Return to search

Optimization in calculation of active part three phase distribution transformer with use genetic algorithms aiming better efficiency and less cost / OtimizaÃÃo no cÃlculo da parte ativa do transformador de distribuiÃÃo trifÃsico com uso de algoritmos genÃticos visando melhor eficiÃncia e menor custo

CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / The present work is a study of a methodology that seeks to be more economical and efficient compared to traditional methods, the design of three phase distribution transformers. To this end, we use a tool of Computational Intelligence, based on previous calculations made in the traditional way by manufacturing industries and books that address this matter. It is evident here, another way to design the active part of the transformer, the dimension of the core and coil, for this, used Genetic Algorithms (GA) which will assist in the calculation and selection of parameters, providing the best choice of design of the transformer, minimizing, on average, 5% in the cost and losses in 2.5% as input parameters the following standard. With changes in the fitness function of GA, one can simply adapt to new requirements and standards. As a result of using the genetic algorithm can find a design solution that is more efficient than that used by the manufacturers. The losses calculated values meet established by NBR-5440. / O presente trabalho faz um estudo de uma metodologia que busca ser mais econÃmica e eficiente, em comparaÃÃo com mÃtodos tradicionais, no projeto de transformadores de distribuiÃÃo trifÃsico. Para tal, utiliza-se uma ferramenta de InteligÃncia Computacional, tendo como base cÃlculos anteriores feitos de forma tradicional por indÃstrias fabricantes e livros que tratam desse assunto. Evidencia-se, aqui, mais uma maneira de projetar a parte ativa do transformador, ou seja, o dimensionamento do nÃcleo e bobinas; para isso, utiliza-se Algoritmos GenÃticos (GA), que irÃo auxiliar no cÃlculo e escolha dos parÃmetros, proporcionando a melhor escolha do projeto do transformador, minimizando, em mÃdia, o custo em 5 % e as perdas em 2,5 %, conforme parÃmetros de entrada seguindo a norma. Com modificaÃÃes na funÃÃo de fitness do GA, pode-se adequar de maneira simples a novas exigÃncias e normas. Como consequÃncia da utilizaÃÃo do Algoritmo GenÃtico pode-se encontrar uma soluÃÃo de projeto que à mais eficiente do que a utilizada pelos fabricantes. As perdas calculadas atendem valores estabelecidos pela norma NBR-5440.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.teses.ufc.br:5579
Date29 March 2012
CreatorsKleymilson do Nascimento Souza
ContributorsRicardo Silva Thà Pontes, Arthur PlÃnio de Souza Braga, OtacÃlio da Mota Almeida
PublisherUniversidade Federal do CearÃ, Programa de PÃs-GraduaÃÃo em Engenharia ElÃtrica, UFC, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

Page generated in 0.3892 seconds