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dc.creatorGasperoni, Carolina Paloma-
dc.date.accessioned2026-09-04T14:48:32Z-
dc.date.available2026-09-04T14:48:32Z-
dc.date.issued2022-12-09-
dc.identifier.citationGASPERONI, Carolina Paloma. Sistema para detecção de causas em variação de tensão de longa duração utilizando redes neurais. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/41410-
dc.description.abstractThe sensitivity of electronic equipment to variations in voltage levels makes them susceptible to permanent damage or a reduction in their useful life. The growing demand for this equipment has also raised concerns about the quality of electricity supplied by distribution systems, with a view to diagnostic and analysis efforts. This document proposes a long-term voltage variation problems detecting system, which is based on the methodology of artificial neural networks, and its main objective is to assist in the detection and speed up the solution of problems related to Power Quality. The implementation of the neural network was made using the Keras library, and developed in the Python programming language. The neural network has as input three-phase voltage values, and provides as an answer the classification or not of each sample in the problems proposed in this work. The achieved results show that the proposed system is efficient and can help in the detection and speed up the maintenance process to resume normal voltage levels.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectMedidores de tensãopt_BR
dc.subjectRedes Neurais (Computação)pt_BR
dc.subjectDetectorespt_BR
dc.subjectStrain gagespt_BR
dc.subjectNeural networks (Computer science)pt_BR
dc.subjectDetectorspt_BR
dc.titleSistema para detecção de causas em variação de tensão de longa duração utilizando redes neuraispt_BR
dc.title.alternativeCause detection system in long-term voltage variation using neural networkspt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoA sensibilidade dos equipamentos eletrônicos quanto a variação nos níveis de tensão os faz suscetíveis a danos permanentes ou a redução de sua vida útil. A crescente demanda por esses equipamentos também fez aumentar a preocupação com a qualidade da energia elétrica fornecida pelos sistemas de distribuição, visando esforços de diagnóstico e análise. O presente trabalho apresenta a proposta de desenvolvimento de um sistema para detecção de problemas de variação de tensão de longa duração (VTLD), que tem como base a metodologia de redes neurais artificiais, e seu objetivo principal está em auxiliar na detecção e agilizar a solução de problemas relacionados a Qualidade de Energia Elétrica (QEE). A implementação da rede neural foi feita utilizando a biblioteca Keras, e desenvolvido na linguagem de programação Python. A rede neural tem como entrada valores trifásicos de tensão, e fornece como resposta a classificação ou não de cada amostra nos problemas propostos neste trabalho. Os resultados alcançados mostram que o sistema proposto é eficiente e pode ajudar na detecção e agilizar o processo de manutenção para retomada dos níveis normais de tensão.pt_BR
dc.degree.localCornélio Procópiopt_BR
dc.publisher.localCornelio Procopiopt_BR
dc.contributor.advisor1Silva, Murilo da-
dc.contributor.referee1Silva, Murilo da-
dc.contributor.referee2Theodoro, Edson Aparecido Rozas-
dc.contributor.referee3Souza, Silvio Aparecido de-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programEngenharia Elétricapt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
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