Gestão & Produção (Dec 2010)
Técnicas de mineração visual de dados aplicadas aos dados de instrumentação da barragem de Itaipu Visual data mining techniques applied for the analysis of data collected at Itaipu power plant
Abstract
A usina de Itaipu, maior geradora de hidroeletricidade do mundo, possui mais de 2.200 instrumentos que monitoram seu comportamento geotécnico e estrutural, os quais possuem leituras armazenadas em um banco de dados há mais de 30 anos. A alta dimensionalidade e a grande quantidade de registros contidos nas bases de dados são problemas não triviais tendo-se em vista a busca pelo "conhecimento" a partir desses dados. Neste artigo é apresentado um estudo no qual foram utilizados algoritmos de Mineração Visual de Dados (MVD), integrando técnicas de Mineração de Dados (MD) com técnicas de Visualização de Informação (VI), para analisar estes dados de instrumentação, tendo como objetivo estabelecer relações existentes entre diferentes instrumentos, que possibilitem detectar falhas indesejáveis no sistema de monitoramento e possíveis danos à segurança e integridade da barragem. Um maior número de informações pôde ser extraído mais facilmente quando diferentes técnicas de VI, juntamente com as de MD, são aplicadas aos dados. A análise visual dos dados mostrou-se eficiente por agilizar a detecção de anomalias nos dados, sendo uma valiosa ferramenta de apoio à tomada de decisões.Itaipu, the greatest hydroelectric power plant in operation in the world, has more than 2,200 monitoring instruments, which have been storing readings in databases for more than 30 years. The large data sets of high dimensionality and the large amount of records inserted into databases are non-trivial problems when conducting a search for "knowledge" through the data. This paper introduces a study using Visual Data Mining (VDM) algorithms integrating Data Mining (DM) techniques with Visualization of Information (VI) techniques to analyze the data collected at Itaipu dam. The main objective was to establish relationships between the variables in order to detect undesirable failures that can compromise the security and integrity of the dam. More information may be more easily extracted when different techniques of Visualization of Information, together with techniques of Data Mining, are applied for data analysis. The visual analysis of the data has proved efficient in detecting patterns of anomalies, and thus it can be considered a valuable tool to support decision making.
Keywords
