Análise de sensibilidade por redes neurais para estudos da estabilidade transitória de sistemas elétricos de potência

• Autor(a) principal: Lotufo, Anna Diva Plasencia [UNESP]
• Data de Publicação: 2004
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/100377
• topic: Analise de sensibilidade; Estabilidade; Lógica difusa; Redes neurais (Computação); Sistemas elétricos de potência

Esta pesquisa tem por objetivo o desenvolvimento de uma metodologia, para análise de estabilidade transitória e para o controle preventivo de sistemas de energia elétrica, formulada por redes neurais feedforward multicamadas. A margem de segurança (método da energia) é empregada como critério de análise de estabilidade transitória, considerando-se defeitos tipo curto-circuito trifásico com saída de linha de transmissão. O funcionamento das redes neurais é constituído por duas fases principais: treinamento (ou aprendizado) e análise. A fase de treinamento requer uma grande quantidade de processamento para a sua realização, enquanto que a fase de análise é efetivada, praticamente, sem esforço computacional. Trata-se, por conseguinte, da principal justificativa para o uso de redes neurais para a resolução de problemas complexos que exigem soluções rápidas, sendo, portanto, adequadas para aplicações em tempo real. O treinamento da rede neural é realizado usando o algoritmo retropropagação (backpropagation) com controlador nebuloso e a adaptação da inclinação e deslocamento da função sigmóide (pós-sináptica). O controlador nebuloso é usado visando proporcionar uma convergência mais rápida e resultados mais precisos, se comparado ao algoritmo retropropagação tradicional. A adaptação da taxa de treinamento é efetuada usando a informação do erro global e a variação do erro global. A adaptação da inclinação e deslocamento da função sigmóide também é usada com o objetivo de melhorar a capacidade da obtenção de uma solução, ou seja, ampliar o espaço de busca. Após ter sido concluído o treinamento, a rede neural deverá estar apta a estimar a margem de segurança e a análise de sensibilidade. Com esta informação é possível desenvolver um método para a realização da correção da segurança (controle preventivo)... .