Aplicação de redes neurais na estimação da temperatura interna de transformadores de distribuição imersos em óleo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Freitas, Antônio A. C. de
Data de Publicação: 2002
Outros Autores: Silva, Ivan N. da [UNESP], Souza, André N. de [UNESP]
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://dx.doi.org/10.1590/S0103-17592002000300005
http://hdl.handle.net/11449/29070
Resumo: Neste artigo, os sinais de temperatura ambiente e de carregamento de transformadores de distribuição imersos em óleo são aplicados em uma arquitetura de redes neurais artificiais com o objetivo de estimar a temperatura interna destes transformadores. A arquitetura da rede neural utilizada nesta aplicação é do tipo perceptron multicamadas. O treinamento da rede foi realizado através do algoritmo de retropropagação denominado ''Resilient Propagation'' e foi baseado em dados de projeto e de ensaios de transformadores de distribuição imersos em óleo. Resultados de simulação da abordagem proposta indicam que esta metodologia pode ser utilizada eficientemente nos processos de proteção de transformadores, incrementando a seletividade, confiabilidade e o gerenciamento da rede de distribuição.
id UNSP_6c6dc5f3024edc032f9e60ec5a8c83d4
oai_identifier_str oai:repositorio.unesp.br:11449/29070
network_acronym_str UNSP
network_name_str Repositório Institucional da UNESP
repository_id_str 2946
spelling Aplicação de redes neurais na estimação da temperatura interna de transformadores de distribuição imersos em óleoÓleo de transformadoresredes neurais artificiaisidentificação de parâmetrosinteligência artificialalgoritmos de estimaçãoTransformer oilartificial neural networksparameter identificationartificial intelligenceestimation algorithmsNeste artigo, os sinais de temperatura ambiente e de carregamento de transformadores de distribuição imersos em óleo são aplicados em uma arquitetura de redes neurais artificiais com o objetivo de estimar a temperatura interna destes transformadores. A arquitetura da rede neural utilizada nesta aplicação é do tipo perceptron multicamadas. O treinamento da rede foi realizado através do algoritmo de retropropagação denominado ''Resilient Propagation'' e foi baseado em dados de projeto e de ensaios de transformadores de distribuição imersos em óleo. Resultados de simulação da abordagem proposta indicam que esta metodologia pode ser utilizada eficientemente nos processos de proteção de transformadores, incrementando a seletividade, confiabilidade e o gerenciamento da rede de distribuição.In this paper, the ambient temperature values and load signals are applied in an architecture of artificial neural network with the objective of estimating the internal temperature of oil-immersed distribution transformers. The architecture of neural network used in this application is a multilayer perceptron. The training of the network was carried-out using the ''Resilient Propagation'' algorithm and it was based on design details and experimental data relative to the oil-immersed distribution transformers. Simulation results of the proposed approach indicate that this methodology can be efficiently used in the protection processes of transformers, increasing the selectivity, reliability and the management of the electric energy distribution system.Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)Centro Federal de Educação Tecnológica do Paraná DTEUniversidade Federal de Santa CatarinaUNESP FE DEEUNESP FE DEESociedade Brasileira de AutomáticaCentro Federal de Educação Tecnológica (CEFET)Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)Universidade Estadual Paulista (Unesp)Freitas, Antônio A. C. deSilva, Ivan N. da [UNESP]Souza, André N. de [UNESP]2014-05-20T15:14:09Z2014-05-20T15:14:09Z2002-09-01info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/article266-274application/pdfhttp://dx.doi.org/10.1590/S0103-17592002000300005Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica. Sociedade Brasileira de Automática, v. 13, n. 3, p. 266-274, 2002.0103-1759http://hdl.handle.net/11449/2907010.1590/S0103-17592002000300005S0103-17592002000300005S0103-17592002000300005.pdf8212775960494686SciELOreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESPporSba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automaticainfo:eu-repo/semantics/openAccess2024-06-28T13:34:12Zoai:repositorio.unesp.br:11449/29070Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestopendoar:29462024-08-05T17:00:09.076242Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false
