Avaliação de estabilidade de tensão através das técnicas de inteligência artificial. - SODRÉ, Eduardo de Aguiar. (2006)
Nesta Tese são apresentados os resultados obtidos na avaliação da segurança dos sistemas de potência em relação à instabilidade de tensão utilizando a rede neural RPROP e o sistema neuro-fuzzy ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) combinados num arranjo híbrido. Este arranjo híbrido tem seu desempenho comparado com os desempenhos apresentados pela rede neural Multilayer Perceptron (MLP), pelo RPROP, kNN (k - Nearest Neighbour) e pelo sistema neuro-fuzzy ANFIS. São apresentados também os resultados utilizando um combinador de redes neurais atrvés dois classificadores (RBF-DDA e kNN). Estes classificadores foram combinados utilizando um método denominado Soma Máxima Ponderada Modificada (SMPM). Estes resultados são comparados com os desempenhos apresentados pelas redes neurais MLP e RBF-DDA atuando sozinhas e pelo kNN. Os classificadores foram treinados para dar como saída, de um conjunto de variáveis de entrada (ponto de operação da rede elétrica), a condição de segurança do sistema entre uma de duas, quais sejam, seguro ou alerta. Estas condições foram obtidas em função do Índice Margem calculado através do Método da Continuação. É ressaltada a importância fundamental da correta formação dos conjuntos de padrões de treinamento e teste, e também a importância da estratégia da divisão do sistema de potência em conjuntos de barras (áreas) para aumentar o desempenho do sistema de avaliação de segurança. A eficiência da abordagem proposta foi avaliada através dos resultados obtidos com dois sistemas de potências reais: o sistema Sul-Sudeste de 77 barras; e o sistema Norte Nordeste de 482 barras.