Análise da estabilidade estática de tensão de sistemas elétricos de potência usando uma rede neural baseada na teoria da ressonância adaptativa

• Autor(a) principal: Isoda, Lilian Yuli [UNESP]
• Data de Publicação: 2009
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/100318
• topic: Sistemas de energia eletrica - Estabilidade; Redes neurais (Computação); Lógica difusa; Teoria da ressonância adaptativa; Electrical engineering; Electrical power systems; Static voltage stability; Artificial neural network; Adaptive resonance theory

Nesta tese apresenta-se uma proposta para análise da estabilidade estática de tensão de sistemas de energia elétrica utilizando uma rede neural baseada na arquitetura ART (Adaptive Resonance Theory), designada rede neural ARTMAP Fuzzy. As redes neurais ARTdescendentes apresentam as características de estabilidade e plasticidade, as quais são propriedades imprescindíveis para a realização do treinamento e execução da análise de forma rápida e confiável. A versão ARTMAP Fuzzy é uma rede neural supervisionada, ou seja, a extração do conhecimento se processa por estímulos de entrada e de saída. O problema da análise de estabilidade de tensão é formulado considerando-se o estímulo de entrada composto pelas potências ativa e reativa nodais. O estímulo de saída é adotado como sendo a margem de segurança, a qual representa a “distância” entre o ponto de operação do sistema e a fronteira da estabilidade estática de tensão. Esta margem de segurança é calculada, via análise de sensibilidade e álgebra matricial de Kronecker, a partir da função determinante da matriz jacobiana relativa ao problema do fluxo de potência de Newton-Raphson. A operacionalidade das redes neurais é constituída por três fases principais: treinamento (ou aprendizado), análise e treinamento continuado. A fase de treinamento requer uma grande quantidade de processamento, enquanto que a fase de análise é realizada, efetivamente, sem esforço computacional. Esta é, por conseguinte, a principal justificativa para o uso das redes neurais para a resolução de problemas complexos que exigem soluções rápidas, como é o caso de aplicações em tempo real. Na fase de treinamento, o perfil de geração e de carga do sistema elétrico é gerado empregando-se uma distribuição aleatória (ou pseudo-aleatória) e a respectiva saída (margem de segurança) calculada via execução...