Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.creator | Santos, Andréia S. | - |
Autor(es): dc.creator | Faria, Lucas Teles | - |
Autor(es): dc.creator | Boschi, Letícia S. | - |
Autor(es): dc.creator | Lopes, Mara Lúcia M. | - |
Autor(es): dc.creator | Minussi, Carlos R. | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T19:25:06Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T19:25:06Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-12-31 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3382943 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/308569 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/308569 | - |
Descrição: dc.description | Faults in power distribution feeders cause damage to power utilities due to the deterioration of reliability and power quality indexes and the displacement of field maintenance teams to replace or repair power grid equipment. Additionally, consumer units have energy supply interruptions for an undetermined time. Studies in specialized literature usually detect, classify, and locate faults after they occur. In contrast, preventing faults by estimating areas vulnerable to them is crucial to mitigate all inconveniences and additional costs after they occur. Tree vegetation is an essential factor contributing to faults. In this sense, an enhanced method for tree vegetation mapping by areas is developed using multilayer perceptron neural networks trained on high-resolution images from Google Earth. A geographic space is incorporated to estimate the regions vulnerable to failures due to tree vegetation. Geographically weighted spatial analysis is applied from local variables aggregated by areas. Spatial data analysis is used to real faults and tree vegetation data from a medium-sized Brazilian city via QGIS and R programming environments. As a result, thematic maps are produced with the areas whose feeders are vulnerable to faults, where there is a moderate positive correlation by regions between the faults in distribution transformers and tree vegetation in the northeast and southwest areas of the city under study. | - |
Descrição: dc.description | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | - |
Descrição: dc.description | Department of Electrical Engineering São Paulo State University (UNESP), São Paulo | - |
Descrição: dc.description | Department of Energy Engineering São Paulo State University (UNESP), São Paulo | - |
Descrição: dc.description | Department of Electrical Engineering São Paulo State University (UNESP), São Paulo | - |
Descrição: dc.description | Department of Energy Engineering São Paulo State University (UNESP), São Paulo | - |
Descrição: dc.description | CAPES: 001 | - |
Formato: dc.format | 48472-48484 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | IEEE Access | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | Exploratory spatial data analysis | - |
Palavras-chave: dc.subject | power distribution systems | - |
Palavras-chave: dc.subject | spatial data analysis | - |
Palavras-chave: dc.subject | steady-state fault | - |
Título: dc.title | Estimation of Vulnerable Areas to Faults Caused by Tree Vegetation in Power Distribution Systems | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: