Título

Aplicação de inteligência artificial no monitoramento preditivo de sistemas elétricos de baixa tensão

Application of artificial intelligence in predictive monitoring of low-voltage electrical systems

Autoria

PINHEIRO, JOSÉ MAURÍCIO DOS SANTOS

PINHEIRO, JOSÉ MAURÍCIO DOS SANTOS

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DOI

10.5151/2594-5335-43036

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Resumo

A crescente digitalização dos sistemas elétricos de baixa tensão, associada à expansão da geração distribuída, à sensibilidade das cargas e à demanda por maior confiabilidade operacional, exige novas abordagens de monitoramento e resposta a eventos anômalos. Este trabalho propõe uma arquitetura conceitual baseada em aprendizado de máquina para supervisão inteligente de sistemas elétricos de baixa tensão. A proposta integra sensoriamento distribuído, aquisição contínua de grandezas elétricas, detecção de anomalias, análise preditiva e apoio à decisão operacional. São consideradas aplicações como identificação de sobretensões, degradação de componentes, monitoramento de inversores fotovoltaicos, qualidade de energia e controle adaptativo de cargas. Também são discutidos requisitos de conectividade, cibersegurança, governança de dados e integração entre tecnologia da informação e tecnologia operacional. Como contribuição, apresenta-se um modelo de transformação digital orientado à prevenção, confiabilidade, segurança e eficiência energética.

The increasing digitalization of low-voltage electrical systems, combined with the expansion of distributed generation, load sensitivity and the demand for greater operational reliability, requires new approaches for monitoring and responding to anomalous events. This paper proposes a conceptual architecture based on machine learning for intelligent supervision of low-voltage electrical systems. The proposal integrates distributed sensing, continuous acquisition of electrical variables, anomaly detection, predictive analysis and operational decision support. Applications include overvoltage identification, component degradation monitoring, photovoltaic inverter supervision, power quality assessment and adaptive load control. Requirements related to connectivity, cybersecurity, data governance and integration between information technology and operational technology are also discussed. As its main contribution, the paper presents a digital transformation model oriented toward prevention, reliability, safety and energy efficiency.

Palavras-chave

Inteligência artificial, Aprendizado de máquina, Baixa tensão, Monitoramento preditivo

Artificial intelligence, Machine learning, Low voltage, Predictive monitoring