Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2024 |
| Autor(a) principal: |
Finocchio, Marco Antonio Ferreira |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
|
| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Não Informado pela instituição
|
| Palavras-chave em Português: |
|
| Link de acesso: |
https://repositorio.uel.br/handle/123456789/11675
|
Resumo: |
Resumo: Transformadores devem ser projetados e construídos de modo a manter os limites de temperatura prescritos em normas, bem como a atenderem as necessidades específicas de sua utilização Evidentemente, isso deve ser atingido ao menor custo possível No caso de projeto de transformadores a óleo, redes neurais artificiais já vem sendo utilizadas com sucesso Estas são úteis ao projetista, pois permitem um projeto inteligente, com o qual obtém-se parâmetros próximos aos ideais para as condições de fabricação e ao equilíbrio "custo vs rendimento" Por outro lado, o uso de redes neurais artificiais ainda não foi utilizado para estimação de perdas e temperatura em transformadores a seco O presente trabalho utiliza três redes neurais para avaliação da temperatura a partir dos parâmetros geométricos do transformador, bem como a avaliação das perdas a vazio e a curto-circuito Os resultados mostram que o sistema proposto apresenta erros menores que 1% e, dessa forma, pode ser de grande ajuda no projeto de novos transformadores desse tipo |
