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https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/6632
Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Título: | Redes neurais aplicadas na classificação de distúrbios da rede elétrica |
Autor(es): | Mariano, Matheus Felipe da Silva Borges, Victor Pinheiro |
Primeiro Orientador: | Sousa, Marcos Antônio de |
metadata.dc.contributor.referee1: | Oliveira, Bruno Quirino de |
metadata.dc.contributor.referee2: | Pagotti, Luís Fernando |
Resumo: | Redes neurais artificiais (RNA) perceptron multicamadas são amplamente utilizadas em problemas complexos devido a sua capacidade de emular aprendizagem e apresentar menores erros no apoio à tomada de decisão. Com isso, é viável utilizar essa técnica computacional aplicada a detecção e classificação de distúrbios em consumidores do grupo A, diante da capacidade de modelar dados elétricos complexos. Ao serem treinadas com informações de tensão e corrente, elas conseguem identificar oscilações, harmônicas e desequilíbrios, classificando-os em categorias específicas. Essa automação reduz significativamente o tempo necessário para identificar e resolver problemas elétricos, garantindo a qualidade da energia. Esse artigo apresenta um estudo com aplicação de redes neurais artificiais na identificação e classificação de variações de tensão de longa duração na rede de distribuição de energia elétrica. A RNA é treinada com dados reais. Cenários de teste e validação são apresentados e discutidos. |
Abstract: | Artificial neural networks (ANNs) multilayer perceptron are widely used in complex problems due to their ability to emulate learning and present lower errors in supporting decision making. Therefore, it is feasible to use this computational technique applied to the detection and classification of disturbances in class A consumers, given its ability to model complex electrical data. By being trained with voltage and current information, they can identify oscillations, harmonics, and imbalances, classifying them into specific categories. This automation significantly reduces the time required to identify and resolve electrical problems, ensuring the quality of the energy. This article presents a study with the application of artificial neural networks in the identification and classification of voltage disturbances in the electric power distribution network. The ANN is trained with real data. Test and validation scenarios are presented and discussed. |
Palavras-chave: | Artificial neural network Power quality Classification |
CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Pontifícia Universidade Católica de Goiás |
Sigla da Instituição: | PUC Goiás |
metadata.dc.publisher.department: | Escola Politécnica |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/6632 |
Data do documento: | 12-Dez-2023 |
Aparece nas coleções: | TCC Engenharia Elétrica |
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