BR102022014792A2

BR102022014792A2 - Sistema para uso em uma grade de energia elétrica, método para uso em uma grade de energia elétrica, e, mídia de armazenamento não transitório legível por processador

Info

Publication number: BR102022014792A2
Application number: BR102022014792-2A
Authority: BR
Inventors: Aaron Acton; Peter Glover; Mark Diamond; Peter Brett; David Cole; Paul Donegan
Original assignee: Qualitrol Company Llc
Priority date: 2021-07-27
Filing date: 2022-07-27
Publication date: 2023-02-07
Also published as: CN115684821A; EP4125171A1; US20230036218A1; CN115684822A; US11735912B2; BR102022014798A2; CA3169126A1; EP4125172A1; US20230035930A1; CA3169131A1

Abstract

Sistemas, métodos e mídia de armazenamento legível por processador para análise de falha na grade de energia elétrica assistida por IA preveem a causa de uma falha e fazem com que a falha seja corrigida pelo recebimento de uma indicação de que uma primeira falha ocorreu, identificação de uma pluralidade de registros de falha adicionais associados à primeira falha, obtenção de uma primeira previsão da causa da falha com base no primeiro registro de falha e na pluralidade de registros de falha por aplicação dos registros de falha a um modelo de aprendizado de máquina, obtenção de uma segunda previsão da causa da causa de um modelo de aprendizado de máquina, obtenção de uma segunda previsão da causa da causa da primeira falha, obtenção de uma segunda previsão da causa da causa da primeira falha. A previsão final da causa da primeira falha é usada para fazer com que a causa prevista da primeira falha seja corrigida.

Description

SISTEMA PARA USO EM UMA GRADE DE ENERGIA ELÉTRICA, MÉTODO PARA USO EM UMA GRADE DE ENERGIA ELÉTRICA, E, MÍDIA DE ARMAZENAMENTO NÃO TRANSITÓRIO LEGÍVEL POR PROCESSADOR

REFERÊNCIA CRUZADA A PEDIDOS RELACIONADOS

[001] Este pedido reivindica o benefício do pedido de patente provisório US n° de série 63/226.123, depositado em 27 de julho de 2021, cuja totalidade é aqui incorporada por referência. Nos casos em que o presente pedido entra em conflito com um documento incorporado por referência, os controles da presente aplicação.

ANTECEDENTES DA INVENÇÃO Campo técnico

[002] A presente revelação é direcionada a sistemas de análise de falha usados por operadores da grade de energia elétrica. Esses operadores normalmente diagnosticam a causa de uma falha inspecionando registros de falha gerados por equipamento ou componentes usados na grade de energia elétrica, como subestações elétricas, linhas elétricas, dispositivos eletrônicos inteligentes ou outros componentes de grade de energia elétrica.

Descrição da técnica relacionada

[003] Em geral, os operadores de uma grade de energia elétrica recebem uma indicação de que uma falha ocorreu a partir de sistemas ou dispositivos de computação conectados aos componentes da grade de energia elétrica. O operador, então, procura manualmente um registro de falha criado para a falha e tenta diagnosticar a causa da falha com base nas informações no registro de falha. O registro de falha pode adicionalmente ser analisado por um sistema de computação para determinar uma categorização ou classificação do registro de falha.

[004] Cada falha pode fazer com que um grande número de registros seja gerado, sendo que apenas alguns registros são úteis no diagnóstico da causa da falha. Assim, embora os registros de falha sejam classificados, os operadores tipicamente precisam identificar manualmente a causa da falha examinando as informações em cada um dos registros de falhas gerados. Os custos de reparo, bem como outros custos, do utilitário que opera a grade de energia aumentam a cada minuto de análise da falha, uma vez que mais tempo de inatividade ou mesmo danos podem ocorrer na grade de energia, e outras subestações ou componentes podem ser afetados pela falha original "principal". Esses custos podem ser exacerbados quando um operador identifica erroneamente a causa da falha por não analisar corretamente os registros de falhas.

[005] Além disso, os operadores tipicamente não conseguem ver os dados históricos ou outros relativos às falhas na grade de energia para auxiliar em seus diagnósticos da causa da falha porque as causas de falhas precisam ser identificadas rapidamente para minimizar o tempo de inatividade ou danos à grade de energia. Além disso, devido ao tempo que deve ser gasto na identificação da causa de falhas quando elas ocorrem, os operadores são incapazes de prever se uma falha provavelmente ocorrerá no futuro com base no status do equipamento que foi afetado por falhas. Os operadores também tipicamente não têm o tempo ou a capacidade de usar com exatidão outras fontes de dados de terceiros para determinar a causa da falha, como os dados metereológicos. Quando os operadores têm a capacidade de usar esses dados, eles podem identificar erroneamente as causas das falhas baseadas nesses dados.

BREVE SUMÁRIO

[006] As modalidades descritas no presente documento abordam os problemas acima e, portanto, ajudam a resolver os problemas técnicos e melhorar a tecnologia para análise da falha na grade de energia fornecendo um sistema que identifica automaticamente as causas de falhas que ocorrem em uma grade de energia. Além disso, as modalidades reveladas no presente documento são capazes de fazer com que falhas sejam corrigidas, como por identificando os registros de falhas de interesse para análise por um operador, fazendo com que os reparos sejam iniciados para o equipamento afetado pela falha, prevendo se o equipamento causará uma falha no futuro ou outros métodos de correção de falhas em uma grade de energia.

[007] De acordo com pelo menos uma modalidade de um sistema de análise de falha na grade de energia, o sistema de análise de falha na grade de energia recebe uma indicação de que uma primeira falha ocorreu em uma grade de energia elétrica. A indicação pode incluir um primeiro registro de falha associado à primeira falha. O primeiro registro de falha pode ser gerado por uma primeira subestação de uma pluralidade de subestações. O sistema de análise de falha na grade de energia pode identificar uma pluralidade de registros de falha adicionais associados à primeira falha. Cada registro de falha na pluralidade de registros de falha pode ser gerado por uma subestação na grade de energia elétrica diferente da primeira subestação. O sistema de análise de falha na grade de energia pode obter uma primeira previsão da causa da primeira falha aplicando o primeiro registro de falha e a pluralidade de registros de falha adicionais a um modelo de aprendizado de máquina treinado que foi treinado para prever a causa de uma falha com base em registros históricos de falha. O sistema de análise de falha na grade de energia pode obter uma segunda previsão da causa da primeira falha aplicando o primeiro registro de falha a um modelo baseado em regras. O sistema de análise de falha na grade de energia pode obter uma previsão final da causa da primeira falha com base na primeira previsão e na segunda previsão. O sistema de análise de falha na grade de energia pode fazer com que a causa prevista da falha seja corrigida com base na previsão final da causa da primeira falha.

[008] Em algumas modalidades, o sistema de análise da falha na grade de energia identifica um ou mais registros de falha de interesse incluídos em uma pluralidade de registros de falha com base na previsão final e no primeiro registro de falha. O sistema de análise de falha na grade de energia pode fazer com que um dispositivo de computação do operador apresente o um ou mais registros de falha de interesse a um operador.

[009] Em algumas modalidades, o sistema de análise de falha na grade de energia gera um mapa de uma ou mais subestações associadas aos registros de falha de interesse. O sistema de análise de falha na grade de energia pode fazer com que um dispositivo de computação do operador apresente o mapa para o operador.

[0010] Em algumas modalidades, o sistema de análise de falha na grade de energia identifica o equipamento na subestação associada à primeira falha que está relacionada à previsão final da causa da primeira falha. O sistema de análise de falha na grade de energia pode identificar quais peças de equipamento precisam de reparo com base pelo menos no primeiro registro de falha e na previsão final da causa da primeira falha. O sistema de análise de falha na grade de energia pode fazer com que o equipamento que precisa de reparo seja reparado.

[0011] Em algumas modalidades, para cada registro de falha de uma pluralidade de registros de falha, o sistema de análise de falha na grade de energia identifica uma categoria de uma falha associada a cada registro de falha aplicando o registro de falha a um segundo modelo baseado em regras que é configurado para identificar uma categoria para uma falha com base em um registro de falha.

[0012] Em algumas modalidades, o sistema de análise de falha na grade de energia determina se a primeira previsão da causa da primeira falha e a segunda previsão da causa da primeira falha são iguais. Quando o sistema de análise de falha na grade de energia determina que a primeira previsão e a segunda previsão não são iguais, o sistema de análise de falha na grade de energia pode determinar qual previsão da causa da falha é mais precisa. O sistema de análise de falha na grade de energia pode identificar a previsão final da causa da primeira falha com base na determinação de qual previsão é mais precisa.

[0013] Em algumas modalidades, o sistema de análise de falha na grade de energia compara um nível de confiança incluído na primeira previsão a um nível de confiança incluído na segunda previsão. O sistema de análise de falha na grade de energia pode determinar qual previsão é mais precisa com base na comparação dos níveis de confiança.

[0014] Em algumas modalidades, o sistema de análise de falha na grade de energia recebe dados de exatidão indicando uma exatidão do modelo de aprendizado de máquina e dados de exatidão que indicam uma exatidão do modelo baseado em regras. O sistema de análise de falha na grade de energia pode determinar qual previsão da causa da falha é mais exata com base nos dados de exatidão para o modelo de aprendizado de máquina e os dados de exatidão para o modelo baseado em regras.

[0015] Em algumas modalidades, o sistema de análise de falha na grade de energia recebe uma indicação de dados adicionais associados à primeira falha a partir de uma fonte diferente das subestações incluídas na grade de energia elétrica. O sistema de análise de falha na grade de energia pode obter a previsão final da causa da falha com base na primeira previsão, na segunda previsão e nos dados adicionais. Os dados adicionais podem incluir um ou mais dentre: dados metereológicos, dados de equipamento para equipamentos usados na grade de energia elétrica e estatísticas de uso de energia para uma população que recebe energia da grade elétrica.

[0016] Em algumas modalidades, o sistema de análise de falha na grade de energia recebe uma indicação de uma pluralidade de registros históricos de falha em uma grade de energia elétrica. Os registros históricos de falha podem incluir uma categoria de falha e uma causa da falha. O sistema de análise de falha na grade de energia pode treinar o modelo de aprendizado de máquina para prever a causa da falha com base nos registros históricos de falha.

