Influência do modelo de linhas de transmissão no diagnótico de faltas.
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2005 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
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/17237 |
Resumo: | Este trabalho tem como objetivo avaliar a sensibilidade do software Neuranalise© em relação ao modelo adotado para as linhas de transmissão. O software Neuranalise© foi desenvolvido pelo Grupo de Sistemas Elétricos (GSE) do Departamento de Engenharia Eletrica (DEE) da Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) e pela Companhia Hidrelétrica do São Francisco (CHESF), mediante um Projeto de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) intitulado Implantação de Técnicas de Inteligência Artificial para Identificação e Analise de Ocorrências no Sistema Elétrico. |
id |
UFCG_62e19688b2431426dc00ee4969771fbb |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:localhost:riufcg/17237 |
network_acronym_str |
UFCG |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
repository_id_str |
4851 |
spelling |
Influência do modelo de linhas de transmissão no diagnótico de faltas.Influence of the transmission line model on fault diagnosis.Linhas de transmissãoDiagnóstico de faltas – sistemas elétricosTransitórios eletromagnéticos – simulaçãoModelos de linhas de transmissãoRedes neurais artificiaisSistemas elétricos – problema de classificação de faltasNeuranáliseSistema CHESF – Redes neurais artificiaisSoftware NeuranáliseInteligência artificialOcorrências no sistema elétricoTransmission linesFault diagnosis - electrical systemsElectromagnetic transients - simulationTransmission line modelsArtificial neural networksElectrical systems - fault classification problemNeuranalysisCHESF System - Artificial Neural NetworksNeuranalysis SoftwareArtificial intelligenceOccurrences in the electrical systemEngenharia Elétrica.Este trabalho tem como objetivo avaliar a sensibilidade do software Neuranalise© em relação ao modelo adotado para as linhas de transmissão. O software Neuranalise© foi desenvolvido pelo Grupo de Sistemas Elétricos (GSE) do Departamento de Engenharia Eletrica (DEE) da Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) e pela Companhia Hidrelétrica do São Francisco (CHESF), mediante um Projeto de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) intitulado Implantação de Técnicas de Inteligência Artificial para Identificação e Analise de Ocorrências no Sistema Elétrico.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIUFCGBRITO, Núbia Silva Dantas.BRITO, N. S. D.http://lattes.cnpq.br/9319631147408039DANTAS, Karcius Marcelus Colaço.2005-022021-02-17T18:13:12Z2021-02-172021-02-17T18:13:12Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/17237DANTAS, Karcius Marcelus Colaço. Influência do modelo de linhas de transmissão no diagnóstico de faltas. 2005. f28. (Trabalho de conclusão de Curso – Monografia), Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba Brasil, 2005. Disponível em:http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/17237porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG2021-02-17T18:14:31Zoai:localhost:riufcg/17237Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512021-02-17T18:14:31Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Influência do modelo de linhas de transmissão no diagnótico de faltas. Influence of the transmission line model on fault diagnosis. |
title |
Influência do modelo de linhas de transmissão no diagnótico de faltas. |
spellingShingle |
Influência do modelo de linhas de transmissão no diagnótico de faltas. DANTAS, Karcius Marcelus Colaço. Linhas de transmissão Diagnóstico de faltas – sistemas elétricos Transitórios eletromagnéticos – simulação Modelos de linhas de transmissão Redes neurais artificiais Sistemas elétricos – problema de classificação de faltas Neuranálise Sistema CHESF – Redes neurais artificiais Software Neuranálise Inteligência artificial Ocorrências no sistema elétrico Transmission lines Fault diagnosis - electrical systems Electromagnetic transients - simulation Transmission line models Artificial neural networks Electrical systems - fault classification problem Neuranalysis CHESF System - Artificial Neural Networks Neuranalysis Software Artificial intelligence Occurrences in the electrical system Engenharia Elétrica. |
title_short |
Influência do modelo de linhas de transmissão no diagnótico de faltas. |
title_full |
Influência do modelo de linhas de transmissão no diagnótico de faltas. |
title_fullStr |
Influência do modelo de linhas de transmissão no diagnótico de faltas. |
title_full_unstemmed |
Influência do modelo de linhas de transmissão no diagnótico de faltas. |
title_sort |
Influência do modelo de linhas de transmissão no diagnótico de faltas. |
author |
DANTAS, Karcius Marcelus Colaço. |
author_facet |
DANTAS, Karcius Marcelus Colaço. |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
BRITO, Núbia Silva Dantas. BRITO, N. S. D. http://lattes.cnpq.br/9319631147408039 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
DANTAS, Karcius Marcelus Colaço. |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Linhas de transmissão Diagnóstico de faltas – sistemas elétricos Transitórios eletromagnéticos – simulação Modelos de linhas de transmissão Redes neurais artificiais Sistemas elétricos – problema de classificação de faltas Neuranálise Sistema CHESF – Redes neurais artificiais Software Neuranálise Inteligência artificial Ocorrências no sistema elétrico Transmission lines Fault diagnosis - electrical systems Electromagnetic transients - simulation Transmission line models Artificial neural networks Electrical systems - fault classification problem Neuranalysis CHESF System - Artificial Neural Networks Neuranalysis Software Artificial intelligence Occurrences in the electrical system Engenharia Elétrica. |
topic |
Linhas de transmissão Diagnóstico de faltas – sistemas elétricos Transitórios eletromagnéticos – simulação Modelos de linhas de transmissão Redes neurais artificiais Sistemas elétricos – problema de classificação de faltas Neuranálise Sistema CHESF – Redes neurais artificiais Software Neuranálise Inteligência artificial Ocorrências no sistema elétrico Transmission lines Fault diagnosis - electrical systems Electromagnetic transients - simulation Transmission line models Artificial neural networks Electrical systems - fault classification problem Neuranalysis CHESF System - Artificial Neural Networks Neuranalysis Software Artificial intelligence Occurrences in the electrical system Engenharia Elétrica. |
description |
Este trabalho tem como objetivo avaliar a sensibilidade do software Neuranalise© em relação ao modelo adotado para as linhas de transmissão. O software Neuranalise© foi desenvolvido pelo Grupo de Sistemas Elétricos (GSE) do Departamento de Engenharia Eletrica (DEE) da Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) e pela Companhia Hidrelétrica do São Francisco (CHESF), mediante um Projeto de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) intitulado Implantação de Técnicas de Inteligência Artificial para Identificação e Analise de Ocorrências no Sistema Elétrico. |
publishDate |
2005 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2005-02 2021-02-17T18:13:12Z 2021-02-17 2021-02-17T18:13:12Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
format |
bachelorThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/17237 DANTAS, Karcius Marcelus Colaço. Influência do modelo de linhas de transmissão no diagnóstico de faltas. 2005. f28. (Trabalho de conclusão de Curso – Monografia), Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba Brasil, 2005. Disponível em:http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/17237 |
url |
http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/17237 |
identifier_str_mv |
DANTAS, Karcius Marcelus Colaço. Influência do modelo de linhas de transmissão no diagnóstico de faltas. 2005. f28. (Trabalho de conclusão de Curso – Monografia), Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba Brasil, 2005. Disponível em:http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/17237 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Campina Grande Brasil Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI UFCG |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Campina Grande Brasil Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI UFCG |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG instname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) instacron:UFCG |
instname_str |
Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) |
instacron_str |
UFCG |
institution |
UFCG |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) |
repository.mail.fl_str_mv |
bdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.br |
_version_ |
1809744479268110336 |