Aplicação de redes neurais artificiais em ciclos de potência com turbinas à gás
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2009 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA |
Texto Completo: | http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2228 |
Resumo: | Dentre os sistemas centrais de potência, o de geração com turbinas a gás torna-se relevante pelo fato de exigir pouco espaço para suas instalações, e, ao mesmo tempo produzir potência elevada ( de 5 a 250 MW ). As variações nas possibilidades de se produzir trabalho, mas também em reduzir perdas abrem espaço para as pesquisas no sentido de aperfeiçoar a eficiência das centrais de potência. Muitas pesquisas têm se realizado nesse sentido, visando a otimização, através do uso das combinações de ciclos, apresentando-se hoje plantas acima de 2000 MW, com faixas de eficiência até 55%. O objetivo deste trabalho é mostrar como se desenvolve e como pode ser aplicada uma teoria de Redes Neurais Artificiais no dimensionamento e na operação de ciclos com turbinas a gás. A Rede Neural é um sistema fundamentado na neurociência, na matemática, na física, na ciência da computação e na engenharia e tem a propriedade de "aprender", a partir de dados de entrada, a encontrar respostas diante de novas entradas através de um conceito denominado de Generalização. O método permite analisar o fluxo de calor e trabalho nos ciclos, através da apresentação ao sistema de novas entradas. As respostas são recolhidas e comparadas entre si permitindo analisar os desempenhos. Para atingir este objetivo utiliza-se a metodologia computacional contida no programa MATLAB, referente às Redes Neurais, que permite respostas rápidas diante dessas novas entradas. Neste trabalho, após um desenvolvimento teórico, baseado em modelos criados a partir da termodinâmica, aplica-se uma formulação numérica e comparam-se os resultados obtidos através de métodos convencionais com os resultados obtidos por aplicação de redes neurais, demonstrando com esses resultados uma motivação para trabalhos futuros. |
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Aplicação de redes neurais artificiais em ciclos de potência com turbinas à gásTurbinas a gásRedes neuraisInteligência artificialCiclos termodinâmicosSistemas elétricos de potênciaTermodinâmicaEngenharia mecânicaDentre os sistemas centrais de potência, o de geração com turbinas a gás torna-se relevante pelo fato de exigir pouco espaço para suas instalações, e, ao mesmo tempo produzir potência elevada ( de 5 a 250 MW ). As variações nas possibilidades de se produzir trabalho, mas também em reduzir perdas abrem espaço para as pesquisas no sentido de aperfeiçoar a eficiência das centrais de potência. Muitas pesquisas têm se realizado nesse sentido, visando a otimização, através do uso das combinações de ciclos, apresentando-se hoje plantas acima de 2000 MW, com faixas de eficiência até 55%. O objetivo deste trabalho é mostrar como se desenvolve e como pode ser aplicada uma teoria de Redes Neurais Artificiais no dimensionamento e na operação de ciclos com turbinas a gás. A Rede Neural é um sistema fundamentado na neurociência, na matemática, na física, na ciência da computação e na engenharia e tem a propriedade de "aprender", a partir de dados de entrada, a encontrar respostas diante de novas entradas através de um conceito denominado de Generalização. O método permite analisar o fluxo de calor e trabalho nos ciclos, através da apresentação ao sistema de novas entradas. As respostas são recolhidas e comparadas entre si permitindo analisar os desempenhos. Para atingir este objetivo utiliza-se a metodologia computacional contida no programa MATLAB, referente às Redes Neurais, que permite respostas rápidas diante dessas novas entradas. Neste trabalho, após um desenvolvimento teórico, baseado em modelos criados a partir da termodinâmica, aplica-se uma formulação numérica e comparam-se os resultados obtidos através de métodos convencionais com os resultados obtidos por aplicação de redes neurais, demonstrando com esses resultados uma motivação para trabalhos futuros.Instituto Tecnológico de AeronáuticaSérgio Mourão SaboyaEzio Castejon GarciaJosé Antonio Batista Neto2009-12-21info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2228reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITAinstname:Instituto Tecnológico de Aeronáuticainstacron:ITAporinfo:eu-repo/semantics/openAccessapplication/pdf2019-02-02T14:04:44Zoai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:2228http://oai.bdtd.ibict.br/requestopendoar:null2020-05-28 19:38:35.379Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA - Instituto Tecnológico de Aeronáuticatrue |