BREVE DESCRIÇÃO DAS VÁRIAS VISTAS DOS DESENHOS

[0017] A Figura 1 ilustra um ambiente exemplificador no qual um sistema de análise de falha na grade de energia pode operar, de acordo com várias modalidades aqui descritas.

[0018] A Figura 2 é um diagrama de blocos de um sistema de análise de falha na grade de energia, de acordo com várias modalidades aqui descritas.

[0019] A Figura 3a é uma tabela de categorias de falha de amostra que representa múltiplas categorias de falha usadas para classificar as falhas, de acordo com várias modalidades descritas no presente documento.

[0020] A Figura 3b é uma tabela de causas de falha de amostra que representa causas potenciais de uma falha, de acordo com várias modalidades descritas no presente documento.

[0021] A Figura 3c é uma tabela de parâmetros de falha de amostra representando vários parâmetros de falha que podem ser gerados por um sistema de análise de falha na grade de energia, de acordo com várias modalidades aqui descritas.

[0022] A Figura 4 é um diagrama de fluxo que representa um processo usado por um sistema de análise de falha na grade de energia para gerar uma previsão de uma causa de uma falha, de acordo com várias modalidades descritas no presente documento.

[0023] A Figura 5 é um diagrama de fluxo que representa um processo usado por um sistema de análise de falha na grade de energia para obter registros de falha adicionais relacionados à primeira falha, de acordo com várias modalidades descritas no presente documento.

[0024] A Figura 6 é um diagrama de fluxo que representa um processo usado por um sistema de análise de falha na grade de energia para apresentar registros de falha de interesse a um operador, de acordo com várias modalidades descritas no presente documento.

[0025] A Figura 7 é um diagrama de fluxo que representa um processo usado por um sistema de análise de falha na grade de energia para apresentar um mapa de subestações associadas aos registros de falha de interesse, de acordo com várias modalidades descritas no presente documento.

[0026] A Figura 8 é um diagrama de fluxo que representa um processo usado por um sistema de análise de falha na grade de energia para identificar condições incipientes no equipamento, de acordo com várias modalidades descritas no presente documento.

[0027] A Figura 9 é um diagrama de fluxo que representa um processo para gerar uma previsão final da causa de uma falha, de acordo com várias modalidades descritas no presente documento.

[0028] A Figura 10 é um diagrama de fluxo que representa um processo usado para identificar qual previsão da causa de uma falha é mais exata, de acordo com várias modalidades aqui descritas.

[0029] A Figura 11 é um diagrama de fluxo representando um processo usado para identificar qual previsão da causa de uma falha é mais exata, de acordo com várias modalidades aqui descritas.

[0030] A Figura 12 é um diagrama de fluxo que representa um processo usado para obter uma previsão final com base em dados adicionais, de acordo com várias modalidades aqui descritas.

[0031] A Figura 13 é um diagrama de fluxo que representa um processo para treinar um modelo de aprendizado de IA ou de máquina para prever a causa de uma falha com base em registros históricos de falha, de acordo com várias modalidades descritas no presente documento.

[0032] A Figura 14 é um diagrama de mapa de amostra de um mapa gerado por um sistema de análise de falha na grade de energia, de acordo com várias modalidades descritas no presente documento.

DESCRIÇÃO DETALHADA

[0033] A presente revelação é direcionada a um sistema de análise de falha na grade de energia para identificar falhas e as causas das falhas que ocorrem em uma grade de energia elétrica e fazer com que as falhas identificadas sejam corrigidas. O sistema de análise de falha na grade de energia pode usar adicionalmente um mapa da grade de energia elétrica para identificar falhas primárias, falhas secundárias, causas de falhas, etc. Além disso, o sistema de análise de falha na grade de energia pode obter múltiplas previsões da causa de uma falha, como uma previsão de um modelo de aprendizado de máquina e uma previsão a partir de um modelo baseado em regras, que são combinados para gerar uma previsão final da causa da falha.

[0034] A menos que o contexto exija de outro modo, ao longo do relatório descritivo e das reivindicações a seguir, a palavra "compreendem" e suas variações, como "compreende" e "compreendendo", deve ser interpretada em um sentido aberto, inclusive, isto é, como "incluindo, mas não se limitando a".

[0035] A referência ao longo do relatório descritivo acima a "uma modalidade" ou "alguma modalidade" significa que um recurso, estrutura ou característica específicos descritos em conexão com a modalidade é incluído(a) em pelo menos uma modalidade. Assim, o aparecimento das frases "em uma modalidade" ou "em alguma modalidade" em vários locais ao longo deste relatório descritivo não estão necessariamente todos se referindo à mesma modalidade. Além disso, os recursos, estruturas ou características específicos podem ser combinados de qualquer maneira adequada em uma ou mais modalidades.

[0036] Como usado neste relatório descritivo e nas reivindicações em anexo, as formas singulares "um", "uma", "o" e "a" incluem referências no plural, a menos que o conteúdo determine claramente o contrário. O termo "ou" é geralmente usado em seu sentido incluindo "e/ou", a menos que o conteúdo determine claramente o contrário.

[0037] Os títulos e o Resumo da revelação aqui fornecidos são apenas para conveniência e não interpretam o escopo ou o significado das modalidades.

[0038] As implementações da presente revelação são direcionadas a sistemas e métodos implementados por computador para análise de falha em grades de energia elétricas, incluindo identificar e corrigir as causas de tais falhas. Dessa forma, os processos ineficientes e não confiáveis mencionados anteriormente em sistemas convencionais são aprimorados para fornecer correções às causas de falhas que não eram anteriormente possíveis com o uso de fluxos de trabalho convencionais. Além disso, a previsão da causa de uma falha e a correção da causa permitem que a grade de energia elétrica tenha menos tempo de inatividade e seja capaz de retomar a operação normal muito mais rapidamente do que com o uso de métodos convencionais.

[0039] Na presente revelação, diferentes tipos de falhas, como uma "falha primária" e uma "falha secundária" podem ser descritos. Uma falha primária pode ser uma falha que ocorre na grade de energia e é tipicamente a primeira falha em uma série de falhas. Uma falha secundária pode ser uma falha que é causada, presumivelmente causada, etc., por uma falha primária. Aspectos da falha primária podem ser usados para determinar se uma falha é uma falha secundária ou uma falha separada não relacionada à falha primária. Em algumas modalidades, o layout, a organização ou outros aspectos da grade de energia, ou os componentes dentro da grade de energia, são usados para determinar se uma falha é uma falha secundária ou se a falha não está relacionada à falha primária.

[0040] Essas implantações são, portanto, eapazes de melhorar o funcionamento do computador ou outro hardware, como por reduzindo a área de exibição dinâmica, do processamento, do armazenamento e/ou dos recursos de transmissão de dados necessários para executar uma determinada tarefa, permitindo, assim, que a tarefa seja executada por dispositivos de hardware menos capazes, e/ou caros, e/ou seja executada com latência menor e/ou preservando recursos mais valiosos para uso na realização de outras tarefas. Por exemplo, a previsão da causa de uma falha e a identificação dos registros de falha relevantes permitem que o sistema de análise de falha na grade de energia seja capaz de reduzir a quantidade de recursos de computação usados pelos operadores para pesquisar e avaliar os registros de falha relevantes. Adicionalmente, ao gerar um mapa de falhas com base na causa prevista da falha e nos registros de falha relevantes, um operador pode identificar mais rapidamente uma correção para a falha. Da mesma forma, tais implementações melhoram a operação da grade de energia elétrica como um todo, melhorando a capacidade dos operadores de implementar rápida e corretamente as correções para falhas que ocorreram na grade de energia elétrica.

[0041] Além disso, tais implementações permitem se chegar mais rapidamente a uma determinação de uma causa principal de uma falha, incluindo uma perturbação na grade de energia, do que os métodos atuais de computação ou manuais para fazer essa determinação. Portanto, tais implantações da presente revelação permitem minimizar o tempo de inatividade da grade de energia devido à falha, como por permitindo que os operadores reajam muito mais rapidamente para reparar a falha do que os métodos convencionais de determinação de causas de falha.

[0042] A Figura 1 ilustra um ambiente exemplificador 100 no qual um sistema de análise de falha na grade de energia 101 pode operar, de acordo com várias modalidades aqui descritas. Deve-se considerar que a Figura 1 ilustra apenas um exemplo de um ambiente 100 e que as várias modalidades discutidas na presente invenção não se limitam ao uso de tal ambiente. O ambiente 100 inclui um sistema de análise de falha na grade de energia 101, uma grade de energia elétrica 103 e componentes de grade de energia elétrica 105a a 105n.

[0043] O sistema de análise de falha na grade de energia 101 pode se comunicar com a grade de energia, como a grade de energia 103, através de um ou mais dispositivos de computação, servidores, etc., associados à grade de energia. O sistema de análise de falha na grade de energia 101 pode se comunicar com uma grade de energia: receber registros de falha, como registros históricos de falha, registros de falha primária, registros de falha secundária ou outros registros de falha. O sistema de análise de falha na grade de energia 101 pode se comunicar com uma grade de energia para fornecer uma previsão de uma causa de uma falha. O sistema de análise de falha na grade de energia 101 pode se comunicar com a grade de energia através de um ou mais dispositivos de computação, servidores, etc., associados à grade de energia, para fazer com que uma causa prevista de uma falha seja corrigida. O sistema de análise de falha na grade de energia é ainda descrito abaixo em relação à Figura 2.

[0044] A grade de energia elétrica 103 é uma grade de energia elétrica que é capaz de gerar, transmitir e/ou distribuir energia para uma região. Deve-se considerar que, embora a Figura 1 ilustre o uso do sistema de análise de falha na grade de energia em conexão com a grade de energia elétrica como um todo, o sistema de análise de falha na grade de energia pode ser usado em conexão com um ou mais dentre geração de energia, transmissão de energia ou aspectos de distribuição de energia da grade de energia elétrica, sem serem aplicados à grade de energia como um todo. Além disso, embora a Figura 1 ilustre o sistema de análise de falha na grade de energia 101 como separado da grade de energia elétrica 103, o sistema de análise de falha na grade de energia 101 pode ser incluído na grade de energia elétrica 103, como ser incluído em, instalado em, acessível por, etc., um ou mais sistemas de computador associados à grade de energia elétrica 103.

