Utilização de mapas de Kohonen para agrupamento e visualização de dados de distúrbios de energia elétrica do campus Medianeira da UTFPR

Devido a sua capacidade de organizar dados multivariados em grupos (clusters) e sua propriedade de visualização através da técnica de aprendizado competitivo e não supervisionado, os Mapas Auto Organizáveis de Kohonen (SOM), vêm sendo utilizados em diversas aplicações nas mais variadas áreas. Nesta perspectiva este trabalho utilizou a rede neural de Kohonen, por meio do software Matlab, para agrupar e visualizar dados de distúrbios de energia elétrica. Assim, a partir de testes foi possível realizar uma análise dos mapas formados com os dados coletados, para identificar os distúrbios, principalmente os de subtensão e sobretensão, presentes na rede elétrica do campus Medianeira da UTFPR.