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Dentre os sistemas centrais de potência, o de geração com turbinas a gás torna-se relevante pelo fato de exigir pouco espaço para suas instalações, e, ao mesmo tempo produzir potência elevada ( de 5 a 250 MW ). As variações nas possibilidades de se produzir trabalho, mas também em reduzir perdas abrem espaço para as pesquisas no sentido de aperfeiçoar a eficiência das centrais de potência. Muitas pesquisas têm se realizado nesse sentido, visando a otimização, através do uso das combinações de ciclos, apresentando-se hoje plantas acima de 2000 MW, com faixas de eficiência até 55%. O objetivo deste trabalho é mostrar como se desenvolve e como pode ser aplicada uma teoria de Redes Neurais Artificiais no dimensionamento e na operação de ciclos com turbinas a gás. A Rede Neural é um sistema fundamentado na neurociência, na matemática, na física, na ciência da computação e na engenharia e tem a propriedade de "aprender", a partir de dados de entrada, a encontrar respostas diante de novas entradas através de um conceito denominado de Generalização. O método permite analisar o fluxo de calor e trabalho nos ciclos, através da apresentação ao sistema de novas entradas. As respostas são recolhidas e comparadas entre si permitindo analisar os desempenhos. Para atingir este objetivo utiliza-se a metodologia computacional contida no programa MATLAB, referente às Redes Neurais, que permite respostas rápidas diante dessas novas entradas. Neste trabalho, após um desenvolvimento teórico, baseado em modelos criados a partir da termodinâmica, aplica-se uma formulação numérica e comparam-se os resultados obtidos através de métodos convencionais com os resultados obtidos por aplicação de redes neurais, demonstrando com esses resultados uma motivação para trabalhos futuros. |
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Dentre os sistemas centrais de potência, o de geração com turbinas a gás torna-se relevante pelo fato de exigir pouco espaço para suas instalações, e, ao mesmo tempo produzir potência elevada ( de 5 a 250 MW ). As variações nas possibilidades de se produzir trabalho, mas também em reduzir perdas abrem espaço para as pesquisas no sentido de aperfeiçoar a eficiência das centrais de potência. Muitas pesquisas têm se realizado nesse sentido, visando a otimização, através do uso das combinações de ciclos, apresentando-se hoje plantas acima de 2000 MW, com faixas de eficiência até 55%. O objetivo deste trabalho é mostrar como se desenvolve e como pode ser aplicada uma teoria de Redes Neurais Artificiais no dimensionamento e na operação de ciclos com turbinas a gás. A Rede Neural é um sistema fundamentado na neurociência, na matemática, na física, na ciência da computação e na engenharia e tem a propriedade de "aprender", a partir de dados de entrada, a encontrar respostas diante de novas entradas através de um conceito denominado de Generalização. O método permite analisar o fluxo de calor e trabalho nos ciclos, através da apresentação ao sistema de novas entradas. As respostas são recolhidas e comparadas entre si permitindo analisar os desempenhos. Para atingir este objetivo utiliza-se a metodologia computacional contida no programa MATLAB, referente às Redes Neurais, que permite respostas rápidas diante dessas novas entradas. Neste trabalho, após um desenvolvimento teórico, baseado em modelos criados a partir da termodinâmica, aplica-se uma formulação numérica e comparam-se os resultados obtidos através de métodos convencionais com os resultados obtidos por aplicação de redes neurais, demonstrando com esses resultados uma motivação para trabalhos futuros. |
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