Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2003 |
| Autor(a) principal: |
Silveira, Maria do Carmo Gomes da [UNESP] |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/101977
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Resumo: |
Esta pesquisa apresenta uma metodologia para a análise de estabilidade transitória (de primeira oscilação) de sistema de energia elétrica usando uma rede neural baseada na arquitetura ART (Adaptive Resonance Theory), designada rede neural nebulosa ARTMAP modular para aplicações em tempo real. A margem de segurança é empregada como critério da análise de estabilidade transitória, considerando-se faltas tipo curto-circuito trifásico com saída de linha de operação. O funcionamento das redes neurais é constituído por duas fases fundamentais: treinamento e análise. A fase de treinamento requer uma grande quantidade de processamento para a sua realização, enquanto que a fase de análise é efetivada, praticamente, sem esforço computacional. Esta é, portanto, a principal justificativa para o uso de redes neurais para a resolução de problemas complexos que exigem soluções rápidas, como é caso de aplicações em tempo real. As redes neurais ART, possuem como características primordiais, a plasticidade e a estabilidade, as quais são qualidades essenciais para a execução do treinamento e para a análise de modo eficiente. A rede neural ARTMAP nebulosa modular está sendo proposta visando proporcionar um desempenho superior, em termos de precisão e rapidez, se comparada à formulação ARTMAP convencional, muito maior ainda quando comparada ao emprego de redes neurais com treinamento realizado via técnica retropropagação (que é um benchmark em termos de precisão no contexto de redes neurais). O treinamento da rede neural será realizado usando como “professor” um método de energia para o cálculo das margens de segurança. A metodologia proposta nesta pesquisa é um procedimento que incorpora inovações em relação à literatura existente, em destaque: (1) desenvolvimento de um novo modelo apropriado para a resolução... . |