dc.title.none.fl_str_mv Aplicação de redes neurais na estimação da temperatura interna de transformadores de distribuição imersos em óleo
title Aplicação de redes neurais na estimação da temperatura interna de transformadores de distribuição imersos em óleo
spellingShingle Aplicação de redes neurais na estimação da temperatura interna de transformadores de distribuição imersos em óleo
Freitas, Antônio A. C. de
Óleo de transformadores
redes neurais artificiais
identificação de parâmetros
inteligência artificial
algoritmos de estimação
Transformer oil
artificial neural networks
parameter identification
artificial intelligence
estimation algorithms
title_short Aplicação de redes neurais na estimação da temperatura interna de transformadores de distribuição imersos em óleo
title_full Aplicação de redes neurais na estimação da temperatura interna de transformadores de distribuição imersos em óleo
title_fullStr Aplicação de redes neurais na estimação da temperatura interna de transformadores de distribuição imersos em óleo
title_full_unstemmed Aplicação de redes neurais na estimação da temperatura interna de transformadores de distribuição imersos em óleo
title_sort Aplicação de redes neurais na estimação da temperatura interna de transformadores de distribuição imersos em óleo
author Freitas, Antônio A. C. de
author_facet Freitas, Antônio A. C. de
Silva, Ivan N. da [UNESP]
Souza, André N. de [UNESP]
author_role author
author2 Silva, Ivan N. da [UNESP]
Souza, André N. de [UNESP]
author2_role author
author
dc.contributor.none.fl_str_mv Centro Federal de Educação Tecnológica (CEFET)
Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.contributor.author.fl_str_mv Freitas, Antônio A. C. de
Silva, Ivan N. da [UNESP]
Souza, André N. de [UNESP]
dc.subject.por.fl_str_mv Óleo de transformadores
redes neurais artificiais
identificação de parâmetros
inteligência artificial
algoritmos de estimação
Transformer oil
artificial neural networks
parameter identification
artificial intelligence
estimation algorithms
topic Óleo de transformadores
redes neurais artificiais
identificação de parâmetros
inteligência artificial
algoritmos de estimação
Transformer oil
artificial neural networks
parameter identification
artificial intelligence
estimation algorithms
description Neste artigo, os sinais de temperatura ambiente e de carregamento de transformadores de distribuição imersos em óleo são aplicados em uma arquitetura de redes neurais artificiais com o objetivo de estimar a temperatura interna destes transformadores. A arquitetura da rede neural utilizada nesta aplicação é do tipo perceptron multicamadas. O treinamento da rede foi realizado através do algoritmo de retropropagação denominado ''Resilient Propagation'' e foi baseado em dados de projeto e de ensaios de transformadores de distribuição imersos em óleo. Resultados de simulação da abordagem proposta indicam que esta metodologia pode ser utilizada eficientemente nos processos de proteção de transformadores, incrementando a seletividade, confiabilidade e o gerenciamento da rede de distribuição.
publishDate 2002
dc.date.none.fl_str_mv 2002-09-01
2014-05-20T15:14:09Z
2014-05-20T15:14:09Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://dx.doi.org/10.1590/S0103-17592002000300005
Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica. Sociedade Brasileira de Automática, v. 13, n. 3, p. 266-274, 2002.
0103-1759
http://hdl.handle.net/11449/29070
10.1590/S0103-17592002000300005
S0103-17592002000300005
S0103-17592002000300005.pdf
8212775960494686
url http://dx.doi.org/10.1590/S0103-17592002000300005
http://hdl.handle.net/11449/29070
identifier_str_mv Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica. Sociedade Brasileira de Automática, v. 13, n. 3, p. 266-274, 2002.
0103-1759
10.1590/S0103-17592002000300005
S0103-17592002000300005
S0103-17592002000300005.pdf
8212775960494686
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 266-274
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Sociedade Brasileira de Automática
publisher.none.fl_str_mv Sociedade Brasileira de Automática
dc.source.none.fl_str_mv SciELO
reponame:Repositório Institucional da UNESP
instname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron:UNESP
instname_str Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron_str UNESP
institution UNESP
reponame_str Repositório Institucional da UNESP
collection Repositório Institucional da UNESP
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1808128735573966848

Registros relacionados