Mañana, JUEVES, 24 DE ABRIL, el sistema se apagará debido a tareas habituales de mantenimiento a partir de las 9 de la mañana. Lamentamos las molestias.
Decision Support System Knowledge Capture and Sharing for Telecom Network Management
Author
Lorenzo Espinar, BertaEntity
UAM. Departamento de Tecnología Electrónica y de las ComunicacionesDate
2014-11Subjects
Sistemas de ayuda a la decisión; Redes de telecomunicaciones; Razonamiento; TelecomunicacionesEsta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Abstract
This thesis work presents analysis and processing of the data from a European Distribution System Operator (DSO) in order to develop a decision support system which could help field technicians during the maintenance and operation of the electricity network. The proposed system is based on an artificial intelligence method called Case-Based Reasoning (CBR) which uses previous experiences to solve a new problem case. The four steps in this algorithm are: retrieval, reuse, revise and retain.
The main stages describe in this report are problem domain analysis, data analysis, knowledge acquisition, feature extraction, case representation and development of a case library for the CBR system. However, implementation of the CBR cycle has not been included in this work; only an initial retrieval approach has been discussed using the tool myCBR. The initial result shows that the selected features could help to develop a case-library for building a system for fault diagnosis in the domain.
This thesis work is a part of a project, where the final goal is to automate the fault analysis process for the technician using analytics and knowledge reasoning in a Distribution System Operator. This project started in May 2014 at Ericsson Research offices in Kista, Stockholm. Este Proyecto de Fin de Carrera presenta el análisis y procesamiento de los datos de una red de distribución de energía eléctrica (DSO) con el fin de desarrollar un sistema de apoyo a decisiones que podría ayudar a los técnicos durante el mantenimiento y operación de la red eléctrica. El sistema propuesto se basa en un método de inteligencia artificial llamado Razonamiento Basado en Casos (CBR), que utiliza las experiencias previas para resolver los nuevos problemas. El algoritmo CBR se compone de cuatro etapas: la recuperación de casos anteriores, la reutilización de la solución de los casos obtenidos, la revisión de dicha solución del nuevo caso, y, por último, el almacenamiento del nuevo problema y su solución en la base de datos del sistema.
Las principales tareas que se describen en esta memoria son el análisis del problema y de la red eléctrica, el análisis de datos, la adquisición de información, la extracción de características, la representación de los casos y el desarrollo de una base de datos específica para el sistema CBR propuesto. Sin embargo, la aplicación de las cuatro etapas de CBR previamente mencionadas no se han incluido en este trabajo; sólo un planteamiento inicial de la fase de recuperación, que ha sido propuesto utilizando la herramienta llamada myCBR.
El resultado final de este proyecto es la elaboración de una base de datos con los problemas típicos en los medidores de la red eléctrica y la definición de un sistema basado en la técnica CBR que pueda ayudar durante el diagnóstico y resolución de problemas en dicha red.
Esta memoria forma parte del proyecto que se está llevando a cabo en las oficinas de Ericsson Research AB (Suecia). El objetivo final de este proyecto es automatizar el
iv
proceso de análisis de fallos en la red eléctrica, utilizando técnicas de análisis y razonamiento basadas en el conocimiento previo. Este proyecto se inició en mayo de 2014, a las oficinas de Ericsson Research en Kista, Estocolmo.
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