é, o conjunto de elementos indispensáveis para caracterizar a relação R. X 2 X 1 Legenda: POS ( R X ) BN ( R X ) NEG ( R X ) Figura 4 - Regiões de interesse da Teoria dos Conjuntos Aproximados. Em outras palavras, o conjunto redução é a estrutura mínima de representação do conhecimento existente em uma base. Ela pode não ser única, pois diversos conjuntos redução podem ser conseguidos em uma base de conhecimento, dependendo dos atributos utilizados para a sua representação. Esses atributos correspondem aos parâmetros analisados no sistema monitorado e aos quais serão associados os respectivos valores das medições efetuadas, que se constituirá na base de dados mencionada. 5

7 O núcleo básico é composto pelos elementos necessários para compor qualquer conjunto redução, ou seja, em outras palavras é a interseção desses conjuntos. A Figura 5 mostra, de maneira gráfica, uma base de dados composta pelos seguintes atributos: { A, B, C, X, Y, Z, J, K e W }, com 3 possíveis conjuntos redução, definidos pelo atributos { A-B-C }, { A-C-X } e { A-Y-Z }, onde somente o atributo A faz parte do núcleo básico. Com isto, os atributos J, K e W são ditos dispensáveis, pois não fazem parte de nenhum dos conjuntos redução, e, por exemplo, X, Y e Z são ditos dispensáveis em relação ao conjunto redução { A-B-C }. Y-Z A B C J-K-W X Figura 5 - Representação gráfica dos conjuntos redução e básico. A Figura 6 mostra uma das telas do Extrator de Regras do PAESE. O processo de mineração de dados é realizado sobre os arquivos selecionados para o funcionamento do editor. O item critério de similaridade da extração tem como função determinar o grau de semelhança de ocorrências com os mesmos alarmes nos mesmos períodos do dia, durante o ano. O critério extremo informa que será realizada uma busca para alarmes que ocorreram no mesmo instante todos os dias, e o critério baixo permitirá igualar alarmes que não ocorreram no mesmo horário com tanta freqüência. O tempo entre alarmes máximo determina o período de tempo entre a ocorrência do alarme principal dos demais alarmes que deverão ser agrupados pelo filtro. Um tempo curto permite selecionar apenas o grupo de alarmes que foi acionado em um tempo muito próximo. Figura 6 Tela do Extrator de Regras do PAESE. 3.3 Linhas Mestras dos Sistemas Inteligentes Desenvolvidos As linhas mestras da identificação do problema principal da ocorrência incluem o raciocínio de identificação de cada grau de alarme, de eventos posteriores ao problema principal e de estruturação do plano de manobras para o tratamento do alarme. 6

