Previsão de perdas AC em transformadores supercondutores por inteligência artificial

• Autor(a) principal: Cardoso, Alexandre Manuel Silva
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10362/159636
• topic: Supercondutores; Rede Neuronal; Perdas AC; Transformadores; Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática

Atualmente, verifica-se um aumento da corrente na rede elétrica, existindo a necessidade de procurar soluções. Neste sentido, surge a supercondutividade aplicada a equipamentos da rede (e.g., transformadores). Todavia, a sua utilização tem demonstrado algumas problemáticas, nomeadamente associadas às perdas AC, devido à necessidade de manutenção da temperatura criogénica inerente ao custo associado. De modo a reduzir estas perdas é necessária a modulação e simulação dos dispositivos. Usualmente esta é feita utilizando métodos numéricos, aos quais estão associados a necessidade de um poder computacional significativo e um processo demoroso. Neste sentido, desenvolveu-se este trabalho que se encontra inserido no projeto tLoss, utilizando um modelo com recurso a redes neuronais baseado em dados, que pretende tornar mais acessível a determinação das perdas AC associadas a equipamentos supercondutores. Foram utilizadas duas redes neuronais distintas, uma para as bobinas sem estarem acopladas a um núcleo e outra associada às bobinas quando acopladas ao núcleo, recebendo os dados de saída da anterior, sendo estes ensaios distintos e realizados em laboratório. Assim sendo, através desta abordagem foi possível obter a determinação das perdas AC de uma forma rápida, utilizando apenas uma descrição dos dispositivos.