Estudo do acoplamento de grupos Motor-Gerador com Uninterruptible Power Supply aplicando Wavelets e Redes Neurais Artificiais.

• Autor(a) principal: SANTOS, Gustavo Maciel dos
• Data de Publicação: 2011
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
• Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/5320
• topic: Rede Neural Artificial; Wavelets; Motor-Gerador; UPS; No-break

Com a sociedade globalizada e a evolução da informática, o conceito de horário comercial não é mais simples. Transações bancárias, negociações na bolsa de valores e compras pelo computador ocorrem em qualquer horário e as empresas precisam garantir a disponibilidade de seus serviços sempre. Para garantir o fornecimento ininterrupto de energia para estes sistemas de informações são utilizados grupos motorgerador (GMG) e uninterruptible power supply (UPS). Quando há dificuldade de acoplamento entre os dois equipamentos, na prática, os projetistas superdimensionam o GMG em relação ao UPS sem embasamento teórico para esta ação. Este estudo propõe apresentar a correlação entre os dados de placa desses equipamentos e o distúrbio de tensão entre eles para proporcionar uma maior segurança no dimensionamento de sistemas com UPS e GMG. A metodologia desse estudo propõe o uso de Redes Neurais Artificiais (RNA s) para descrever esta correlação e transformada wavelet para destacar os distúrbios medidos e auxiliar na convergência da RNA em seu treinamento. Os resultados obtidos com as redes desenvolvidas neste trabalho sugerem que o menor distúrbio no sinal, obtido devido ao acoplamento de UPS e GMG, ocorrerá se as potências dos equipamentos (dados de placa) forem próximas, independente do nível de carregamento do sistema. À medida que esta relação se distancia do valor unitário, a perturbação aumenta e um UPS com potência menor que o GMG contribui mais com a distorção do sinal do que ao contrário