Link para defesa: https://meet.google.com/jgt-aifp-kkb
Identificação de Criticalidades de Ramos e de Vulnerabilidades da Estimação de Estado a Erros Grosseiros e Ataques Cibernéticos
Resumo:
A Estimação de Estado (EE) fornece às demais funções dos Centros de Operação do Sistema (COS) a estimativa do estado da rede elétrica, essencial para a realização de análises e tomada de decisão sobre ações de controle. A ocorrência de situações adversas pode ameaçar a observabilidade da rede e a capacidade de depuração de erros grosseiros pela EE, consequentemente comprometendo a qualidade e a confiabilidade dos resultados obtidos. Tais adversidades estão relacionadas a condições críticas às quais o estimador pode estar submetido, sendo influenciadas pela topologia da rede e plano de medição utilizado. A análise de observabilidade usualmente produz uma resposta binária — o sistema é ou não é observável — não sendo detalhadas as vulnerabilidades da EE. Conhecer as criticalidades associadas aos ramos da rede e às medidas é importante para identificar vulnerabilidades para a EE, o que pode subsidiar decisões quanto a reforços no sistema de medição para mitigar os efeitos de eventos como erros grosseiros nas medidas ou ataques cibernéticos. No entanto, a identificação de criticalidades, sobretudo as de maior cardinalidade, requer a solução de um problema combinatório e computacionalmente oneroso. As criticalidades de ramos estão fortemente correlacionadas com as criticalidades de medidas. No entanto, trabalhos voltados para a sua identificação são muito raros na literatura. Este trabalho apresenta um método eficiente para a obtenção das criticalidades de ramos e, a partir delas, as criticalidades de medidas e de Unidades de Medição (UMs). Na metodologia proposta, o problema de identificação de criticalidades de ramos, de natureza topológica e estrutural, é transformado em um problema de identificação de criticalidades de medidas em um sistema de medição hipotético, permitindo a aplicação de métodos numéricos eficientes. A partir das criticalidades de ramos, pode-se obter as criticalidades de UMs diretamente e analisando uma quantidade reduzida de combinações de medidas se obtém as criticalidades de medidas . É apresentada também uma metodologia para, a partir sdo conhecimento das criticalidades de ramos, identificar aqueles que devem ser protegidos para preservar a obervabilidade da rede em caso de ataques cibernéticos, além de indicar o que deve ser reforçado no sistema de medição para atingir tal objetivo. A eficácia e eficiência das metodologias propostas são discutidas a partir de resultados de simulações empregando os sistemas IEEE 14-, 30-, 118- e 300-barras.
Banca examinadora:
Prof. Julio Cesar Stacchini de Souza, UFF – Presidente
Prof. Milton Brown Do Coutto Filho, UFF
Prof. José Viterbo Filho, UFF
Prof. Vitor Hugo Ferreira, UFF
Prof. Edimar José de Oliveira, UFJF
Prof. João Bosco Augusto London Junior, USP
Graduado em Ciências Atuariais pela Universidade Federal Fluminense (UFF), Pós-Graduado em Inteligência Artificial, Pós-Graduado em Marketing Digital, Mestrando em IA no Instituto de Computação da UFF (nota máxima no CAPES). Palestrante e Professor de Inteligência Artificial e Linguagem de Programação; autor de livros, artigos e aplicativos.
Professor do Grupo de Trabalho em Inteligência Artificial da UFF (GT-IA/UFF), do Laboratório de Inovação, Tecnologia e Sustentabilidade (LITS/UFF), da Pós-Graduação na Universidade Estácio de Sá, entre outras iniciativas.
Conheça outros projetos:
💫 Apaixonado pela vida, pelas amizades, pelas viagens, pelos sorrisos, pela praia, pelas baladas, pela natureza, pelo jazz e pela tecnologia.
