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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27070| Título: | Redes neurais artificiais aplicadas ao problema de variação de tensão de longa duração em sistemas de distribuição de energia elétrica |
| Autor(es): | Fávaro, Marina Sibim |
| Orientador(es): | Silva, Murilo da |
| Palavras-chave: | Ácido ribonucleico - Síntese Medidores de tensão Energia elétrica RNA – Synthesis Strain gages Electric power |
| Data do documento: | 14-Mar-2017 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Cornelio Procopio |
| Citação: | FÁVARO, Marina Sibim. Redes neurais artificiais aplicadas ao problema de variação de tensão de longa duração em sistemas de distribuição de energia elétrica. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2017. |
| Resumo: | O presente trabalho apresenta uma ferramenta que utiliza Redes Neurais Artificiais (RNAs) para identificar diferentes padrões de problemas que acarretam variações de tensão de longa duração no sistema de distribuição, tendo em vista o impacto financeiro associado à falta de qualidade de energia elétrica tanto do ponto de vista do consumidor, quanto da concessionária fornecedora de energia. A proposta baseia-se no treinamento e teste de uma rede Perceptron Multicamadas (PMC), com diferentes padrões de problemas contidos em dados reais de tensão obtidos em campo e fornecidos pela Companhia Paulista de Força e Luz (CPFL). A partir da generalização dos problemas pela RNA, a mesma será capaz de identificar diferentes fontes de problemas relativos a variação de tensão. Esta proposta possibilitará às concessionárias o reestabelecimento do fornecimento adequado de energia elétrica mais rapidamente, diminuindo assim os gastos com compensações financeiras e insatisfação por parte dos consumidores. |
| Abstract: | This study presents a tool that uses Artificial Neural Networks (ANNs) to identify different patterns of problems causing long-term voltage variations on energy supply, having regard to the financial impact associated with the lack of quality in electricity, from the point of view of both the consumer and the supplier. The proposal is based in train and test a Multilayer Perceptron (MLP), with different patterns of problems within real data provided by the Companhia Paulista de Força e Luz (CPFL). Based on the generalization problems from the ANNs, it will be capable of recognize different sources of problems related to voltage level. This proposal will enable the suppliers with a fast re-establishment of electricity supply, decreasing the costs of financial compensation and dissatisfaction among clients. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27070 |
| Aparece nas coleções: | CP - Engenharia Elétrica |
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