Identificação, monitoramento e previsão de tempestades elétricas

Orientador : Prof. Dr. Luiz Carlos MatioliTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia. Defesa: Curitiba, 10/12/2015Inclui referências : f. 103-107Área de concentração : Programação matemáticaResumo: Este trabalho tem por objetivo propor um sistema de identificação, monitoramento e previsão de tempestades elétricas em uma região de linha de transmissão de energia do Brasil utilizando apenas informações de descargas atmosféricas. Na etapa de identificação das tempestades é utilizada clusterização espacial/temporal das descargas, para o monitoramento são realizadas conexões entre clusters de acordo com a velocidade de deslocamento dos núcleos das tempestades e finalmente a previsão uma hora à frente é obtida por meio de extrapolação de dados. As variáveis das tempestades elétricas acompanhadas e previstas são: posição central (latitude e longitude), número médio de descargas por hora, distribuição espacial das descargas dentro das tempestades e média do valor absoluto do pico de corrente de descargas que compõem as tempestades. O sistema é calibrado por meio da otimização de um problema irrestrito baseado em índices de monitoramento e previsão. Exemplos práticos são apresentados para a região piloto, onde diversos gráficos ilustram o produto do sistema proposto. Palavras-chave: Análise de Agrupamento. Convergent Data Sharpening. Descargas Atmosféricas. Tempestades Elétricas. Previsão à Curto Prazo.Abstract: This work aims to propose a system of identification, monitoring and forecasting of electrical storms on a region of Brazilian power transmission line using lightning information only. In the step of storms identification is used spatial/temporal lightning clustering, to monitoring are performed connections between clusters according to the displacement speed of the storms cores and finally the forecast one hour ahead is obtained by data extrapolation. The monitored and forecasted variables of the electrical storms are: center position (latitude and longitude), average number of lightning per hour, spatial distribution of lightning into the storms and average of the absolute value of the peak current of lightning that comprise the storms. The system is calibrated by optimizing an unrestricted problem based on monitoring and forecasting indexes. Practical examples are presented to the pilot region and several graphs illustrate the proposed system product. Key-words: Cluster Analysis. Convergent Data Sharpening. Lightning Strokes. Electrical Storms. Forecast Short Term