[0045] A grade de energia elétrica 103 inclui um ou mais componentes de grade de energia elétrica 105 a a 10n (coletivamente componentes de grade de energia elétrica 105). Os componentes da grade de energia elétrica 105 podem incluir: subestações; linhas elétricas; equipamento usado na grade de energia; dispositivos eletrônicos inteligentes; dispositivos elétricos como um transformador, um gerador, uma conexão elétrica, um motor elétrico ou outro tipo de dispositivo elétrico ou dispositivo acionado por energia; ou outros componentes, equipamentos ou ativos de utilidade usados em uma grade de energia elétrica. Cada um dos componentes da grade de energia elétrica 105 pode comunicar seu estado atual, o estado de outros componentes da grade de energia elétrica 105, ou outros dados relacionados a um componente da grade de energia elétrica à grade de energia elétrica 103. Por exemplo, um componente da grade de energia elétrica pode gerar um registro de falha e pode transmitir esse registro de falha a um sistema de computação incluído na grade de energia elétrica 103 usada para monitorar e manter os componentes da grade de energia elétrica.

[0046] O sistema de análise de falha na grade de energia 101, a grade de energia elétriea 103 e os componentes da grade de e de energia elétrica 105 incluídos no ambiente 100 podem se comunicar através de uma rede. Exemplos não limitadores de tal rede incluem, mas não se limitam a, um sistema Ethernet, um sistema Ethernet de par trançado, uma intranet, um sistema de rede de área local (LAN), uma rede sem fio de curto alcance (por exemplo, um cabo, Bluetooth®), uma rede de área pessoal (por exemplo, uma rede, uma rede Zigbee com base na especificação IEEE 802.15.4), um sistema de comunicação de Controle de Eletrônicos de Consumidor (CEC), wi-Fi, sistemas de comunicação por satélite e redes, redes celulares, redes de cabo, rede de 4G/5G/6G, ou similares. O sistema de análise de falha na grade de energia 101, a grade de energia elétrica 103, um ou mais componentes da grade de energia elétrica 105 e um ou mais dispositivos de usuário do operador, como PCs, tablets, computadores laptop, smartphones, assistentes pessoais, dispositivos de conexão com a Internet, LAN sem fio, WiFi, interoperabilidade mundial para dispositivos de Acesso por Micro-ondas (WiMax), ou similares, podem ser acoplados de modo comunicativo à rede e/ou uns aos outros de modo que possam se comunicar através da rede. Dessa forma, tal rede permite que o sistema de análise de falha na grade de energia 101 transmita ou receba dados da grade de energia elétrica 103 e da grade de energia elétrica 103 para transmitir ou receber dados dos componentes da grade de energia elétrica 105.

[0047] A descrição acima do ambiente 100, e das várias redes, grades de energia, sistemas, componentes e funções no mesmo, se destina a dar uma visão geral ampla e não limitadora de um ambiente exemplificador no qual várias modalidades de um sistema de análise de falha na grade de energia podem operar. O ambiente 100, e os vários dispositivos, grades de energia, sistemas e componentes no mesmo, podem conter outros dispositivos, sistemas e/ou meios não especificamente descritos na presente invenção. O ambiente 100, e as várias funções no mesmo, podem conter outras funções, sistemas e/ou meios não especificamente descritos na presente invenção.

[0048] A Figura 2 é um diagrama de blocos de um sistema de análise de falha na grade de energia 101, de acordo com várias modalidades aqui descritas. Em várias modalidades, o sistema de análise de falha na grade de energia 101 inclui um ou mais dentre os seguintes: uma memória de computador 201 para armazenar programas e dados, incluindo dados associados à grade de energia elétrica 103, componentes de grade de energia elétrica 105a a 10n, registros de falha, um sistema operacional incluindo um kernel e drivers de dispositivo; uma unidade central de processamento (CPU) 202 para executar programas de computador; um dispositivo de armazenamento persistente 203, como um disco rígido ou uma unidade flash para armazenamento persistente de programas e dados; e uma conexão de rede 204 para conectar de modo comunicativo a um ou mais dispositivos de computador, funções ou componentes da grade de energia elétrica 103, componentes de grade de energia elétrica 105, dispositivos de computação de operador, outros sistemas associados a uma grade de energia elétrica e/ou outros sistemas de computador, para enviar e/ou receber dados, como através da Internet ou uma outra rede e hardware de rede associado, como chaves, roteadores, repetidores, cabos elétricos e fibras ópticas, emissores de luz e receptores, transmissores e receptores de rádio e similares. Em várias modalidades o sistema de análise de falha na grade de energia 101 inclui adicionalmente dispositivos de entrada e saída de usuário, como um teclado, um mouse, dispositivos de exibição, etc.

[0049] A memória 201 pode incluir um controlador de avaliação de falha na grade de energia 210, um detector de registro de falha 212 e um modelo de previsão de causa de falha 214. O controlador de avaliação de falha na grade de energia 210 realiza as funções principais do sistema de análise de falha na grade de energia 101 e pode usar o detector de registro de falha 212 e 0 modelo de previsão de causa de falha 214 para executar aspectos das funções centrais do sistema de análise de falha na grade de energia 101, como os aspectos descritos abaixo em relação às Figuras 3a a14.

[0050] O detector de registros de falha 212 pode ser usado pelo controlador de avaliação de falha na grade de energia 210 para detectar uma ou mais falhas, como uma ou mais falhas primárias, uma ou mais falhas secundárias, ou outras falhas. O detector de falha 212 pode incluir adicionalmente um motor baseado em regras para categorizar falhas. Exemplos de tais categorias são adicionalmente descritos abaixo com relação à Figura 3a.

[0051] O modelo de previsão de causa de falha 214 pode ser usado pelo controlador de avaliação de falha na grade de energia 210 para gerar uma previsão da causa de uma falha. Em algumas modalidades, o modelo de previsão de causa de falha 214 inclui um modelo de aprendizado de IA ou de máquina treinado para prever a causa de uma falha primária com base em pelo menos um ou mais registros de falha relacionados a uma ou mais dentre a falha primária e uma ou mais falhas secundárias. Em algumas modalidades, o modelo de previsão de causa de falha 214 inclui um algoritmo baseado em regras configurado para prever a causa de uma falha primária com base em um ou mais registros de falha relacionados à falha primária. O modelo de previsão de causa de falha 214 pode usar um algoritmo baseado em regras e um modelo de aprendizado de máquina para gerar uma previsão da causa da falha. Em algumas modalidades, o modelo de previsão de causa de falha 214 é usado para gerar uma previsão da causa de uma falha primária.

[0052] Em particular, o controlador de avaliação de falha na grade de energia 210 pode receber um registro de falha que descreve uma falha primária e causa uma previsão da causa da falha a ser gerada. Adicionalmente, o controlador de avaliação de falha na grade de energia 210 pode identificar falhas secundárias relacionadas à falha primária. Além disso, o controlador de avaliação de falha na grade de energia 210 pode identificar registros de falha de interesse com base na causa prevista da falha primária. O controlador de avaliação de falha na grade de energia 210 pode gerar adicionalmente um mapa dos registros de falha de interesse, e fazer com que o mapa gerado seja apresentado a um operador, como por transmitindo o mapa gerado para um dispositivo de computação do operador. Em algumas modalidades, o controlador de avaliação de falha na grade de energia 210 determina se o equipamento incluído em um ou mais componentes da grade de energia elétrica, como os componentes da grade de energia elétrica 105, precisa de reparo com base pelo menos no registro de falha primária.

[0053] Em uma modalidade exemplificadora, o controlador de avaliação de falha na grade de energia 210 e/ou as instruções executáveis por computador armazenadas na memória 201 do sistema de análise de falha na grade de energia 101 são implementados com o uso de técnicas de programação padrão. Por exemplo, o controlador de avaliação de falha na grade de energia 210 e/ou as instruções executáveis por computador armazenadas na memória 201 do sistema de análise de falha na grade de energia 101 podem ser implementados como um executável "nativo" executado na CPU 202, juntamente com uma ou mais bibliotecas estáticas ou dinâmicas. Em outras modalidades, o controlador de avaliação de falha na grade de energia 210 e/ou as instruções executáveis por computador armazenadas na memória 201 do sistema de análise de falha na grade de energia 101 podem ser implementados como instruções processadas por uma máquina virtual que executa como algum outro programa.

[0054] As modalidades descritas acima podem também usar técnicas de computação cliente-servidor síncrona ou assíncrona. Entretanto, os vários componentes podem também ser implementados com o uso de técnicas de programação mais monolíticas, por exemplo, como um executável executado em um único sistema de computador de CPU, ou alternativamente decompostos com o uso de uma variedade de técnicas de estruturação conhecidas na técnica, incluindo, mas não se limitando a, multiprogramação, multithreading, cliente-servidor, ou peer-to-peer, em execução em um ou mais sistemas de computador, cada um tendo uma ou mais CPUs. Algumas modalidades podem ser executadas simultaneamente e assincronamente e se comunicam com o uso de técnicas de passagem de mensagem. As modalidades síncronas equivalentes também são compatíveis. Além disso, outras funções podem ser implementadas e/ou executadas por cada componente/módulo, e em ordens diferentes, e por diferentes componentes/módulos, ainda assim realizar as funções do sistema de análise de falha na grade de energia 101.

[0055] Além disso, interfaces de programação para os dados armazenados como parte do controlador de avaliação de falha na grade de energia 210 podem estar disponíveis por mecanismos padrão como através de C, C++, C#, Java, e Web APIs; bibliotecas para acessar arquivos, bancos de dados ou outros repositórios de dados; através de linguagens de script como JavaScript e VBScript; ou através de servidores Web, servidores FTP ou outros tipos de servidores que fornecem acesso aos dados armazenados. O controlador de avaliação de falha na grade de energia 210 pode ser implementado com o uso de um ou mais sistemas de banco de dados, sistemas de arquivos ou qualquer outra técnica para armazenar tais informações, ou qualquer combinação dos itens acima, incluindo implementações que usam técnicas de computação distribuída.

