SOUZA, K. N. Otimização no cálculo da parte ativa do transformador de distribuição trifásico com uso de algoritmos genéticos visando melhor eficiência e menor custo. 2012. 101 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2012. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2015-04-27T13:38:45Z
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Previous issue date: 2012-03-29 / 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 econômica e eficiente, em comparação com métodos tradicionais, no projeto de transformadores de distribuição trifásico. Para tal, utiliza-se uma ferramenta de Inteligência Computacional, tendo como base cálculos anteriores feitos de forma tradicional por indústrias 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 núcleo e bobinas; para isso, utiliza-se Algoritmos Genéticos (GA), que irão auxiliar no cálculo e escolha dos parâmetros, proporcionando a melhor escolha do projeto do transformador, minimizando, em média, o custo em 5 % e as perdas em 2,5 %, conforme parâmetros de entrada seguindo a norma. Com modificações na função de fitness do GA, pode-se adequar de maneira simples a novas exigências e normas. Como consequência da utilização do Algoritmo Genético pode-se encontrar uma solução de projeto que é mais eficiente do que a utilizada pelos fabricantes. As perdas calculadas atendem valores estabelecidos pela norma NBR-5440
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.ufc.br:riufc/11691 |
| Date | 29 March 2012 |
| Creators | Souza, Kleymilson do Nascimento |
| Contributors | Pontes, Ricardo Silva Thé |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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