аЯрЁБс>ўџ &(ўџџџ%џџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџьЅСq`№П bjbjqPqP8:: џџџџџџЄjjjjjjj~ІІІІ В ~б6ЪЪЪЪЪЪЪЪPRRRRRR$ ho мvjЪЪЪЪЪvjjЪЪ‹Ъ jЪjЪPЪPjjЪО s рŒŠеІд<Ё0бK ъK K j,ЪЪЪЪЪЪЪvv ЪЪЪбЪЪЪЪ~~~фbD~~~b~~~jjjjjjџџџџ Resumo: Esta Dissertaчуo apresenta uma metodologia baseada na aplicaчуo de tщcnicas de mineraчуo de dados para a detecчуo de anomalias em sщries temporais de grandezas fэsicas que tenham sido registradas por um sistema de supervisуo e controle de uma usina hidrelщtrica. A metodologia proposta pode ser utilizada por especialistas que busquem a soluчуo de um conjunto amplo de problemas relacionados р supervisуo de processos industriais. Inicialmente, os dados registrados sуo filtrados, transformados e agregados em um formato compatэvel com algoritmos de mineraчуo de dados. Em seguida, aplica-se um algoritmo de classificaчуo nуo-supervisionado para realizar uma prщ-rotulagem, reduzindo significativamente o trabalho do especialista na avaliaчуo dos dados. Posteriormente, novos dados sуo classificados em tempo real usando um algoritmo supervisionado. Um software para identificaчуo de anomalias em usinas hidroelщtricas foi construэdo durante o desenvolvimento deste trabalho e testado empregando-se dados simulados, bem como outros correspondentes a situaчѕes reais. Os resultados obtidos sуo apresentados e discutidos ao longo da Dissertaчуo. Palavras-chave: Mineraчуo de Dados, Sщries Temporais, Detecчуo de Anomalias, Geraчуo de Energia Elщtrica, Supervisуo de Processos Industriais. Abstract: This work proposes a methodology based on data mining techniques, aiming at detecting anomalies in real time measurements stored as time series data, recorded by a supervisory control system of a hydroelectric power plant. The proposed methodology is developed to be used by specialists interested in solving problems related to the supervision of industrial processes. The recorded data are filtered, transformed and aggregated into a format compatible with data mining algorithms. Then, an unsupervised classifier is applied on the unlabeled data to perform a preliminary data labeling, significantly reducing the specialist task of data analysis. Thus, new data are classified in real time using a supervised algorithm. A software for the identification of anomalies in power plants was developed and tested using simulated and real data. The obtained results are presented and discussed. Keywords: data-mining, time series, anomaly detection, electrical power generation, industrial process supervision. €     –  ьиЧьЧЏ—‚Џ‚(hXeRh1wCJOJQJ^JaJmH sH .hXeRhXeR5CJOJQJ\^JaJmH sH .hXeRh1w5CJOJQJ\^JaJmH sH  hXeRh1wCJOJQJ^JaJ&hXeRhXeR5CJOJQJ\^JaJ&hXeRh1w5CJOJQJ\^JaJ €    – њњњњњњњ$a$ ў61hP:p1wА‚. АЦA!АЅ"АЅ#‰$‰%ААаАа а†œ˜žžžžžžžž666666666vvvvvvvvv6666668666666666666666666666666666Ј6666666666И666666666666hH66666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666А6^@ёџ^ NormaldЄШ*$(CJOJQJ^J_HaJmHnHsHtH>AђџЁ> 0Fonte parсg. padrуoTiѓџГT 0 Tabela normalі4ж l4жaі ,kєџС, 0 Sem lista @ўOђџё@ 0Fonte parсg. padrуo1JўOJ 0Heading $Є№ЄxCJOJQJ^JaJ<B@< 0Corpo de textoЄŒ@ўЂ!@ kdъ0 Char CharOJQJ^JnHtH&/@2& 0ListaD"@BD 0Legenda  $ЄxЄx6CJ]aJ*ўOR* 0Index $ џџџџ€– ˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€ Kˆ0Kˆ0x4      эї 3  х4Ќ8 XeR1w|в– џ@€ДДаYУммДД @@џџUnknownџџџџџџџџџџџџG‡: џTimes New Roman5€Symbol3& ‡: џArial7&џрџЌ@ŸCalibriG& џрџxP!ПLiberation Sans"Сˆ№ФЉ‹[t‡‚Уz‡iЁiЁ№€24  №џџ(№џ$PџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџЌ8 Вџџ=Tэtulo: MINERAЧУO DE DADOS OPERATIVOS DE USINAS HIDRELЩTRICASFilipe Ventura MuggiatiHelioўџр…ŸђљOhЋ‘+'Гй0Д˜рь $4 DP p | ˆ”œЄЌф@Tэtulo: MINERAЧУO DE DADOS OPERATIVOS DE USINAS HIDRELЩTRICASFilipe Ventura MuggiatiNormalHelio3Microsoft Office Word@@*ќˆ‰№д@ДРŒŠеiЁўџеЭеœ.“—+,љЎ0( hp|„Œ” œЄЌД М ф ц >Tэtulo: MINERAЧУO DE DADOS OPERATIVOS DE USINAS HIDRELЩTRICAS Tэtulo ўџџџўџџџўџџџ !"#$ўџџџ§џџџ'ўџџџўџџџўџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџRoot Entryџџџџџџџџ РFАjрŒŠе)€1Tableџџџџџџџџ WordDocumentџџџџџџџџ8SummaryInformation(џџџџDocumentSummaryInformation8џџџџџџџџџџџџCompObjџџџџџџџџџџџџuџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџўџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџўџ џџџџ РF#Documento do Microsoft Office Word MSWordDocWord.Document.8є9Вq