[0056] Diferentes configurações e locais de programas e dados são contemplados para uso com técnicas aqui descritas. Uma variedade de técnicas de computação distribuída é adequada para implementar os componentes das modalidades de uma maneira distribuída, incluindo, mas não se limitando a, soquetes RPC, RMI, HTTP, Web Services (XML-RPC, JAX-RPC, SOAP, e similares). Outras variações são possíveis. Além disso, outra funcionalidade poderia ser fornecida por cada componente/módulo, ou a funcionalidade existente poderia ser distribuída entre os componentes/módulos de diferentes maneiras, e ainda realizar as funções do sistema de análise de falha na grade de energia 101, da grade de energia elétrica 103 e dos componentes da grade de energia elétrica 105.

[0057] Além disso, em algumas modalidades, alguns ou todos os componentes ou porções do controlador de avaliação de falha na grade de energia 210 e/ou a funcionalidade fornecida pelas instruções executáveis por computador armazenadas na memória 201 do sistema de análise de falha na grade de energia 101 podem ser implementados ou fornecidos de outras maneiras, como pelo menos parcialmente em firmware e/ou hardware, incluindo, mas não se limitando a, um ou mais circuitos integrados específicos de aplicação (ASICs), circuitos integrados padrão, controladores (por exemplo, executando instruções adequadas e incluindo microcontroladores e/ou controladores incorporados), matrizes de portas programáveis em campo (FPGAs), dispositivos lógicos programáveis complexos (CPLDs) e similares. Alguns ou todos os componentes do sistema e/ou estruturas de dados podem também ser armazenados como conteúdos (por exemplo, como executáveis ou outras instruções de software legíveis de máquina ou dados estruturados) em uma mídia legível por computador (por exemplo, como um disco rígido; uma memória; uma rede de computador ou rede sem fio celular; ou um artigo de mídia portátil a ser lido por uma unidade adequada ou através de uma conexão adequada, como um dispositivo de memória de DVD ou flash), de modo a permitir ou configurar a mídia legível por computador e/ou um ou mais sistemas ou dispositivos de computação associados para executar ou de outro modo usar ou fornecer o conteúdo para executar pelo menos algumas das técnicas descritas. Tais produtos de programa de computador podem também assumir outras formas em outras modalidades. Consequentemente, as modalidades desta revelação podem ser praticadas com outras configurações de sistema de computador.

[0058] Em geral, uma faixa de linguagens de programação pode ser usada para implementar qualquer uma dentre a funcionalidade dos servidores, funções, grade de energia elétrica, componentes da grade de energia elétrica, etc., presentes nos exemplos de modalidades, incluindo implementações representativas de vários paradigmas de linguagem de programação e plataformas, incluindo, mas não se limitando a, orientada a objetos (por exemplo, Java, C++, C#, Visual Basic.NET, Smalltalk, e similares), funcionais (por exemplo, ML, Lisp, Scheme, e similares), processuais (por exemplo, C, Pascal, Ada, Modula, e similares), scripts (por exemplo, Perl, Ruby, PHP, Python, JavaScript, VBScript e similares) e declarativas (por exemplo, SQL, Prolog e similares).

[0059] A Figura 3a é uma tabela de categorias de falha de amostra 300 que representa múltiplas categorias de falha usadas para classificar as falhas, de acordo com várias modalidades descritas no presente documento. Embora a tabela de categorias de falha 300 inclua uma variedade de categorias de falha, outras categorias de falha podem ser incluídas na tabela de categorias de falha 300 e podem ser usadas por um sistema de análise de falha na grade de energia, como o sistema de análise de falha na grade de energia 101. Além disso, categorias de falha adicionais podem ser adicionadas à tabela de categorias de falha 300 pelo sistema de análise de falha na grade de energia. Exemplos de diferentes categorias de falha incluídas na tabela de categorias de falha 300 incluem, mas não estão limitados a, uma ativação de circuito 301, uma ativação que falhou/ativação lenta 303, uma queda de tensão 305, circuito energizado 307 e nenhuma falha 309. Em algumas modalidades, as categorizações de registro de falha são baseadas nos padrões e alterações de magnitude de pelo menos um dentre as formas de onda senoidais atuais de um circuito de três fases e as formas de onda senoidais de tensão de um circuito de três fases. Além disso, em algumas modalidades, pelo menos um dentre um modelo de aprendizado de IA ou de máquina treinado para determinar a categoria de uma falha e um modelo baseado em regras configurado para determinar uma categoria da falha são usados para determinar a categoria de falha.

[0060] Na tabela de categorias de falha de amostra 300, uma ativação de circuito 301 é uma categoria de falha que indica que o circuito está desligado. Uma categoria de ativação que falhou 303 indica que uma falha ocorreu, mas o circuito pode ou não ter desligado conforme foi suposto. Uma categoria de queda de tensão 305 indica que a tensão caiu abaixo de um nível de tensão predeterminado do circuito. Uma categoria de circuito energizado 307 indica que um circuito sem tensão foi ligado. Uma categoria sem falha 309 indica que nenhuma falha ocorreu.

[0061] A Figura 3b é uma tabela de causas de falha de amostra 330 que representa causas potenciais de uma falha, de acordo com várias modalidades descritas no presente documento. Embora a tabela de causas de falha 330 inclua uma variedade de causas de falha, outras causas de falha podem ser incluídas na tabela de causas de falha 330. Além disso, causas adicionais de falha podem ser adicionadas à tabela de causas de falha 330 por um sistema de análise de falha na grade de energia. Em algumas modalidades, uma vez que uma causa de uma falha que não está incluída na tabela de causas de falha 330 é identificada por um ou mais operadores, um número predeterminado de vezes, o sistema de análise de falha na grade de energia pode adicionar a causa da falha à tabela de causas de falha 330. Em algumas modalidades, pelo menos uma porção das causas de falha tem um padrão distinto na relação da tensão e corrente, bem como diferenças de ângulo de fase entre tensão e corrente.

[0062] A tabela de causas de falha de amostra 330 inclui uma causa de invasão de vegetação 331, uma causa de ventos fortes 333, uma causa de aninhamento de aves 335, uma causa de mudança desfavorável de reatores "shunt" (de desvio) 337, e uma causa de isolante danificado 339. A causa de invasão de vegetação 331 indica que a vegetação, como plantas, árvores, etc., causou uma falha por invasão em um aspecto de pelo menos um componente da grade de energia elétrica, como um componente da grade de energia elétrica 105. A causa de ventos fortes 333 indica que ventos fortes causaram uma falha devido à interferência, dano, etc., com um aspecto de pelo menos um componente da grade de energia elétrica. A causa de aninhamento de aves 335 indica que uma falha foi causada por um ou mais ninhos de aves próximos de pelo menos um componente da grade de energia elétrica. A causa de mudança desfavorável dos reatores de desvio 337 indica que a falha foi causada por uma chave de circuito que ocorreu sob condições desfavoráveis. A causa de isolante danificado 339 indica que uma falha foi causada por uma ou mais rachaduras em um isolante associado com pelo menos um componente da grade de energia elétrica.

[0063] A Figura 3c é uma tabela de parâmetros de falha de amostra 360 que representa vários parâmetros de falha que podem ser gerados por um sistema de análise de falha na grade de energia, de acordo com várias modalidades descritas no presente documento. Embora a tabela de parâmetros de falha 360 inclua uma variedade de parâmetros de falha, outros parâmetros de falha podem ser incluídos na tabela de parâmetros de falha 360. Além disso, parâmetros de falha adicionais podem ser adicionados à tabela de parâmetros de falha 360 pelo sistema de análise de falha na grade de energia. Em algumas modalidades, o sistema de análise de falha na grade de energia calcula tais parâmetros como o uso de um modelo de previsão de causa de falha, como o modelo de previsão de causa de falha 214, um algoritmo baseado em regras configurado para calcular tais parâmetros, um modelo de aprendizado de IA ou de máquina configurado para gerar tais parâmetros, ou executa outros métodos de análise de um registro de falha para gerar tais parâmetros.

[0064] Em algumas modalidades, os parâmetros são derivados de uma combinação de entradas análogas e digitais contidas em um registro de falha. Por exemplo, o início de falha pode ser determinado por uma mudança repentina na magnitude de uma corrente de fase e/ou uma mudança repentina na magnitude de uma tensão de fase. O momento de início da falha pode ser usado como um ponto de referência para medir o período das operações de retransmissão, sinalização de proteção e do disjuntor. A análise de mudanças na magnitude das correntes e tensões de fase pode determinar quais fases estão envolvidas na falha. Um período de tempo de refechamento automático pode ser de quando o circuito é ativado inicialmente a quando ele é energizado novamente. Pode também ser provável que a operação de refechamento esteja em um registro de falha diferente.

[0065] Além disso, o processamento dos parâmetros pode determinar se a grade de energia reagiu corretamente à perturbação. As regras pré-configuradas podem ser ativadas para detectar se as operações de retransmissão, sinalização de proteção ou do disjuntor estavam fora dos limites programados. As operações anormais podem ser sinalizadas em um relatório, uma vista de lista, um mapa, etc.

[0066] Além disso, um registro de atividade de "falha fora da zona de proteção" pode ser gerado pelo sistema de análise de causas de falha na grade de energia para contribuir para uma avaliação do índice de saúde dos ativos do transformador. A magnitude do evento de "falha fora da zona de proteção" pode ser o valor de meio ciclo máximo da corrente que o lado LV de um transformador contribui para uma falha.

[0067] Os parâmetros de falha incluídos na tabela de parâmetros de falha de amostra 360 incluem, mas não se limitam a, a fase com defeito 361, a corrente máxima fluída 363, o tempo de coleta de proteção 365, um cálculo de I2T 367 e uma zona de proteção que foi ativada 369. A fase com defeito 361 indica uma ou mais fases de um sistema de energia multifásico associado a uma falha. A corrente máxima fluída 363 indica a corrente máxima que fluiu em qualquer fase com defeito durante um evento de falha. O tempo de coleta de proteção 365 indica a quantidade de tempo a partir do início da falha até quando o elemento de partida do relé está engatado. O cálculo de I2T 367 indica uma medida da energia acumulada dissipada em um conjunto de contato do disjuntor quando uma corrente de falha é interrompida. A zona de proteção que se ativou 369 indica o elemento de proteção do relé que emitiu um comando de disparo para operar um disjuntor. Por exemplo, o início da falha pode ser determinado por uma mudança repentina na magnitude de uma corrente de fase, uma mudança repentina na magnitude de uma tensão de fase, etc. O tempo de um início de falha pode ser usado como um ponto de referência para medir um período das operações de retransmissão, sinalização de proteção e do disjuntor. A análise da mudança na magnitude das correntes e tensões de fase pode ser usada para determinar quais fases estão envolvidas na falha. A análise da mudança na magnitude das correntes e tensões de fase pode também ser usada para determinar quando o período de tempo de fechamento automático ocorre após a ocorrência da falha. Os parâmetros processados podem ser usados por um sistema de análise de falha na grade de energia para determinar se a grade de energia reagiu corretamente à perturbação indicada pelo registro de falha primária. As regras pré-configuradas, como no algoritmo baseado em regras, aprendidas pelo modelo de aprendizado de IA ou de máquina, etc., podem ser usadas para detectar se as operações de retransmissão, sinalização de proteção ou do disjuntor estavam fora dos limites programados. As operações anormais identificadas pelo sistema de análise de falha na grade de energia podem ser indicadas para um operador.

