The research of this paper was supported by a technique that made use of a data-mining tool and probability theory to group the data and find the relationship in each set. The Naive Bayes technique sort the data by representing them with directed acyclic graphs in which node represent random variables and the arcs represent the direct probabilistic dependencies between each other. The sorting data method is very important when it is necessary to identify the influence, occurrence and importance of a data among a set of data (database). This data mining technique applied at this paper was used to determine the impact of the harmonic distortion of the current due the nonlinear loads present during the production process of a manufacturing facility located at Manaus industrial park. The process of data collecting was conducted by a measurement campaign during a week where the voltage and current of each production process and the sub process that compose the main like the temperature control process were collected and stored for more detailed analysis. The parameters used to analyze the energy quality were based on the module 8 from the Energy Distribution Proceedings (PRODIST), which rules the energy quality at the distribution network. The results of this paper can be used to conduct the countermeasures necessary to fix the current harmonic distortion influence at the voltage and consequently the active power consume reduction of the overall company.
La investigación que se presenta en el trabajo se apoya en técnicas estadísticas como la prospección de datos y la teoría de las probabilidades lo que permite agrupar datos y encontrar una relación en cada uno de los grupos. La técnica de Naive Bayes agrupa los datos en grafos acíclicos en el cual los nodos representan variables aleatorias y los arcos representan dependencias probabilísticas directas entre cada una. El método de agrupación es muy importante cuando es necesario identificar la influencia, presencia e importancia de los datos en un conjunto de datos (base de datos). La técnica de prospección de datos aplicada en el presente trabajo permite determinar el impacto de la distorsión armónica de corriente debido a la presencia de cargas no lineales presentes en el proceso producción de una instalación manufacturera localizada en el parque industrial de Manaos. El proceso de recolección de datos se realizó durante una semana de medición continua del voltaje y la corriente de cada proceso y subprocesos de producción que la componen, así como el control de la temperatura, dichos datos fueron almacenados para su posterior análisis. Los parámetros utilizados para analizar la calidad de la energía se basan en el módulo 8 de los procedimientos de energía "PRODIST" que regula la calidad de la energía en las redes de distribución. Los resultados de este trabajo se pueden utilizar para tomar las medidas necesarias para corregir la influencia de la distorsión de la corriente de armónicos de la tensión y por lo tanto la reducción del consumo de energía activa de toda la empresa.
