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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/7177| Título: | Aplicação de redes neurais artificiais na localização de faltas em linhas de transmissão |
| Autor(es): | Correia, Evandro Gabriel da Silva |
| Orientador(es): | Silva, Murilo da |
| Palavras-chave: | Redes neurais (Computação) Linhas elétricas Fourier, Transformadas de Neural networks (Computer science) Electric lines Fourier transformations |
| Data do documento: | 30-Mai-2018 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Cornelio Procopio |
| Citação: | CORREIA, Evandro Gabriel da Silva. Aplicação de redes neurais artificiais na localização de faltas em linhas de transmissão. 2018. 72 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2018. |
| Resumo: | O 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. |
| Abstract: | The 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. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/7177 |
| Aparece nas coleções: | CP - Engenharia Elétrica |
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