Um localizador de faltas em linhas de transmissão baseado em redes neurais artificiais.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: SILVA, José Antônio Cândido Borges da.
Data de Publicação: 2004
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/11397
Resumo: Um algoritmo de localização de faltas para linhas de transmissão utilizando Redes Neurais Artificiais (RNAs) e apresentado neste trabalho. A arquitetura de rede adotada foi a perceptron multi-camada. Os softwares Neuranálise e ATP foram utilizados para construção da base de dados utilizada no treinamento, teste e validação das RNAs. As entradas para as RNAs são as amostras de tensões e correntes de fase e de sequencia zero. As condições de falta foram simuladas para uma linha de transmissão de 230 kV. Cada arquivo necessário para a construção da base de dados e gerado automaticamente em um formato padronizado e executado em modo batch. Para a localização de faltas, a linha de transmissão e dividida em 8 zonas. Anterior a localização, e feita a classificação do tipo de falta treinando-se uma RNA com a base de dados completa. Apos classificação, e feita a seleção da zona em que se encontra a falta. Para a localização, 8 RNAs são treinadas para cada tipo de falta, cada uma com os dados da zona especifica. O localizador possui ao todo 37 RNAs, e apresentou resultados satisfatórios para o problema analisado.
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