Detecção e classificação de faltas em sistemas de distribuição de energia elétrica usando a análise multirresolução e a rede neural artificial ARTMAP-fuzzy

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Bernardes, Haislan Ranelli Santana
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Inteligência artificial
Redes neurais artificiais
Detecção de faltas de curto-circuito
Classificação de curto-circuito
ARTMAP-fuzzy
Artificial intelligence
Artificial neural networks
Detection of short circuit faults
Classification of short circuit
Fuzzy ARTMAP
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/183118
Resumo: Esta pesquisa apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta para a detecção e classificação de curtos-circuitos em sistemas de distribuição de energia elétrica, a qual é baseada no uso combinado da análise multirresolução e rede neural ARTMAP-fuzzy. A análise multirresolução permite a identificação de singularidades nas oscilografias e a rede da família ART garante ao sistema classificador a capacidade de aprendizado contínuo de novos padrões sem perder o conhecimento previamente adquirido. Todo o processo de diagnóstico é realizado em uma única etapa, reduzindo o custo computacional da metodologia. A eficiência do sistema é verificada por uma análise direta, na qual se contabiliza a quantidade total de acertos, e por uma avaliação comparativa, a qual envolve a substituição da rede ARTMAP-fuzzy pela rede ARTMAP-Euclideana. Resultados mostram que o sistema é eficiente, sendo capaz de detectar e classificar 100% das falhas elétricas.
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