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APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN PREDICTING FAILURES IN ELECTRICAL NETWORKS ; APLICAÇÃO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PREVISÃO DE FALHAS EM REDES ELÉTRICAS
| Τίτλος: | APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN PREDICTING FAILURES IN ELECTRICAL NETWORKS ; APLICAÇÃO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PREVISÃO DE FALHAS EM REDES ELÉTRICAS |
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| Συγγραφείς: | Souza, Lucas Silva, Sousa, Jaciara Carvalho de, Rodrigues, Tonny Kerley de Alencar |
| Πηγή: | Revista Ibero-Americana de Humanidades, Ciências e Educação; Vol. 11 No. 12 (2025): Revista Ibero-Americana de Humanidades, Ciências e Educação — REASE; 1184-1200 ; Revista Ibero-Americana de Humanidades, Ciências e Educação; v. 11 n. 12 (2025): Revista Ibero-Americana de Humanidades, Ciências e Educação — REASE; 1184-1200 ; 2675-3375 ; 10.51891/rease.v11i12 |
| Στοιχεία εκδότη: | Revista Ibero-Americana de Humanidades, Ciências e Educação |
| Έτος έκδοσης: | 2025 |
| Θεματικοί όροι: | Inteligência Artificial. Redes Elétricas. Previsão de Falhas. Aprendizado de Máquina. Manutenção Preditiva, Artificial Intelligence. Electrical Networks. Fault Prediction. Machine Learning. Predictive Maintenance |
| Περιγραφή: | The growing complexity of modern electrical networks, combined with the increasing energy demand and the integration of renewable sources, requires more efficient solutions to ensure reliability and continuity of power supply. In this context, Artificial Intelligence (AI) emerges as a promising tool for predicting and detecting failures in electrical systems, allowing proactive actions and reducing corrective maintenance costs. This work aims to apply AI techniques, especially machine learning algorithms and artificial neural networks, to predict failures in electrical distribution networks. The research proposes the use of predictive models based on historical operational and maintenance data to identify patterns and anomalies preceding failures. The methodology involves collecting operational data, preprocessing information, modeling algorithms, and evaluating model performance. It is expected that AI can increase accuracy in failure prediction, contribute to predictive maintenance, and reduce interruptions in power supply. ; A crescente complexidade das redes elétricas modernas, aliada ao aumento da demanda energética e à integração de fontes renováveis, tem exigido soluções mais eficientes para garantir a confiabilidade e a continuidade do fornecimento de energia. Nesse contexto, a Inteligência Artificial (IA) surge como uma ferramenta promissora para a previsão e detecção antecipada de falhas em sistemas elétricos, permitindo uma atuação proativa e a redução de custos com manutenção corretiva. Este trabalho tem como objetivo aplicar técnicas de IA, especialmente algoritmos de aprendizado de máquina e redes neurais artificiais, na previsão de falhas em redes elétricas de distribuição. A pesquisa propõe a utilização de modelos preditivos baseados em dados históricos de operação e manutenção, visando identificar padrões e anomalias que antecedem falhas. A metodologia envolve o levantamento de dados operacionais, o pré-processamento das informações, a modelagem de algoritmos e a avaliação de desempenho dos ... |
| Τύπος εγγράφου: | article in journal/newspaper |
| Περιγραφή αρχείου: | application/pdf |
| Γλώσσα: | Portuguese |
| Relation: | https://periodicorease.pro.br/rease/article/view/22939/14326; https://periodicorease.pro.br/rease/article/view/22939 |
| DOI: | 10.51891/rease.v11i12.22939 |
| Διαθεσιμότητα: | https://periodicorease.pro.br/rease/article/view/22939 https://doi.org/10.51891/rease.v11i12.22939 |
| Rights: | Copyright (c) 2025 Revista Ibero-Americana de Humanidades, Ciências e Educação |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsbas.1FE1E4B4 |
| Βάση Δεδομένων: | BASE |
| DOI: | 10.51891/rease.v11i12.22939 |
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