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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Universidade de São Paulo (USP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (Unesp) | - |
Autor(es): dc.creator | Ziolkowski, Valmir | - |
Autor(es): dc.creator | Silva, Ivan Nunes da | - |
Autor(es): dc.creator | Flauzino, Rogerio Andrade [UNESP] | - |
Autor(es): dc.creator | IEEE | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-22T00:07:09Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-22T00:07:09Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-12-09 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-12-09 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2006-01-01 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/195878 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/195878 | - |
Descrição: dc.description | The main objective involved with this paper consists of presenting the results obtained from the application of artificial neural networks and statistical tools in the automatic identification and classification process of faults in electric power distribution systems. The developed techniques to treat the proposed problem have used, in an integrated way, several approaches that can contribute to the successful detection process of faults, aiming that it is carried out in a reliable and safe way. The compilations of the results obtained from practical experiments accomplished in a pilot radial distribution feeder have demonstrated that the developed techniques provide accurate results, identifying and classifying efficiently the several occurrences of faults observed in the feeder. | - |
Descrição: dc.description | Univ Sao Paulo, Dept Elect Engn, CP 359, Sao Carlos, SP, Brazil | - |
Descrição: dc.description | UNESP, Sao Paulo State Univ, Dept Elect Engn, Bauru, SP, Brazil | - |
Descrição: dc.description | UNESP, Sao Paulo State Univ, Dept Elect Engn, Bauru, SP, Brazil | - |
Formato: dc.format | 2078-+ | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Publicador: dc.publisher | Ieee | - |
Relação: dc.relation | 2006 Ieee International Conference On Industrial Technology, Vols 1-6 | - |
???dc.source???: dc.source | Web of Science | - |
Título: dc.title | An approach based on neural networks for identification of fault sections in radial distribution systems | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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