8 A concepção e o desenvolvimento de um sistema capaz de identificar um alarme principal passa necessariamente pela análise e avaliação dos paradigmas anteriormente estabelecidos e pela definição da estratégia de resolução do problema. O sistema inteligente desenvolvido para filtrar um conjunto de alarmes através da inferência de um conjunto de regras utiliza uma visão geral do histórico de alarmes de um período de funcionamento do sistema elétrico e os equipamentos que o constituem. Ele dispõe de meios para avaliar o agente da ocorrência, delimitar a área defeituosa isolada pelos alarmes subseqüentes, caracterizar o defeito pela periodicidade e identificar os eventos envolvidos e os equipamentos afetados. O sistema inteligente gera uma lista de regras necessárias e suficientes para identificar eventos do sistema elétrico após desligamentos parciais ou totais de seus componentes, filtrando, de forma estruturada, os alarmes secundários da falha. 4. EXEMPLO DE FUNCIONAMENTO DO PROGRAMA PAESE Para a análise do comportamento das ocorrências do sistema elétrico da CPFL foram fornecidos alarmes correspondentes de setembro de 2007 até agosto de No total foram mais de de alarmes fornecidos envolvendo equipamentos, englobando medidas e alteração de estados em pontos críticos. Na tabela a seguir, são exemplificando uma pequena porção dos alarmes presentes na base fornecida. Tabela 1 - Exemplo dos dados originais analisados (parcial) Data ms Evento Equipamento Ação 14/4/08/ 22:07:40 CEXEC Noroeste - ITAMBE [BANCO DE CAPACITORES (2) 138KV DISJUN] DESLIGOU 14/4/08/ 22:07:44 LIRSUP Noroeste - ITAMBE [BANCO DE CAPACITORES (0) 138KV KV] 14/4/08/ 22:08:48 COREG Sudeste - CAMPINAS [CAPACITOR BANCO 11 (4) 11.9KV DISJUN] 14/4/08/ 22:08:49 CEXEC Sudeste - CAMPINAS [CAPACITOR BANCO 11 (4) 11.9KV DISJUN] DESLIGOU 14/4/08/ 22:10:08 ALISUP Sudeste - CAMPINAS [BARRA (2) 11.9KV KV] 14/4/08/ 22:11:11 LIRSUP Noroeste - IPORA [BARRA (0) 11.9KV KV] 14/4/08/ 22:13:46 LIRSUP Nordeste - ARARAQUARA [BARRA (1) 138KV KV] 14/4/08/ 22:13:50 66 CEXEC Sudeste - MORRO AZUL [ALIMENTADOR (6) 11.9KV DISJUN] DESLIGOU 14/4/08/ 22:13:50 79 ALESTC Sudeste - MORRO AZUL [ALIMENTADOR (6) 11.9KV CBRF] BLOQUEADA 14/4/08/ 22:14:07 LIRSUP Nordeste - RIBEIRAO [BARRA (2) 138KV KV] 14/4/08/ 22:14:08 COREG Sudeste - CAMPINAS [CAPACITOR BANCO 21 (4) 11.9KV DISJUN] 14/4/08/ 22:14:09 LIRSUP Noroeste - BAURU [BARRA (2) 138KV KV] 14/4/08/ 22:14:09 CEXEC Sudeste - CAMPINAS [CAPACITOR BANCO 21 (4) 11.9KV DISJUN] DESLIGOU 14/4/08/ 22:14:22 ALIINF Sudeste - TREVO [BARRA (0) 69KV KV] 14/4/08/ 22:14: CEXEC Sudeste - MORRO AZUL [ALIMENTADOR (6) 11.9KV DISJUN] LIGOU 14/4/08/ 22:15:06 COPER Sudeste - MORRO AZUL [ALIMENTADOR (6) 11.9KV DISJUN] LIGAR 14/4/08/ 22:15: ALESTC Sudeste - MORRO AZUL [ALIMENTADOR (6) 11.9KV CBRF] EM SERVICO 14/4/08/ 22:15:12 LIRINF Sudeste - MORRO AZUL [ALIMENTADOR (6) 11.9KV AMP] 14/4/08/ 22:16:42 LIRSUP Baixada - VOTURUA [GERAL (5) 13.8KV KV] 7