[0068] Os parâmetros de falha incluídos na tabela de parâmetros de falha de amostra 360 incluem, mas não se limitam a, a fase com defeito 361, a corrente máxima fluída 363, o tempo de coleta de proteção 365, um cálculo de I2T 367 e uma zona de proteção que foi ativada 369.

[0069] A Figura 4 é um diagrama de fluxo que representa um processo 400 usado por um sistema de análise de falha na grade de energia para gerar uma previsão de uma causa de uma falha, de acordo com várias modalidades descritas no presente documento. O processo 400 começa, após um bloco de partida, na ação 401, onde o sistema de análise de falha na grade de energia recebe uma indicação de que uma primeira falha ocorreu em uma grade de energia elétrica. Em algumas modalidades, a indicação inclui um primeiro registro de falha associado à primeira falha. O primeiro registro de falha pode ser gerado por uma primeira subestação de uma pluralidade de subestações incluídas na grade de energia elétrica.

[0070] O processo 400 continua até a ação 402, onde o sistema de análise de falha na grade de energia identifica uma pluralidade de registros de falha adicionais associados à primeira falha. Em algumas modalidades, cada registro de falha da pluralidade de registros de falha adicionais da falha pode ser gerado por uma respectiva subestação na grade de energia elétrica diferente da primeira subestação. Em algumas modalidades, o sistema de análise de falha na grade de energia identifica os registros de falha adicionais com o uso do processo descrito abaixo em relação à Figura 5.

[0071] O processo 400 continua até a ação 403, onde o sistema de análise de falha na grade de energia obtém uma primeira previsão de uma causa da primeira falha a partir de um modelo de aprendizado de máquina treinado para gerar uma previsão da causa de uma falha com base em um ou mais registros de falha. Em algumas modalidades, a primeira previsão é obtida aplicando-se um registro de falha primária e um ou mais registros de falha secundária ao modelo de aprendizado de máquina, sendo que o registro de falha primária é o primeiro registro de falha e os registros de falha secundária são os registros de falha adicionais.

[0072] O processo 400 continua até a ação 404, onde o sistema de análise de falha na grade de energia obtém uma segunda previsão da causa da primeira falha a partir de um modelo baseado em regras. Em algumas modalidades, o sistema de análise de falha na grade de energia obtém a segunda previsão aplicando um ou mais dentre o primeiro registro de falha e os registros de falha adicionais ao modelo baseado em regras.

[0073] O processo 400 continua até a ação 405, onde o sistema de análise de falha na grade de energia obtém uma previsão final da causa da primeira falha com base na primeira previsão e na segunda previsão. Em algumas modalidades, o sistema de análise de falha na grade de energia obtém a previsão final com o uso de um ou mais dos processos descritos abaixo em conexão com as Figuras 9, 10, 11 e 12.

[0074] O processo 400 continua até a ação 406, onde o sistema de análise de falha na grade de energia faz com que a causa prevista da falha seja corrigida. Em algumas modalidades, o sistema de análise de falha na grade de energia faz com que a causa prevista da falha seja corrigida com o uso de um ou mais dos processos descritos abaixo em conexão com as Figuras 6, 7 ou 8.

[0075] Após a ação 406, o processo 400 termina. Em algumas modalidades, no processo 400, sinais, como sinais de tensão, sinais atuais, etc., são pré-processados com o uso de pelo menos um dentre métodos estatísticos e análise de componentes principais para reduzir o tempo de procura de falhas do sistema de análise de falha na grade de energia em um conjunto menor de recursos característicos. Tais recursos podem também ser usados para treinar um modelo de aprendizado de máquina para mapear os recursos em categorias de falha. Além disso, as previsões para novos sinais não usados para treinamento podem ser obtidas para prever uma categoria de falha provável para uma falha. Em algumas modalidades, as previsões com um baixo nível de confiança podem ser rotuladas novamente em uma categoria desconhecida e são manualmente recategorizadas e alimentadas de volta no treinamento do modelo de aprendizado de máquina para melhorar a exatidão do modelo de aprendizado de máquina ao longo do tempo.

[0076] Em algumas modalidades, antes da ação 403, o sistema de análise de falha na grade de energia determina uma categoria do primeiro registro de falha. Em algumas modalidades, o sistema de análise de falha na grade de energia prossegue para o final do processo 400 sem continuar até a ação 403 com base na categoria determinada do primeiro registro de falha. Por exemplo, em algumas modalidades, o sistema de análise de falha na grade de energia pode não prosseguir para a ação 403 se a categoria da falha não for uma dentre pelo menos uma categoria de falha, como, por exemplo, uma ativação de circuito. Assim, em tais modalidades, o sistema de análise de falha na grade de energia é capaz de determinar se uma falha exige a atenção do operador com base na categoria da primeira falha e de determinar se a análise da falha é necessária. Com base nessas determinações, o sistema de análise de falha na grade de energia é ainda capaz de manter os recursos de um dispositivo de computação que operam o sistema de análise de falha na grade de energia mediante a obtenção de previsões da causa de uma falha apenas quando a categoria de falha exige a atenção do operador.

[0077] Em algumas modalidades, o sistema de análise de causas de falha na grade de energia agrupa os registros de falha relevantes a partir de uma perturbação. Um operador pode ser capaz de definir intervalos de tempo para exibir eventos relevantes em um mapa, uma vista de lista, etc. Em algumas modalidades, códigos de cor são usados para ajudar um operador a ver uma imagem geral da propagação da perturbação desde ativações de falhas fora da zona de proteção até as quedas de tensão e nenhuma falha. Os códigos de cor podem também ser usados para identificar registros que mostram esquemas de proteção que não foram operados como esperado. Em algumas modalidades, o sistema de análise de causas de falha na grade de energia gera um relatório de perturbação que contém informações relevantes sobre uma perturbação ou falha.

[0078] A Figura 5 é um diagrama de fluxo que representa um processo 500 usado por um sistema de análise de falha na grade de energia para obter registros de falha adicionais relacionados à primeira falha, de acordo com várias modalidades descritas no presente documento. O processo 500 começa, após um bloco de partida, na ação 501, onde o sistema de análise de falha na grade de energia obtém uma indicação de que um primeiro registro de falha associado a um primeiro componente da grade de energia.

[0079] O processo continua até a ação 502, onde o sistema de análise de falha na grade de energia identifica um primeiro grupo de falhas adicionais com base em uma janela de tempo predefinida. Em algumas modalidades, a janela de tempo predefinida é definida com base na categoria do primeiro registro de falha.

[0080] O processo continua até a ação 503, onde o sistema de análise de falha na grade de energia identifica um segundo grupo de falhas adicionais com base na associação da falha a um componente da grade de energia similar à primeira falha. Em algumas modalidades, ο sistema de análise de falha na grade de energia identifica o segundo grupo de falhas adicionais com base em um mapa de, os locais relativos de, as conexões entre etc., os componentes da grade de energia elétrica, como os componentes da grade de energia elétrica 105. Em algumas modalidades, na ação 503, o sistema de análise de falha na grade de energia leva em consideração o primeiro grupo de falhas adicionais para determinar o segundo grupo de falhas adicionais.

[0081] Por exemplo, o sistema de análise de falha na grade de energia pode identificar um grupo de falhas adicionais que ocorreram dentro do período de tempo predeterminado. O grupo de falhas adicionais pode incluir falhas que ocorreram em componentes da grade de energia elétrica que estão diretamente conectados a, ou adjacentes ao primeiro componente da grade de energia elétrica, bem como às falhas que ocorreram em componentes da grade de energia elétrica que não estão associados ou conectados ao primeiro componente da grade de energia elétrica. O sistema de análise de falha na grade de energia pode, então, determinar se as falhas que ocorreram em componentes da grade de energia elétrica não associados ou conectados ao primeiro componente da grade de energia elétrica devem ser incluídas no segundo grupo de falhas adicionais.

[0082] O processo continua até a ação 504, onde o sistema de análise de falha na grade de energia identifica quais falhas estão dentro do primeiro grupo de falhas e do segundo grupo de falhas. O sistema de análise de falha na grade de energia pode identificar os registros de falha associados ao grupo adicional de registros de falha.

[0083] Após a ação 504, o processo 500 termina.

[0084] A Figura 6 é um diagrama de fluxo que representa um processo 600 usado por um sistema de análise de falha na grade de energia para apresentar registros de falha de interesse a um operador, de acordo com várias modalidades descritas no presente documento. O processo 600 começa, após um bloco de partida, na ação 601, onde que o sistema de análise de falha na grade de energia identifica os registros de falha de interesse incluídos nos registros de falha adicionais com base na previsão final do primeiro registro de falha. Em algumas modalidades, o sistema de análise de falha na grade de energia identifica os registros de falha de interesse identificando um ou mais parâmetros de falha do registro de falha, como os parâmetros de falha descritos acima em relação à Figura 3c.

[0085] Em algumas modalidades, a identificação dos registros de falha de interesse inclui comparar parâmetros dos registros de falha adicionais a um ou mais dentre: parâmetros do registro de falha primária, a parâmetros de outros registros de falha adicionais, a parâmetros de registros históricos de falha e outros registros de falha. Em algumas modalidades, a identificação dos registros de falha de interesse inclui o uso de dados indicando uma representação da grade de energia elétrica e dos componentes da grade elétrica, como um mapa que inclui as conexões e linhas elétricas entre os componentes da grade de energia elétrica, bem como os próprios componentes da grade de energia elétrica.

