Utilização de redes neurais recorrentes na caracterização de cargas não lineares em sistemas elétricos

• Autor(a) principal: Mantovani, William Amaro [UNESP]
• Data de Publicação: 2011
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/87109
• topic: Redes neurais (Computação); Cargas não-lineares; Non-linear loads

Com o surgimento de novas tecnologias, a eletrônica de potência passou a ser utilizada cada vez mais, resultando no aumento das cargas não-lineares e na adoção de dispositivos que provocam distorções harmônicas na rede elétrica. Essas distorções harmônicas geram maiores custos às empresas distribuidoras de energia elétrica, como a troca de cabos e redimensionamento de transformadores, que podem sofrer superaquecimento ou sobrecarga. Estes fenômenos prejudicam o fornecimento de energia e podem gerar futuras taxações a estas empresas, uma vez que já existe a discussão de normas que limitam o nível de distorções harmônicas presentes nos sistemas de distribuição. Uma vez constatada uma violação dos limites estabelecidos, torna-se necessária a adoção de uma sistemática para mitigação dos efeitos resultantes, que na maioria dos casos está relacionada a instalação de filtros harmônicos, sejam de natureza passiva, ativa ou híbridos. Por outro lado, em decorrência desta medida, surge naturalmente a questão vinculada a responsabilidade financeira sobre os investimentos relacionados com os procedimentos de mitigação a serem implementados. Para a realização do compartilhamento de responsabilidades, é necessário determinar a parcela de distorção harmônica total relativa somente à não-linearidade da carga. Até a presente dissertação, a única forma de se obter tal valor era desacoplando a carga do sistema e alimentando-a com uma tensão senoidal, tornando-se um processo difícil e até inviável. A proposta deste trabalho é a utilização de redes neurais recorrentes na determinação da característica não-linear da carga através da medida da tensão no PAC e da corrente no ramo da carga em questão. A partir de um processo de treinamento, a rede neural simula a admitância da carga através...