Una nueva metodología para el análisis de alarmas masivas en sistemas de potencia basada en sistemas cognitivos; A New Congnitive-Based Methodology for Massive alarm management System in Electrical Power Administration
Journal Title: Ingeniería Energética - Year 2009, Vol 30, Issue 3
Abstract
Este trabajo presenta una metodología que integra las técnicas disponibles en la gestión de alarmas masivas en los centros de control y despacho de energía eléctrica, así como el aporte de cada entidad que está involucrada en el sistema. Se abordan las técnicas de inteligencia artificial que se pueden utilizar así como los recursos de información de que se dispone. El objetivo ulterior se fundamenta en encontrar la causa raíz de la avalancha de alarmas (árbol de alarmas) y reducir la cantidad de ellas utilizando técnicas de asociación o agrupamiento de forma que se cumplan con los estándares establecidos por la norma EEMUA 191. Sobre este tema se han desarrollado otros trabajos, sin embargo el problema de la administración de alarmas en la industria sigue siendo un problema sin resolver de forma adecuada. La integración se desarrolla utilizando la ontología de cada uno de los dominios del sistema, i.e., la ontología de las alarmas, del control, de los eventos, del flujo de energía y la ontología de secuencia de disparo. A la metodología se suman el uso de los sistemas expertos para el tratamiento de las alarmas en forma de reglas y el uso de sistemas neuro-borrosos para tratar la base histórica de datos de alarmas y fallos. This paper presents a methodology that integrates several available techniques to manage the massive amount of alarm signals in electrical power dispatch control centers, as well as the contribution of each entity involved in the system. Artificial intelligence techniques that can be used in this problem are reviewed here, based on the information resources available. The final objective is to find the root cause of avalanches of alarms (Alarm Tree) and to reduce their number through grouping or clustering techniques so that the EEMUA 191 standards are followed. Even though other contributions in this topic have been made before, the alarm management problem continues to be practically unsolved for many applications in industry. Here, the integration is developed using the ontology of each system domains, i.e., the ontology corresponding to the alarms, controls, events, energy flow and trigger sequence. Additionally, in this methodology, a rule based expert system is used to treat the alarms with a neural net based approach to treat the historical database of alarms and failures.
Authors and Affiliations
Omar Aizpurúa P, Ramón Galán, Agustín Jiménez Avello
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