Utilização de redes neurais para determinação de tensão nodal em barras não observáveis (2018)
- Authors:
- USP affiliated author: ROCHA, LUIZ VICTOR LINHARES - EESC
- School: EESC
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; REDES NEURAIS; SISTEMAS ELÉTRICOS DE POTÊNCIA
- Keywords: Aprendizado de máquina; Artificial neural network; Estimation; Estimação; Fluxo de potência; Gauss-Seidel; Machine learning; Phasor measurement units; Possibility tree; Rede de potência; Rede neural artificial; Unidade de medida fasorial; Árvore de possibilidade
- Language: Português
- Abstract: Com a introdução de novos equipamentos em redes de energia, novos meios de monitoramento também são desenvolvidos. PMUs são medidores capazes de obter informação em tempo real das tensões nodais de uma rede de potência com precisão, mas também possuem alto custo de instalação e manutenção. Utilizando-se de , pode-se estimar o valor de magnitude e ângulo de fase de barras não observáveis. Comparase, então, a alocação de medidores para tornar uma rede totalmente observável com a alocação para tornar a mesma rede não observável de nível 1. Utilizando-se das redes padrões IEEE de 14 e 30 barras, alocações foram feitas por meio de árvore de possibilidade, diminuindo em até 50% o número de PMUs instalados no sistema. Para o treinamento da rede neural, casos de exemplo foram gerados aplicando-se fatores aleatórios de consumo de potência e obtendo-se os valores de tensões nodais pela resolução do fluxo de potência por Gauss-Seidel. Conclui-se que uma rede com 2 camadas escondidas de 25 neurônios é suficiente para o problema com 14 barras e uma rede de 2 camadas escondidas de 35 neurônios é suficiente para o problema com 30 barras. Ambas obtiveram erros nos valores estimados menores que 10?4 com base em valores medidos com erros de 10?5 mostrando serem capazes de substituir PMUs
- Imprenta:
- Place of publication: São Carlos
- Date published: 2018
-
ABNT
ROCHA, Luiz Victor Linhares. Utilização de redes neurais para determinação de tensão nodal em barras não observáveis. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/57833c21-09b1-4531-9fd9-6629cb9db65d/Rocha_LuizVictor_tcc.pdf. Acesso em: 27 abr. 2024. -
APA
Rocha, L. V. L. (2018). Utilização de redes neurais para determinação de tensão nodal em barras não observáveis (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/57833c21-09b1-4531-9fd9-6629cb9db65d/Rocha_LuizVictor_tcc.pdf -
NLM
Rocha LVL. Utilização de redes neurais para determinação de tensão nodal em barras não observáveis [Internet]. 2018 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/57833c21-09b1-4531-9fd9-6629cb9db65d/Rocha_LuizVictor_tcc.pdf -
Vancouver
Rocha LVL. Utilização de redes neurais para determinação de tensão nodal em barras não observáveis [Internet]. 2018 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/57833c21-09b1-4531-9fd9-6629cb9db65d/Rocha_LuizVictor_tcc.pdf
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