Aplicação de redes neurais artificiais na localização de faltas em linhas de transmissão

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorSilva, Murilo da-
Autor(es): dc.contributorSilva, Murilo da-
Autor(es): dc.contributorShiguemoto, Gabriela Helena Bauab-
Autor(es): dc.contributorSouza, Silvio Aparecido de-
Autor(es): dc.creatorCorreia, Evandro Gabriel da Silva-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-21T22:23:18Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-21T22:23:18Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-11-09-
Data de envio: dc.date.issued2020-11-09-
Data de envio: dc.date.issued2018-05-30-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/7177-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/674005-
Descrição: dc.descriptionThe work presents the application of Artificial Neural Networks (ANNs) in the location of faults in transmission lines (TL). Two different methodologies are proposed, the first method, called generalist does not use the classification module, ie an ANN topology is used to estimate the location of all types of faults, in this method, were used as inputs the data recorded in both transmission line terminals and data from only one terminal of the TL, while the second has an ANN topology functioning as a fault classification module, and a topology for each type of fault to estimate the distance, this method uses as input the currents of the local bus. In order to perform the tests, the ATP software was used, considering the faults phase-earth, phase-phase, phase-phase-earth and phase-phase-phase to generate the database, already for implementation of the topologies ANN was used the NNTOOL toolbox of Matlab® software. After the tests were carried out, it was verified the efficiency of the methods that use ANN to locate faults, both with the generalist method and with the method of classification and location.-
Descrição: dc.descriptionO trabalho apresenta a aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNAs) na localização de faltas em linhas de transmissão (LT). Duas diferentes metodologias são propostas, o primeiro método, denominado generalista não utiliza o módulo de classificação, ou seja, uma topologia RNA é utilizada para estimar a localização de todos os tipos de faltas. Neste método, foram utilizados como entradas os dados registrados em ambos terminais da linha de transmissão e os dados de somente um terminal da LT. Já o segundo, possui uma topologia RNA funcionando como módulo de classificação de faltas, e uma topologia para cada tipo de falta para estimar a distância. Este método utiliza como entrada as correntes do barramento local. Para realização dos testes foi utilizado o software ATP, considerando-se as faltas fase-terra, fase-fase, fase-fase-terra e fase-fase-fase para gerar o banco de dados. Já para implementação das topologias de RNA foi utilizado a toolbox NNTOOL do software Matlab®. Após a realização dos testes constatou-se a eficiência dos métodos que utilizam RNA para localização de faltas, tanto com o método generalista quanto com o método de classificação e localização.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherCornelio Procopio-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherEngenharia Elétrica-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Palavras-chave: dc.subjectRedes neurais (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectLinhas elétricas-
Palavras-chave: dc.subjectFourier, Transformadas de-
Palavras-chave: dc.subjectNeural networks (Computer science)-
Palavras-chave: dc.subjectElectric lines-
Palavras-chave: dc.subjectFourier transformations-
Palavras-chave: dc.subjectEngenharias-
Título: dc.titleAplicação de redes neurais artificiais na localização de faltas em linhas de transmissão-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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