[0086] O processo 600 continua até a ação 602, onde o sistema de análise de falha na grade de energia faz com que um dispositivo de computação do operador apresente os registros de falha de interesse a um operador. Em algumas modalidades, o sistema de análise de falha na grade de energia faz com que o dispositivo de computação do operador apresente os registros de falha de interesse transmitindo uma indicação dos registros de falha de interesse para o dispositivo de computação do operador.

[0087] Após a ação 602, o processo 600 termina.

[0088] A Figura 7 é um diagrama de fluxo que representa um processo 700 usado por um sistema de análise de falha na grade de energia para apresentar um mapa de subestações associadas aos registros de falha de interesse, de acordo com várias modalidades descritas no presente documento. O processo 700 começa, após um bloco de partida, na ação 701, onde o sistema de análise de falha na grade de energia gera um mapa de subestações associadas aos registros de falha de interesse. Em algumas modalidades, o sistema de análise de falha na grade de energia gera o mapa de subestações com base em informações incluídas nos registros de falha de interesse, como informações que indicam qual componente da grade de energia elétrica está associado a um respectivo registro de falha. Em algumas modalidades, o mapa de subestações inclui outros componentes da grade de energia elétrica, como qualquer dos componentes da grade de energia elétrica 105.

[0089] Após a ação 701, o processo 700 prossegue para a ação 702, onde o sistema de análise de falha na grade de energia faz com que o dispositivo de computação do operador mostre o mapa para um operador. Em algumas modalidades, o sistema de análise de falha na grade de energia faz com que o dispositivo de computação do operador apresente o mapa fazendo com que o mapa gerado seja transmitido para o dispositivo de computação do operador.

[0090] Após a ação 702, o processo 700 termina.

[0091] A Figura 8 é um diagrama de fluxo que representa um processo 800 usado por um sistema de análise de falha na grade de energia para identificar condições incipientes no equipamento, de acordo com várias modalidades descritas no presente documento. O processo 800 começa, após um bloco de partida, na ação 801, onde o sistema de análise de falha na grade de energia identifica um equipamento relacionado à previsão final da causa da falha. Em algumas modalidades, o equipamento é identificado com base em um ou mais dentre: uma categoria da primeira falha, pelo menos um registro de falha associado à primeira falha, pelo menos um parâmetro de falha associado à primeira falha, pelo menos um componente da grade de energia elétrica associado à primeira falha, e informações que indicam a localização ou relação relativa entre os componentes da grade de energia elétrica, como um mapa de componentes da grade de energia elétrica.

[0092] Após a ação 801, o processo 800 continua até a ação 802, onde o sistema de análise de falha na grade de energia identifica qual equipamento precisa de reparo com base no primeiro registro de falha. Em algumas modalidades, o sistema de análise de falha na grade de energia identifica se o equipamento precisa de reparo com base em pelo menos um ou mais dentre: dados incluídos no primeiro registro de falha, parâmetros de falha calculados com base em dados incluídos no primeiro registro de falha e dados que descrevem o equipamento.

[0093] Após a ação 802, o processo 800 continua até a ação 803, onde o sistema de análise de falha na grade de energia faz com que o equipamento que precisa de reparo seja reparado. Em algumas modalidades, o sistema de análise de falha na grade de energia faz com que o equipamento seja reparado por pelo menos um ou mais dentre: notificando um operador de que o equipamento deve ser reparado, fazendo com que uma manutenção seja programada para o equipamento, ou outros métodos que fazem com que o equipamento seja reparado.

[0094] Após a ação 803, o processo 800 termina. Em algumas modalidades, na ação 802, em vez de determinar se o equipamento precisa de reparo, o sistema de análise de falha na grade de energia determina se o equipamento pode precisar de reparo no futuro com base em pelo menos um ou mais dentre: dados incluídos no primeiro registro de falha, parâmetros de falha calculados com base em dados incluídos no primeiro registro de falha e dados que descrevem o equipamento.

[0095] Em algumas modalidades, o processo 800 é realizado pelo sistema de análise de falha na grade de energia mesmo quando uma falha que não está associada a uma ativação de circuito ocorre, permitindo, assim, que o sistema de análise de falha na grade de energia identifique equipamento que pode precisar de reparo antes da falha desse equipamento causar uma outra falha ou perturbação da grade de energia.

[0096] A Figura 9 é um diagrama de fluxo que representa um processo 900 para gerar uma previsão final da causa de uma falha, de acordo com várias modalidades descritas no presente documento. O processo 900 começa, após um bloco de partida, na ação 901, onde o sistema de análise de falha na grade de energia determina se uma primeira previsão da causa da falha é igual a uma segunda previsão da causa da falha. Em algumas modalidades, a primeira previsão é obtida a partir de um modelo de aprendizado de máquina treinado para prever a causa de uma falha com base em um ou mais registros de falha. Em algumas modalidades, a segunda previsão é obtida a partir de um algoritmo baseado em regras configurado para prever a causa de uma falha com base em um ou mais registros de falha. Se o sistema de análise de falha na grade de energia determinar que a primeira e a segunda previsões da causa da falha são iguais, o processo 900 termina e a análise de falha na grade de energia determina que a causa da falha indicada pela primeira previsão e segunda previsão é a previsão final da causa da falha.

[0097] Se o sistema de análise de falha na grade de energia determinar que a primeira previsão da causa da falha e a segunda previsão da causa da falha não são iguais, o processo 900 continua até a ação 902. Na ação 902, o sistema de análise de falha na grade de energia identifica qual previsão da causa da primeira falha é mais exata como a previsão final da causa da falha. Em algumas modalidades, quando a ação 902 é realizada, o sistema de análise de falha na grade de energia usa um ou mais processos similares àqueles descritos abaixo em relação às Figuras 10 e 11.

[0098] Após a ação 902, o processo termina.

[0099] A Figura 10 é um diagrama de fluxo representando um processo 1000 usado para identificar qual previsão da causa de uma falha é mais exata, de acordo com várias modalidades aqui descritas. O processo 1000 começa, após um bloco de partida, na ação 1001, onde o sistema de análise de falha na grade de energia compara um primeiro nível de confiança na primeira previsão a um segundo nível de confiança na segunda previsão. Em algumas modalidades, o primeiro nível de confiança é obtido como saída de um modelo de aprendizado de máquina que gerou a primeira previsão. Em algumas modalidades, o segundo nível de confiança é obtido como saída de um algoritmo baseado em regras que gerou a segunda previsão.

[00100] Após a ação 1001, o processo 1000 prossegue para a ação 1002, onde o sistema de análise de falha na grade de energia determina qual previsão é mais exata com base na comparação dos níveis de confiança. Em algumas modalidades, na ação 1002, uma previsão é determinada como mais exata do que uma outra previsão se o nível de confiança associado à previsão for mais alto, maior que, etc., o nível de confiança associado à outra previsão.

[00101] Após a ação 1002, o processo 1000 termina. Em algumas modalidades, o nível de confiança é obtido para uma das previsões, e a previsão é identificada como a previsão mais exata se o nível de confiança exceder um limite predeterminado.

[00102] A Figura 11 é um diagrama de fluxo representando um processo 1100 usado para identificar qual previsão da causa de uma falha é mais exata, de acordo com várias modalidades aqui descritas. O processo 1100 começa, após um bloco de partida, na ação 1101, onde o sistema de análise de falha na grade de energia recebe primeiros dados de exatidão para um modelo de aprendizado de máquina que gerou uma primeira previsão da causa da falha. Em algumas modalidades, os primeiros dados de exatidão são determinados com base em dados de exatidão históricos que descrevem a exatidão do modelo de aprendizado de máquina na previsão da causa de uma falha. Os dados de exatidão históricos podem ser suplementados por novos dados de exatidão obtidos comparando-se a causa prevista de uma falha gerada pelo modelo de aprendizado de máquina a uma causa real da falha.

[00103] Após a ação 1101, ο processo 1100 prossegue para a ação 1102, onde o sistema de análise de falha na grade de energia recebe segundos dados de exatidão para o modelo baseado em regras. Em algumas modalidades, os segundos dados de exatidão são determinados com base em dados de exatidão históricos que descrevem a exatidão do modelo baseado em regras na previsão da causa de uma falha. Os dados de exatidão históricos podem ser suplementados por novos dados de exatidão obtidos comparando-se a causa prevista de uma falha gerada pelo modelo baseado em regras a uma causa real da falha.

[00104] Após a ação 1102, o processo 1100 prossegue para a ação 1103. Na ação 1103, o sistema de análise de falha na grade de energia determina qual dentre a primeira previsão e a segunda previsão é mais exata com base nos primeiros dados de exatidão e nos segundos dados de exatidão. Em algumas modalidades, os primeiros dados de exatidão e os segundos dados de exatidão incluem uma indicação de cada exatidão do modelo respectivo na previsão da causa de falhas a qual têm certas categorias de falha. O sistema de análise de falha na grade de energia pode determinar qual dentre a primeira e a segunda previsão é mais exata com base nos dados de exatidão e em uma categoria da falha. Por exemplo, o modelo de aprendizado de máquina pode ser mais exato na previsão da causa de uma falha que é categorizada como uma ativação de circuito, e o modelo baseado em regras pode ser mais exato na previsão da causa de uma falha que é categorizada como uma ativação que falhou. Da mesma forma, em algumas modalidades, os dados de exatidão podem incluir outras informações, como a exatidão de um modelo na previsão da causa de falhas com certos parâmetros, a exatidão de um modelo na previsão da causa de falhas que têm um número limite de falhas secundárias, etc.

[00105] Após a ação 1103, o processo 1100 termina.

[00106] A Figura 12 é um diagrama de fluxo que representa um processo 1200 usado para obter uma previsão final com base em dados adicionais, de acordo com várias modalidades aqui descritas. O processo 1200 começa, após um bloco de partida, na ação 1201, onde o sistema de análise de falha na grade de energia recebe dados adicionais associados a uma primeira falha a partir de uma fonte diferente das subestações ou componentes da grade de energia elétrica usados na grade de energia elétrica. Em algumas modalidades, os dados adicionais incluem um ou mais dentre: dados metereológicos, dados que descrevem equipamento usado em ou por eomponentes da grade de energia elétrica, dados de uso da grade de energia atuais, dados de uso da grade de energia históricos, dados de uso da grade de energia previstos, dados que descrevem padrões de vida-selvagem em uma região associada à grade de energia, dados que descrevem padrões de vida vegetal em uma região associada à grade de energia, ou outros dados úteis na determinação da causa de uma falha. Em algumas modalidades, a fonte inelui um ou mais dentre: uma fonte de dados metereológicos, uma fonte de dados da população, uma fonte de dados de uso da rede elétrica atuais, uma fonte de dados de uso de energia históricos, uma fonte de dados de uso de energia previstos, fonte de dados de equipamento para equipamento usado em ou por componentes da grade de energia elétrica, uma fonte de dados de vida selvagem, uma fonte de dados de vida vegetal, ou outras fontes de dados relacionadas aos dados usados pelo sistema de análise de falha na grade de energia para determinar uma causa de uma falha.

[00107] Após a ação 1201, o processo 1200 prossegue para a ação 1202. Na ação 1202, o sistema de análise de falha na grade de energia obtém a previsão final da causa da falha com base na primeira previsão, na segunda previsão e nos dados adicionais. Em algumas modalidades, como parte da execução da ação 1202, o sistema de análise de falha na grade de energia combina a primeira previsão e a segunda previsão, como por executando um ou mais dos processos descritos em relação às Figuras 9, 10 e 11. Em algumas modalidades, ο sistema de análise de falha na grade de energia altera a previsão combinada da causa da falha com base nos dados adicionais. Em algumas modalidades, os dados adicionais são usados para determinar se uma certa causa da falha é mais provável do que outras causas da falha, e para aplicar essa determinação a uma previsão da causa da falha.

[00108] Após a ação 1202, o processo 1200 termina.

[00109] A Figura 13 é um diagrama de fluxo que representa um processo 1300 para treinar um modelo de aprendizado de IA ou de máquina para prever a causa de uma falha com base em registros históricos de falha, de acordo com várias modalidades descritas no presente documento. O processo 1300 começa, após um bloco de partida, na ação 1301, onde o sistema de análise de falha na grade de energia recebe uma indicação de uma pluralidade de registros históricos de falha. Em algumas modalidades, cada registro de falha incluído na pluralidade de registros históricos de falha inclui uma ou mais dentre: uma ou mais categorias de uma falha, uma ou mais causas da falha e um ou mais parâmetros de falha. Em algumas modalidades, o sistema de análise de falha na grade de energia recebe pelo menos uma porção dos registros históricos de falha a partir de um ou mais sistemas de computação associados a uma ou mais grades de energia. Em algumas modalidades, o sistema de análise de falha na grade de energia recebe pelo menos uma parte dos registros históricos de falha a partir de um repositório de registros históricos de falha.

[00110] Após a ação 1301, o processo 1300 continua até a ação 1302. Na ação 1302, o sistema de análise de falha na grade de energia treina um modelo de aprendizado de LA ou de máquina para prever a causa de falha com base nos registros históricos de falha.

[00111] Após a ação 1302, o processo termina.

[00112] A Figura 14 é um diagrama de mapa de amostra de um mapa 1400 gerado por um sistema de análise de falha na grade de energia, de acordo com várias modalidades aqui descritas. O mapa 1400 inclui indicadores de falha primária 1401 e 1407, indicadores de falha secundária 1403 e 1405, indicadores de subestação 1409, 1415 e 1419, indicadores de linha de alimentação 1411, 1413 e 1417, e um "slider" de histórico de falha 1421. O mapa 1400 pode ser gerado pelo sistema de análise de falha na grade de energia e apresentado a um operador através de um dispositivo de computação do operador.

[00113] Cada indicador de falha primária 1401 e 1407 indica que uma falha primária ocorreu durante um período de tempo representado pelo slider de histórico de falha 1421. Cada indicador de falha primária inclui uma categoria da falha, uma causa da falha e parâmetros relacionados à falha. Os indicadores de falha primária podem também incluir uma indicação de uma localização da falha. Adicionalmente, um indicador de falha, como um indicador de falha primária, pode estar associado a um indicador de subestação. Por exemplo, o indicador de falha primária 1401 indica que ocorreu uma ativação de circuito na subestação de Newmills. Da mesma forma, devido ao fato de uma falha primária ocorreu na subestação de Newmills, o indicador de subestação 1409 é colorido para indicar que a falha primária ocorreu naquele local.

[00114] Os indicadores de falha primária podem incluir adicionalmente indicadores de falha secundária, como os indicadores de falha secundária 1403 e 1405 que são incluídos com o indicador de falha primária 1401. Os indicadores de falha secundária representam falhas secundárias que ocorreram como resultado da falha primária. Dessa forma, no mapa 1400, foi determinado que as falhas secundárias indicadas por indicadores de falha secundária 1403 e 1405, pelo sistema de análise de falha na grade de energia, foram causadas pela falha primária indicada pelo indicador de falha primária 1401.

[00115] Para determinar se as falhas secundárias foram causadas por uma determinada falha primária, o sistema de análise de falha na grade de energia pode usar o mapa 1400 para determinar se as falhas secundárias têm uma conexão com a falha primária, como através de uma linha de alimentação. Como pode ser visto no mapa 1400, a subestação 1419 não está diretamente conectada à subestação 1415 através de uma linha de alimentação. A conexão de linha de alimentação mais próxima à subestação 1415 é a linha de alimentação 1417. Dessa forma, o sistema de análise de falha na grade de energia pode determinar que mesmo que uma falha de algum tipo possa ter ocorrido na subestação 1419, ela não pode estar relacionada à falha na subestação 1409 porque não há rastros de falhas que levam à subestação 1419 da subestação 1409.

[00116] Em uma modalidade exemplificadora, o mapa 1400 codifica por cor os componentes da grade de energia elétrica, como: vermelho intermitente indicando um distúrbio fora de conformidade, vermelho indicando uma ativação, laranja indicando uma falha fora da zona de proteção, amarelo indicando uma queda de tensão e azul indicando outras perturbações ou falhas. Em uma outra modalidade exemplificadora, o mapa 1400 é acompanhado por uma vista de lista de registros de falha em que vários eventos são codificados por cores com base na importância do evento, na conformidade com limites, etc.

[00117] Em uma outra modalidade exemplificadora, um operador pode interagir com o registro de falha em um visualizador para mostrar graficamente as entradas analógica e digital em um eixo de tempo/magnitude. Neste exemplo, o operador pode ser capaz de ver uma forma de onda da falha em uma direção horizontal ou vertical, fazer medições de amplitude e tempo, etc.

[00118] Em uma outra modalidade exemplificadora, o sistema de análise de causas de falha na grade de energia é capaz de usar correspondência de padrão para diferenciar entre várias causas principais, como quedas de árvore, relâmpagos, contato de guindaste, isolantes danificados, etc.

[00119] As várias modalidades descritas acima podem ser combinadas para fornecer modalidades adicionais.

[00120] Essas e outras alterações podem ser feitas às modalidades à luz da descrição detalhada acima. Em geral, nas reivindicações a seguir, os termos usados não devem ser interpretados como limitadores das reivindicações às modalidades específicas reveladas no relatório descritivo e nas próprias reivindicações, mas devem ser interpretados como incluindo todas as modalidades possíveis juntamente com o escopo completo de equivalentes aos quais tais reivindicações são aplicáveis. Consequentemente, as reivindicações não são limitadas pela revelação.

