IE Herramientas de lectura

Este trabajo presenta una metodología que integra las técnicas disponibles en la gestión de alarmas
masivas en los centros de control y despacho de energía eléctrica, así como el aporte de cada entidad que
está involucrada en el sistema. Se abordan las técnicas de inteligencia artificial que se pueden utilizar así
como los recursos de información de que se dispone. El objetivo ulterior se fundamenta en encontrar la
causa raíz de la avalancha de alarmas (árbol de alarmas) y reducir la cantidad de ellas utilizando técnicas de
asociación o agrupamiento de forma que se cumplan con los estándares establecidos por la norma EEMUA
191. Sobre este tema se han desarrollado otros trabajos, sin embargo el problema de la administración de
alarmas en la industria sigue siendo un problema sin resolver de forma adecuada. La integración se
desarrolla utilizando la ontología de cada uno de los dominios del sistema, i.e., la ontología de las alarmas,
del control, de los eventos, del flujo de energía y la ontología de secuencia de disparo. A la metodología se
suman el uso de los sistemas expertos para el tratamiento de las alarmas en forma de reglas y el uso de
sistemas neuro-borrosos para tratar la base histórica de datos de alarmas y fallos.

This paper presents a methodology that integrates several available techniques to manage the massive
amount of alarm signals in electrical power dispatch control centers, as well as the contribution of each
entity involved in the system. Artificial intelligence techniques that can be used in this problem are
reviewed here, based on the information resources available. The final objective is to find the root cause of
avalanches of alarms (Alarm Tree) and to reduce their number through grouping or clustering techniques
so that the EEMUA 191 standards are followed. Even though other contributions in this topic have been
made before, the alarm management problem continues to be practically unsolved for many applications
in industry. Here, the integration is developed using the ontology of each system domains, i.e., the
ontology corresponding to the alarms, controls, events, energy flow and trigger sequence. Additionally, in
this methodology, a rule based expert system is used to treat the alarms with a neural net based approach
to treat the historical database of alarms and failures.