9 Devido à grande quantidade de dados envolvida no processo de extração de regras e ao escasso tempo computacional de análise, foram aplicados métodos estatísticos para a identificação de pontos com ocorrências graves ou de grande produção de regras. Estes momentos de anomalia ou desligamentos que necessitam maior atenção, pois estes são os momentos mais importantes para a atuação do filtro com as regras obtidas do sistema, não só pela identificação rápida da anomalia principal, mas também pela facilidade ao operador para obtenção de respostas mais rápidas e eficientes de operação do sistema elétrico. A seguir, é mostrada a seqüência de análises estatísticas para a obtenção do conjunto final de alarmes a serem utilizados no extrator com conjuntos aproximados. Tabela 2 Semanas com maior número de alarmes Semana Data Inicial Data Final Número de Eventos Semana Data Inicial Data Final Número de Eventos 7 10/2/ /2/ : /8/ /8/ : /4/ /4/ : /4/ /4/ : /3/2008 8/3/ : /4/2008 3/5/ : /8/ /8/ : /7/2008 2/8/ : /2/ /2/ : /5/ /5/ : /3/ /3/ : /6/ /6/ : /3/2008 5/4/ : /6/ /6/ : /8/ /8/ : /6/ /6/ : /3/ /3/ : /7/ /7/ : /4/ /4/ : /6/2008 7/6/ : /3/ /3/ : /5/ /5/ : /7/ /7/ : /5/ /5/ : /5/ /5/ : /2/2008 9/2/ : /2/2008 1/3/ : /7/ /7/ : /8/2008 9/8/ : /2/2008 2/2/ : /6/2008 5/7/ : /8/ /8/ : Assim são realizadas etapas de aprimoramento da busca de semana, dias e horas de ocorrências, otimizando o processo de exploração da base de alarmes e melhorando a velocidade computacional do processo. Tabela 3 Identificação dos dias com maiores números de eventos. Data Número de Eventos Data Número de Eventos 21/8/ /4/ /2/ /3/ /2/ /2/

10 Data Número de Eventos Data Número de Eventos 16/3/ /8/ /4/ /2/ /2/ /8/ /3/ /2/ /4/ /7/ /4/ /4/ /8/ /3/ Assim é realizado simultaneamente, em um processo multithread (multitarefas) com uma programação voltada a agentes, a identificação dos tipos de alarmes mais comuns e suas respectivas ações de atuação do sistema ou operadores, necessitando assim uma maior atenção nestes casos. Tabela 4 Tipos de eventos e suas respectivas ações de operação. Tipo Ação Vezes Tipo Ação Vezes COREG AUMENTAR ALESTS REMOTA ALESTC LIGOU ALESTS MANUAL ALESTC DESLIGOU ALESTS BLOQUEADA ALESTS NORMAL ALESTS LOCAL COPER BLOQUEAR ALESTS DESLIGADA COPER LIGAR ALESTS DESBLOQUEOU CEXEC EM SERVICO ALESTS ALARME CEXEC BLOQUEADA CEXSIM DESLIGOU CEXEC LIGOU ALESTS COM TENSAO COPER AUMENTAR CEXSIM LIGOU ALESTS AUTOM TICO ALESTS SEM TENSAO ALESTS DEFEITO ALESTS VERMELHA ALESTC EM SERVICO ALESTS VERDE CEXEC DESLIGOU MUDEST EM SERVICO CEXSIM ABRIU MUDEST BLOQUEADA CEXSIM FECHOU ALESTS BLOQUEOU ALESTC BLOQUEADA ALESTS ABRIU ALESTS EM SERVICO Desta forma é montada uma matriz cruzando-se a referência entre as ocorrências com maior número de alarmes e os tipos de alarmes mais importantes e é então empregado o método de conjuntos aproximados. O conjunto resultante de regras é então extraído pelo método e exibido a seguir. 9