Claims

Sistema para uso em uma grade de energia elétrica, sendo o sistema caracterizado pelo fato de que compreende:
pelo menos um processador; e
pelo menos uma memória acoplada de modo comunicativo ao pelo menos um processador, sendo que a pelo menos uma memória tem instruções executáveis por computador armazenadas na mesma que, quando executadas pelo ao menos um processador, fazem com que o sistema:
receba eletronicamente uma indicação de que uma primeira falha ocorreu na grade de energia elétrica, sendo que a indicação inclui um primeiro registro de falha associado à primeira falha, sendo que o primeiro registro de falha é gerado por uma primeira subestação de uma pluralidade de subestações;
identifique eletronicamente uma pluralidade de registros de falha adicionais associados à primeira falha, sendo cada respectivo registro de falha na pluralidade de registros de falha adicionais gerado por uma respectiva subestação na grade de energia elétrica diferente da primeira substância;
obtenha eletronicamente uma primeira previsão de uma causa da primeira falha aplicando o primeiro registro de falha e a pluralidade de registros de falha adicionais a um modelo de aprendizado de máquina treinado que foi treinado para prever a causa de uma falha com base em registros históricos de falha;
obtenha eletronicamente uma segunda previsão da causa da primeira falha aplicando o primeiro registro de falha a um modelo baseado em regras;
obtenha eletronicamente uma previsão final da causa da primeira falha com base na primeira previsão e na segunda previsão; e
com base na previsão final da causa da primeira falha, eletronicamente fazer com que a causa prevista da primeira falha seja corrigida.
Sistema de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que, para eletronicamente fazer com que a causa prevista da primeira falha seja corrigida, as instmções executáveis por computador fazerem adicionalmente com que o sistema:
eletronicamente identifique um ou mais registros de falha de interesse incluídos na pluralidade de registros de falha adicionais com base na previsão final e no primeiro registro de falha; e
eletronicamente faz com que um dispositivo de computação do operador apresente o um ou mais registros de falha de interesse a um operador.
Sistema de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo fato de que, para fazer com que o dispositivo de computação do operador apresente o um ou mais registros de falha de interesse, as instruções executáveis por computador fazerem adicionalmente com que o sistema:
eletronicamente gere um mapa de uma ou mais subestações associadas a um ou mais registros de falha de interesse; e
eletronicamente faz com que o dispositivo de computação do operador apresente o mapa para o operador.
Sistema de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que, para eletronicamente fazer com que a causa prevista da primeira falha seja corrigida, as instruções executáveis por computador fazerem adicionalmente com que o sistema:
eletronicamente identifique uma ou mais peças de equipamento em uma subestação associada à primeira falha que está relacionada à previsão final da causa da primeira falha;
eletronicamente identifique qual peça ou peças de equipamento das uma ou mais peças de equipamento precisam de reparo com base pelo menos no primeiro registro de falha; e
eletronicamente faz com que as peças de equipamentos que precisam de reparo sejam reparadas.
Sistema de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o modelo baseado em regras ser um primeiro modelo baseado em regras, e em que para eletronicamente identificar a pluralidade de registros de falha adicionais, as instruções executáveis por computador fazem, ainda, com que o sistema:
para cada respectivo registro de falha da pluralidade de registros de falha adicionais:
eletronicamente identifique uma categoria da falha associada ao respectivo registro de falha por aplicação do respectivo registro de falha a um segundo modelo baseado em regras que é configurado para identificar uma categoria para uma falha com base em um registro de falha.
Sistema de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que, para eletronicamente obter a previsão final da causa da primeira falha com base na primeira previsão da causa da primeira falha e da segunda previsão da causa da primeira falha, as instruções executáveis por computador fazerem adicionalmente com que o sistema:
eletronicamente determine se a primeira previsão da causa da primeira falha e a segunda previsão da causa da primeira falha são iguais;
com base em uma determinação de que a primeira previsão da causa da primeira falha e a segunda previsão da causa da primeira falha não são iguais, eletronicamente determinar qual previsão da causa da primeira falha é mais exata; e
com base na determinação de qual previsão da causa da primeira falha é mais exata, eletronicamente identificar a previsão da causa da primeira falha que é mais exata como a previsão final da causa da primeira falha.
Sistema de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que, para eletronicamente determinar qual previsão da causa da primeira falha é mais exata, as instruções executáveis por computador fazerem adicionalmente com que o sistema:
eletronicamente compare um primeiro nível de confiança incluído na primeira previsão da causa da primeira falha a um segundo nível de confiança incluído na segunda previsão da causa da primeira falha; e
eletronicamente determine qual previsão da causa da primeira falha é mais exata com base na comparação do primeiro nível de confiança e do segundo nível de confiança.
Sistema de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que, para eletronicamente determinar qual previsão da causa da primeira falha é mais exata, as instruções executáveis por computador fazerem adicionalmente com que o sistema:
eletronicamente receba primeiros dados de exatidão indicando uma exatidão do modelo de aprendizado de máquina na previsão da causa de uma falha para falhas que são classificadas na mesma categoria de falha que a primeira falha;
eletronicamente receba segundos dados de exatidão indicando uma exatidão do modelo baseado em regras na previsão da causa de uma falha para falhas que são classificadas na mesma categoria de falha que a primeira falha; e
eletronicamente determine qual previsão da causa da falha é mais exata com base nos primeiros dados de exatidão e nos segundos dados de exatidão.
Sistema de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que eletronicamente obter a previsão final da causa da primeira falha, as instruções executáveis por computador adicionalmente fazem com que o sistema:
eletronicamente receba uma indicação de dados adicionais associados à primeira falha a partir de uma fonte diferente das subestações incluídas na grade de energia elétrica; e
eletronicamente obtenha a previsão final da causa da primeira falha com base na primeira previsão, na segunda previsão e nos dados adicionais associados à primeira falha.
Sistema de acordo com a reivindicação 9, caracterizado pelo fato de que os dados adicionais associados à primeira falha incluírem um ou mais dentre:
dados metereológicos,
dados de equipamento para uma ou mais peças de equipamento usadas pela grade de energia elétrica, e
estatísticas de uso de energia para uma população que recebe energia da grade de energia elétrica.
Sistema de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que as instruções executáveis por computador fazerem adicionalmente com que o sistema:
eletronicamente receba uma indicação de uma pluralidade de registros históricos de falha em uma grade de energia elétrica que inclui uma pluralidade de subestações, sendo que cada registro histórico de falha inclui:
uma categoria de uma falha; e
uma causa da falha; e
eletronicamente treinar o modelo de aprendizado de máquina para prever a causa de uma falha com base na pluralidade de registros históricos de falha.
Método para uso em uma grade de energia elétrica, sendo o método caracterizado pelo fato de que compreende:
receber uma indicação de que uma primeira falha ocorreu na grade de energia elétrica, sendo que a indicação inclui um primeiro registro de falha associado à primeira falha, sendo que o primeiro registro de falha é gerado por uma primeira subestação de uma pluralidade de subestações;
identificar uma pluralidade de registros de falha adicionais associados à primeira falha, sendo cada respectivo registro de falha na pluralidade de registros de falha adicionais gerado por uma respectiva subestação na grade de energia elétrica diferente da primeira substância;
obter uma primeira previsão de uma causa da primeira falha aplicando o primeiro registro de falha e a pluralidade de registros de falha adicionais a um modelo de aprendizado de máquina treinado que foi treinado para prever a causa de uma falha com base em registros históricos de falha;
obter uma segunda previsão da causa da primeira falha aplicando o primeiro registro de falha a um modelo baseado em regras;
obter uma previsão final da causa da primeira falha com base na primeira previsão e na segunda previsão; e
com base na previsão final da causa da primeira falha, fazer com que a causa prevista da falha seja corrigida.
Método de acordo com a reivindicação 12, caracterizado pelo fato de que fazer com que a causa prevista da primeira falha seja corrigida compreende ainda:
identificar um ou mais registros de falha de interesse incluídos na pluralidade de registros de falha adicionais com base na previsão final e nos primeiros registros de falha; e
fazer com que um dispositivo de computação do operador apresente o um ou mais registros de falha de interesse a um operador.
Método de acordo com a reivindicação 13, caracterizado pelo fato de que fazer com que o dispositivo de computação do operador apresente o um ou mais registros de falha de interesse compreende:
gerar um mapa de uma ou mais subestações associadas a um ou mais registros de falha de interesse; e
fazer com que ο dispositivo de computação do operador apresente o mapa para o operador.
Método de acordo com a reivindicação 12, caracterizado pelo fato de que fazer com que a causa prevista da primeira falha seja corrigida compreende:
identificar uma ou mais peças de equipamento em uma subestação associada à primeira falha que está relacionada à previsão final da causa da primeira falha;
identificar qual peça ou peças de equipamento das uma ou mais peças de equipamento precisam de reparo com base pelo menos no primeiro registro de falha; e
fazer com que as peças de equipamento que precisam de reparo sejam reparadas.
Método de acordo com a reivindicação 12, caracterizado pelo fato de que o modelo baseado em regras ser um primeiro modelo baseado em regras e em que a identificação da pluralidade de registros de falha adicionais compreende:
para cada respectivo registro de falha da pluralidade de registros de falha adicionais:
identificar uma categoria da falha associada ao respectivo registro de falha aplicando o respectivo registro de falha a um segundo modelo baseado em regras que é configurado para identificar uma categoria para uma falha com base em um registro de falha.
Mídia de armazenamento não transitório legível por processador, caracterizada por armazenar instruções, sendo que as instruções, quando executadas por ao menos um processador, fazem com que o ao menos um processador:
receba uma indicação de que uma primeira falha ocorreu em uma grade de energia elétrica, sendo que a indicação inclui um primeiro registro de falha associado à primeira falha, sendo que o primeiro registro de falha é gerado por uma primeira subestação de uma pluralidade de subestações;
identifique uma pluralidade de registros de falha adicionais associados à primeira falha, sendo cada respectivo registro de falha na pluralidade de registros de falha adicionais gerado por uma respectiva subestação na grade de energia elétrica diferente da primeira substância;
obtenha uma primeira previsão de uma causa da primeira falha aplicando o primeiro registro de falha e a pluralidade de registros de falha adicionais a um modelo de aprendizado de máquina que foi treinado para prever a causa de uma falha com base em registros históricos de falha;
obtenha uma segunda previsão da causa da primeira falha aplicando o primeiro registro de falha a um modelo baseado em regras;
obtenha uma previsão final da causa da primeira falha com base na primeira previsão e na segunda previsão; e
com base na previsão final da causa da primeira falha, fazer com que a causa prevista da primeira falha seja corrigida.
Mídia de armazenamento não transitório legível por processador de acordo com a reivindicação 17, caracterizada por o modelo baseado em regras ser um primeiro modelo baseado em regras, e sendo que para identificar a pluralidade de registros de falha adicionais, fazer adicionalmente com que o pelo menos um processador:
para cada respectivo registro de falha da pluralidade de registros de falha adicionais:
identifique uma categoria da falha associada ao respectivo registro de falha por aplicação do respectivo registro de falha a um segundo modelo baseado em regras que é configurado para identificar uma categoria para uma falha com base em um registro de falha.
Mídia de armazenamento não transitório legível por processador de acordo com a reivindicação 17, caracterizada por, para obter as previsões finais da primeira falha, fazer adicionalmente com que o ao menos um processador:
determine se a primeira previsão da causa da primeira falha e a segunda previsão da causa da primeira falha são iguais; e
com base em uma determinação de que a primeira previsão da causa da primeira falha e a segunda previsão da causa da primeira falha não são iguais, determine qual previsão da causa da primeira falha é mais exata; e
com base na determinação de qual previsão da causa da primeira falha é mais exata, identifique a previsão da causa da primeira falha que é mais exata como a previsão final da causa da primeira falha.
Mídia de armazenamento não transitório legível por processador de acordo com a reivindicação 19, caracterizada por, para determinar qual previsão da causa da primeira falha é mais exata, fazer adicionalmente com que o ao menos um processador:
receba primeiros dados de exatidão indicando uma exatidão do modelo de aprendizado de máquina na previsão da causa de uma falha para falhas que são classificadas na mesma categoria de falha que a primeira falha;
receba segundos dados de exatidão indicando uma exatidão do modelo baseado em regras na previsão da causa de uma falha para falhas que são classificadas na mesma categoria de falha que a primeira falha; e
determine qual previsão da causa da falha é mais exata com base nos primeiros dados de exatidão e nos segundos dados de exatidão.
Mídia de armazenamento não transitório legível por processador de acordo com a reivindicação 19, caracterizada por, para determinar qual previsão da causa da primeira falha é mais exata, fazer adicionalmente com que o ao menos um processador:
compare um primeiro nível de confiança incluído na primeira previsão da causa da primeira falha a um segundo nível de confiança incluído na segunda previsão da causa da primeira falha; e
determine qual previsão da causa da primeira falha é mais exata com base na comparação do primeiro nível de confiança e do segundo nível de confiança.