Um localizador de faltas em linhas de transmissão baseado em redes neurais artificiais.

• Ano de defesa: 2004
• Autor(a) principal: SILVA, José Antônio Cândido Borges da.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA; UFCG
• Palavras-chave em Português: Localização de Faltas; Linhas de Transmissão; Redes Neurais Artificiais; Transmissão Elétrica; Arquitetura de Rede; Softwares Neuranálise e ATP; Fault Location; Transmission Lines; Artificial Neural Networks; Electric Transmission; Network Architecture; Neuranalysis and ATP Softwares; Engenharia Elétrica
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/11397

Um algoritmo de localização de faltas para linhas de transmissão utilizando Redes Neurais Artificiais (RNAs) e apresentado neste trabalho. A arquitetura de rede adotada foi a perceptron multi-camada. Os softwares Neuranálise e ATP foram utilizados para construção da base de dados utilizada no treinamento, teste e validação das RNAs. As entradas para as RNAs são as amostras de tensões e correntes de fase e de sequencia zero. As condições de falta foram simuladas para uma linha de transmissão de 230 kV. Cada arquivo necessário para a construção da base de dados e gerado automaticamente em um formato padronizado e executado em modo batch. Para a localização de faltas, a linha de transmissão e dividida em 8 zonas. Anterior a localização, e feita a classificação do tipo de falta treinando-se uma RNA com a base de dados completa. Apos classificação, e feita a seleção da zona em que se encontra a falta. Para a localização, 8 RNAs são treinadas para cada tipo de falta, cada uma com os dados da zona especifica. O localizador possui ao todo 37 RNAs, e apresentou resultados satisfatórios para o problema analisado.