Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2014 |
| Autor(a) principal: |
Silva, James Clauton da [UNESP] |
| 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: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
|
| 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: |
http://hdl.handle.net/11449/115849
|
Resumo: |
Nesta pesquisa, apresenta-se uma nova abordagem para o diagnóstico de distúrbios de tensão em sistemas de distribuição de energia elétrica, usando como ferramenta um algoritmo Imuno-Neural. Trata-se, basicamente, de realizar a junção de um algoritmo imunológico de seleção negativa com uma rede neural artificial ARTMAP-Fuzzy. Partindo-se das medições realizadas em uma subestação de distribuição por um sistema de aquisição de dados SCADA, um módulo imunológico é empregado para realizar a detecção, identificando anormalidades por meio de um janelamento das curvas oscilográficas, separando, desta forma, o sinal em parcelas menores para a análise. Assim, no módulo neural, a classificação das anormalidades é realizada. A principal aplicação desta nova ferramenta é auxiliar na tomada de decisões e facilitar a operação do sistema durante a ocorrência de perturbações de tensão. Visando ilustrar a eficiência do método proposto, foram realizadas simulações de sistemas de distribuição de energia elétrica contendo 33, 84 e 134 barras, respectivamente, usando-se o aplicativo EMTP. Os resultados obtidos com esta nova abordagem evidenciam uma melhoria em termos de eficiência e de precisão, quando comparados à literatura |
