Detecção e classificação de curto-circuitos em sistemas de distribuição usando rede neural artificial ARTMAP nebulosa
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Data
2010-02-19
Autores
Orientador
Filho, Jozué Vieira 
Coorientador
Pós-graduação
Engenharia Elétrica - FEIS
Curso de graduação
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Dissertação de mestrado
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
Este trabalho apresenta uma metodologia para detecção e classificação de faltas do tipo curto-circuito. Esta operação de diagnóstico tem como principal operador um banco de redes neurais artificiais (RNAs) do tipo ARTMAP Nebulosa. Tal ferramenta segue a principal filosofia das RNAs: o reconhecimento de padrões, através de um trei- namento supervisionado inicial, responsável por atualizar os parâmetros das redes con- comitantemente com os resultados desejados. Finalizada a fase de adaptação, as redes serão capazes de, após receber novos padrões, classificá-los, de forma a propiciar, ao operador, informações importantes quanto ao estado de transmissão de barras presentes em um determinado complexo elétrico. Aqui, tomou-se como modelo a simulação de um grande alimentador real, composto por mais de 800 barras. Aliados às RNAs, tam- bém foram aplicadas, no que se refere à análise de dados amostrados de corrente elétri- ca, duas importantes e flexíveis ferramentas matemáticas: a Transformada de Fourier e a Transformada Wavelet. .Observa-se, ao final do trabalho, que os resultados apresenta- dos são bastante encorajadores, o que possibilitaria a utilização do programa em um ambiente real
Resumo (inglês)
This work presents a detection and classification of short-circuit faults metho- dology. The main operator of this diagnostic operation is a Fuzzy ARTMAP Artificial Neural Networks (ANN) bank. This tool follows the ANN’s main core: pattern recogni- tion, through an initial supervised training stage, responsible for updating the parame- ters of the networks con-comitant with the desired results. Completed the adaptation phase, the network will be able to, after receiving new standards, classifying them in order to provide to the operator important information about the state of transmission of bars present in a given complex electric. Here, there is, like a model, a simulation of a real big feeder, comprising more than 800 bars. Besides the ANNs, two important and flexible mathematical tools were also applied with regard to the analysis of sampled data of electric current: Fourier Transform and Wavelet Transform. At the end of the work the results presented are very encouraging, which would allow the use of the pro- gram in a no simulations real environment
Descrição
Idioma
Português
Como citar
MARTINS, João Roberto Deroco. Detecção e classificação de curto-circuitos em sistemas de distribuição usando rede neural artificial ARTMAP nebulosa. 2010. 84 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira, 2010.