Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2011 |
Autor(a) principal: |
Andreoli, André Luiz |
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: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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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://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-11052011-144325/
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Resumo: |
Este trabalho apresenta pesquisa relativa à modelagem de lâmpadas de descarga. A metodologia desenvolvida fornece meios de se construir modelos baseados em ferramentas inteligentes, especificamente através de redes neurais artificiais, de forma a representar o dispositivo com características que descrevam seus aspectos operacionais, bem como o comportamento de tais dispositivos diante de eventos relacionados à qualidade da energia elétrica. Um modelo matemático do conjunto lâmpada-reator, caracterizado como carga não-linear foi implementado inicialmente através da ferramenta SIMULINK®, integrante do pacote de software MATLAB®, e os resultados de simulações obtidas com este modelo são apresentados e comparados com os dados de operação obtidos experimentalmente, servindo como base de modelo para a lâmpada de descarga estudada e ponto de partida para a modelagem baseada em ferramentas computacionais inteligentes. Como contribuição, foi proposta a arquitetura de um modelo baseado em um conjunto de redes neurais artificiais destinado a representar a operação do conjunto lâmpada de descarga e reator. Empregando a massa de dados obtida através de ensaios realizados em diversas condições operacionais, e com o auxílio do pacote de software MATLAB®, realizou-se o treinamento de duas redes neurais artificiais que em conjunto foram capazes de representar com elevado grau de fidelidade o comportamento de uma lâmpada de descarga, incluindo as respostas transitórias a eventos relacionados à qualidade da energia elétrica. Comparado com o modelo matemático, o modelo neural proposto demonstrou maior facilidade de aplicação e boa representação do dispositivo e exigiu esforço computacional consideravelmente menor para simulações envolvendo grandes períodos de tempo e elevado número de dispositivos. Além destas vantagens, a metodologia adotada possibilita a obtenção de modelos de outras famílias de lâmpadas de descarga a partir de dados experimentais apenas, sem necessidade de conhecimento dos dados físicos e construtivos do dispositivo. O elevado desempenho do modelo obtido permitiu a simulação de conjuntos de lâmpadas de descargas inseridos em um sistema de distribuição em tempos de simulação muito menores que os exigidos pelo modelo matemático, justificando sua aplicação nas representações desta família de cargas inseridas nos sistemas elétricos de potência. A representação do comportamento do dispositivo frente a distúrbios de qualidade da energia também se mostrou como uma ferramenta útil para estudos mais complexos no sistema de distribuição. |