Redes neurais artificiais : uma alternativa para proteção de linhas de transmissão

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Oleskovicz, Mário
Data de Publicação: 1997
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-29102015-164611/
Resumo: Este trabalho apresenta a aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNAs) como um classificador de padrões para as operações do relé de distância. As grandezas analisadas referem-se aos valores trifásicos de tensões e correntes do sistema elétrico, incluindo a seqüência zero. Para a obtenção dos valores amostrais da linha de transmissão em condição faltosa, valores estes utilizados como entradas para as arquiteturas de RNAs em seus processos de treinamento e teste, utilizou-se do software Alternative Transients Program - ATP. Para se observar o desempenho do relé de distância implementado, duas formas de análise dos valores trifásicos foram adotadas. Uma utilizando-se como entrada os cinco valores amostrados em meio ciclo pós-falta do sinal analisado e a segunda, pelo emprego da magnitude dos fatores de tensões e correntes, incluindo a seqüência zero. A função da rede neural implementada é de capturar o conhecimento da correta atuação do relé de distância, para posteriormente atuar com melhores resultados frente às situações de operações que por ventura venham a ocorrer. Para criar, treinar (obtenção dos pesos associados como saída) e testar as arquiteturas de RNAs, utilizou-se do software Stuttgard Neural Network Simulator (SNNS). Dos resultados encontrados comenta-se o desempenho do relé de distância implementado frente às duas abordagens anteriormente descritas. Do uso de RNAs como um classificador de padrões, observa-se uma melhora no desempenho do sistema de proteção, alcançando-se uma definição de 96% do comprimento da linha de transmissão como sendo a zona de proteção primária do relé de distância digital.
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