Análise da estabilidade transitória via rede neural Art-Artmap fuzzy Euclidiana modificada com treinamento continuado

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Moreno, Angela Leite [UNESP]
Data de Publicação: 2010
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/100305
Resumo: Esta pesquisa visa o desenvolvimento de um método para análise da estabilidade transitória de sistemas de energia eletrica multimaquinas, por meio de uma rede neural ART-ARTMAP Fuzzy Euclidiana Modificada com Treinamento Continuado. Esta arquitetura apresenta tres diferenciais em e relação a outras já utilizadas para abordar tal problema: (1) a rede iniciada com apenas um neuronio ativado e vai se expandindo durante todo o o treinamento/análise, (2) possui um módulo de treinamento continuado e (3) a o possui um módulo de deteção de intruso. No primeiro diferencial, a redeé iniciada com um neuronio e vai se expandindo de acordo com a aquisição de conhecimento, isto faz com que esta se torne muito mais rápida e que o gasto computacional se torne mínimo. Com o módulo de treinamento continuado, a rede neural consegue armazenar novos dados sem a necessidade de realizar o retreinamento. Já o módulo de detecção de intruso faz com que, ao ser apresentada a rede uma configuração estranha, a rede execute um treinamento específico para que esta configuração, com um número mínimo de entradas, seja incorporada definitivamente à rede neural. A aplicação para a rede proposta nesta pesquisa, foi a análise de estabilidade transitória, considerando-se o modelo clássico (estabilidade de primeira oscilação), para um sistema composto por 10 máquinas síncronas, 45 barras e 73 linhas de transmissão
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