Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:50Z (GMT). No. of bitstreams: 0
Previous issue date: 2010-10-22Bitstream added on 2014-06-13T20:00:53Z : No. of bitstreams: 1
moreno_al_dr_ilha.pdf: 923809 bytes, checksum: e8a55f496e6bf5bfbe0531f9211526e5 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Esta pesquisa visa o desenvolvimento de um método para análise da estabilidade transitória de sistemas de energia eletrica multimaquinas, por meio de uma rede neural ART-ARTMAP Fuzzy Euclidiana Modificada com Treinamento Continuado. Esta arquitetura apresenta tres diferenciais em e relação a outras já utilizadas para abordar tal problema: (1) a rede iniciada com apenas um neuronio ativado e vai se expandindo durante todo o o treinamento/análise, (2) possui um módulo de treinamento continuado e (3) a o possui um módulo de deteção de intruso. No primeiro diferencial, a redeé iniciada com um neuronio e vai se expandindo de acordo com a aquisição de conhecimento, isto faz com que esta se torne muito mais rápida e que o gasto computacional se torne mínimo. Com o módulo de treinamento continuado, a rede neural consegue armazenar novos dados sem a necessidade de realizar o retreinamento. Já o módulo de detecção de intruso faz com que, ao ser apresentada a rede uma configuração estranha, a rede execute um treinamento específico para que esta configuração, com um número mínimo de entradas, seja incorporada definitivamente à rede neural. A aplicação para a rede proposta nesta pesquisa, foi a análise de estabilidade transitória, considerando-se o modelo clássico (estabilidade de primeira oscilação), para um sistema composto por 10 máquinas síncronas, 45 barras e 73 linhas de transmissão / This doctoral research aims to develop a method to analyze the transient stability of multimachine eletric power systems, through a neural network Modified Euclidean Fuzzy ART-ARTMAP with Continuous Training. The architecture presented has three differences in relation to others used to deal with this problem: (1) the network starts with only one neuron activated and expands throughout the training/analysis, (2) has a continuous training module and (3) has an intrusion detection module. The first difference, is the fact that it starts with a neuron and expands according to knowledge acquisition of the network, and causes it to become much faster and the computational expenses becomes minimum. With continuous training mod- ule, the neural network can store the new data without the need for the retraining. The intrusion detection module causes, when presented to the network a strange configuration, the network to carry out a specific training for this configuration with a minimum total of inputs so that the configu- ration is definitely incorporated to the neural network. The application for this network, in this research, was to analyze the transient stability consid- ering the classical model (stability of first oscillation) to a system composed of 10 synchronous machines, 45 buses and 73 transmission lines
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unesp.br:11449/100305 |
| Date | 22 October 2010 |
| Creators | Moreno, Angela Leite [UNESP] |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista (UNESP), Minussi, Carlos Roberto [UNESP] |
| Publisher | Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | 143 f. : il. |
| Source | Aleph, reponame:Repositório Institucional da UNESP, instname:Universidade Estadual Paulista, instacron:UNESP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -1, -1 |
Page generated in 0.0026 seconds