Algoritmo híbrido neural-imuno aplicado ao diagnóstico de distúrbios de tensão em sistemas de distribuição de energia elétrica

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2015
Autor(a) principal: Lima, Amanda Parra dos Anjos [UNESP]
Orientador(a): Minussi, Carlos Roberto [UNESP]
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:
Sistemas de energia eletrica - Disturbios
Energia elétrica - Distribuição
Redes neurais (Computação)
Algoritmos
Electric power distribution
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/124493
http://www.athena.biblioteca.unesp.br/exlibris/bd/cathedra/25-06-2015/000839340.pdf
Resumo: Neste trabalho, apresenta-se uma nova abordagem para a detecção e classificação de distúrbios de tensão em sistemas de distribuição de energia elétrica, utilizando como ferramenta um algoritmo híbrido Neural-Imuno. Trata-se, basicamente, da junção de uma rede neural artificial ARTMAP-Fuzzy com o algoritmo imunológico de seleção negativa, gerando o método híbrido. Desta forma, partindo-se das medições realizadas em um alimentador de distribuição de energia elétrica por um sistema de aquisição de dados SCADA, um módulo neural realiza o processo detecção, identificando anormalidades (falhas), e um módulo imunológico realiza a classificação das anormalidades detectadas. A principal aplicação desta nova abordagem é auxiliar a tomada de decisões, de modo a automatizar o processo de operação do sistema durante a ocorrência de falhas. Para avaliar a eficiência do método proposto foram realizadas simulações de distúrbios de tensão em quatro sistemas de distribuição de energia elétrica no software ATP/EMTP, sendo os sistemas testes de 5, 33 e 84 barras e o sistema real de 134 barras. Os resultados obtidos demonstram eficiência e precisão quando comparados à literatura
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