Aplicação de redes neurais na estimação da temperatura interna de transformadores de distribuição imersos em óleo
AUTOR(ES)
Freitas, Antônio A. C. de, Silva, Ivan N. da, Souza, André N. de
FONTE
Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica
DATA DE PUBLICAÇÃO
2002-09
RESUMO
Neste artigo, os sinais de temperatura ambiente e de carregamento de transformadores de distribuição imersos em óleo são aplicados em uma arquitetura de redes neurais artificiais com o objetivo de estimar a temperatura interna destes transformadores. A arquitetura da rede neural utilizada nesta aplicação é do tipo perceptron multicamadas. O treinamento da rede foi realizado através do algoritmo de retropropagação denominado ''Resilient Propagation'' e foi baseado em dados de projeto e de ensaios de transformadores de distribuição imersos em óleo. Resultados de simulação da abordagem proposta indicam que esta metodologia pode ser utilizada eficientemente nos processos de proteção de transformadores, incrementando a seletividade, confiabilidade e o gerenciamento da rede de distribuição.
ASSUNTO(S)
Óleo de transformadores redes neurais artificiais identificação de parâmetros inteligência artificial algoritmos de estimação
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