11 Tabela 5 Resultado Parcial do Processamento de Alarmes Ocorrendo: Oeste\SOROCABA 1 - CENTRO\ALIMENTADOR 22 (23KV)\CBGCO\ALESTS >Agrupar: Oeste\SOROCABA 1 - CENTRO\ALIMENTADOR 21 (23KV)\DISJUN\ALESTC Ocorrendo: Oeste\SOROCABA 1 - CENTRO\ALIMENTADOR 22 (23KV)\CBGS\ALESTC >Agrupar: Oeste\SOROCABA 1 - CENTRO\ALIMENTADOR 21 (23KV)\DISJUN\ALESTC Ocorrendo: Oeste\SOROCABA 1 - CENTRO\BARRA 1 (23KV)\CHABLO\ALESTS >Agrupar: Oeste\SOROCABA 1 - CENTRO\TRAFO 2 (88KV)\CILRET\ALESTS\ 1 sec. >Agrupar: Oeste\SOROCABA 1 - CENTRO\OESTE (88KV)\FALTCC\ALESTS\ 1 sec. >Agrupar: Oeste\SOROCABA 1 - CENTRO\OESTE (88KV)\BXPRES\ALESTS\ 1 sec. >Agrupar: Oeste\SOROCABA 1 - CENTRO\BARRA 2 (23KV)\CHABLO\ALESTS\ 1 sec. >Agrupar: Oeste\SOROCABA 1 - CENTRO\OESTE (88KV)\SECBAR\ALESTS\ 1 sec. >Agrupar: Oeste\SOROCABA 1 - CENTRO\OESTE (88KV)\SECTER\ALESTS\ 1 sec. >Agrupar: Oeste\SOROCABA 1 - CENTRO\OESTE (88KV)\CBRF\ALESTC\ 1 sec. >Agrupar: Oeste\SOROCABA 1 - CENTRO\OESTE (88KV)\CBTL\ALESTS\ 1 sec. Ocorrendo: Oeste\SOROCABA 1 - CENTRO\BARRA 1 (23KV)\CHBLAX\ALESTS >Agrupar: Oeste\SOROCABA 1 - CENTRO\OESTE 1 (88KV)\FALTCC\ALESTS\ 1 sec. >Agrupar: Oeste\SOROCABA 1 - CENTRO\OESTE 1 (88KV)\BXPRES\ALESTS\ 1 sec. Ocorrendo: Oeste\SOROCABA 1 - CENTRO\BARRA 2 (23KV)\CHABLO\ALESTS >Agrupar: Oeste\SOROCABA 1 - CENTRO\OESTE 1 (88KV)\FALTCC\ALESTS\ 1 sec. >Agrupar: Oeste\SOROCABA 1 - CENTRO\OESTE 1 (88KV)\BXPRES\ALESTS\ 1 sec. >Agrupar: Oeste\SOROCABA 1 - CENTRO\OESTE 12 (88KV)\CBTAF8\ALESTC\ 1 sec. >Agrupar: Oeste\SOROCABA 1 - CENTRO\OESTE 1 (88KV)\SECBAR\ALESTS\ 1 sec. >Agrupar: Oeste\SOROCABA 1 - CENTRO\OESTE 1 (88KV)\CBRF\ALESTC\ 1 sec. >Agrupar: Oeste\SOROCABA 1 - CENTRO\OESTE 1 (88KV)\SECLIN\ALESTS\ 1 sec. >Agrupar: Oeste\SOROCABA 1 - CENTRO\OESTE 1 (88KV)\DISJUN\ALESTC\ 1 sec. Ocorrendo: Oeste\SOROCABA 1 - CENTRO\OESTE 1 (88KV)\BXPRES\ALESTS >Agrupar: Oeste\SOROCABA 1 - CENTRO\TRAFO 1 (88KV)\CILRET\ALESTS >Agrupar: Oeste\SOROCABA 1 - CENTRO\BARRA 1 (23KV)\CHABLO\ALESTS >Agrupar: Oeste\SOROCABA 1 - CENTRO\TRAFO 1 (88KV)\SECTRA\ALESTC 5. CONCLUSÕES Este artigo descreveu o pacote computacional PAESE Programa de Análise de Eventos em Sistemas Elétricos, que está em operação no Centro de Controle da CPFL. Ele tem o objetivo de processar e filtrar eventos que ocorrem na rede elétrica e chegam para os operadores como alarmes. Este programa computacional baseado em técnicas de sistemas inteligentes é composto por três partes principais: uma para a edição de regras, outra para a extração de conhecimento automática das bases de dados e alarmes existentes e a terceira para fazer o processamento propriamente dito dos alarmes, agrupando-os em alarmes principais e reduzindo seu número. BIBLIOGRAFIA [1] G. Lambert Torres e V.H. Quintana Intelligent System Application to Power System Problem Solving - Parts : I & II, Electrical Dept. & Computer Engineering Waterloo University Ontario, 160 p.,