Do código à confiabilidade: Lógica Paraconsistente impulsionada por Python para a detecção de alarmes na rede de energia

Abstract

Este estudo propõe um modelo que aborda a normalização, processamento e avaliação de dados relacionados a medições elétricas e seus alarmes correspondentes usando a Lógica Paraconsistente Anotada de Dois Valores (LPA2v). Esta abordagem lógica não convencional é capaz de lidar com informações contraditórias. Os dados das medições elétricas e dos alarmes são coletados de subestações de transmissão e distribuição de energia elétrica, e posteriormente são transferidos para um novo banco de dados e ajustados para serem compatíveis com a LPA. A Lógica Paraconsistente é aplicada por meio do Algoritmo Para-Analisador, com o objetivo de extrair informações cruciais, como o tipo de situação representada pelo Estado Lógico Resultante. Isso possibilita a comparação entre os alarmes disparados e os estados lógicos resultantes obtidos durante a análise. Como resultado desta pesquisa, foi desenvolvido um sistema de software em linguagem Python que é capaz de realizar análises paraconsistentes e identificar alarmes em bancos de dados de subestações de transmissão e distribuição de energia elétrica.

Alternate abstract:

This study proposes a model that addresses the normalization, processing, and evaluation of data related to electrical measurements and their corresponding alarms using Two-Valued Annotated Paraconsistent Logic (2vLPA). This unconventional logic approach is capable of handling contradictory information. Electrical measurement and alarm data are collected from electrical power transmission and distribution substations, and are subsequently transferred to a new database and adjusted to be compatible with the LPA. Paraconsistent Logic is applied through the Para-Analyzer Algorithm, with the aim of extracting crucial information, such as the type of situation represented by the Resulting Logical State. This allows the comparison between the triggered alarms and the resulting logical states obtained during the analysis. As a result of this research, a software system in Python language was developed that is capable of performing paraconsistent analysis and identifying alarms in electrical power transmission and distribution substation databases.