Redes neurais originadas em oscilógrafos

com ajustes de quantidades para permitir a aplicação de RNA em sistemas reais

Authors

  • Simone Tatiane do Canto Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
  • Carlos Alberto F. Murari Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
  • Marcelo Adorni Pereira BIOMARKS INNOVATIVE LTDA

DOI:

https://doi.org/10.5540/03.2025.011.01.0469

Keywords:

Redes Neurais Artificiais, Detecção, Falhas, Energia

Abstract

A possibilidade de encontrar falhas incipientes no sistema de distribuição de energia elétrica contribui para a eficiência no consumo. Neste trabalho, propõe-se o uso de redes neurais artificiais (RNAs) para monitorar a rede de distribuição de energia, que será realizado a partir de indicadores extraídos de oscilografia tais como: vetores com amplitudes máximas, transformada Wavelet e transformada de Fourier. A utilização de tais indicadores possibilita identificar e antecipar as diversas situações que podem afetar a qualidade e o fornecimento da energia elétrica.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

Simone Tatiane do Canto, Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)

Pesquisadora no Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica da UNICAMP.

Carlos Alberto F. Murari, Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)

Pesquisador na Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação da UNICAMP.

Marcelo Adorni Pereira, BIOMARKS INNOVATIVE LTDA

Diretor de Pesquisa na BIOMARKS INNOVATIVE LTDA em Portugal.

References

F. S. Avelar, A. S. Paula, F. F. B. Silva, M. T. C. Siqueira e D.F. Gomes. “Utilização de Redes Neurais Artificiais para Recuperação de Falhas em Redes de Distribuição de Energia Elétrica”. Em: Gestão, Tecnologia e Inovação: Revista eletrônica dos cursos de engenharia 2.2 (2021). Acessado em 18/03/2024, https://www.opet.com.br/faculdade/revista-engenharias/pdf/v2n2/Utilizacao-de-Redes-Neurais-Artificiais-para-Recuperacao-de-Falhas-em-Redes-de-Distribuicao-de-Energia-Eletrica_v2n2-1.pdf, pp. 1–10. issn: 2595-3370.

W. Freitas. Grupo de Trabalho IEEE em Análise de Dados de Qualidade de Energia. Acessado em, 25/03/2024, https://grouper.ieee.org/groups/td/pq/data/. 2020.

N. Kagan, E.J. Robba e H. P. Schmidt. Estimação de indicadores de qualidade da energia elétrica. 1a. ed. São Paulo: Blusher, 2009. isbn: 9788521204879.

B. B. Machado. “Sistemas preditivos de detecção de faltas em redes de distribuição de energia elétrica”. Acessado em 18/03/2024, https://doi.org/10.47749/T/UNICAMP.2017.993753. Dissertação de mestrado. Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação - Unicamp, 2017.

V. N. Ogar, S. Hussain e K. A.A. Gamage. “The use of artificial neural network for low latency of fault detection and localisation in transmission line”. Em: Heliyon 9.2 (2023), e13376. issn: 2405-8440. doi: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e13376. url: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844023005832.

P. K. Shukla e K. Deepa. “Deep learning techniques for transmission line fault classification – A comparative study”. Em: Ain Shams Engineering Journal 15.2 (2024), p. 102427. issn: 2090-4479. doi: https://doi.org/10.1016/j.asej.2023.102427. url: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2090447923003167.

I.N. Silva, D.H. Spatti e R.A. Flauzino. Redes Neurais Artificiais: Para Engenharia e Ciências Aplicadas. 2a. ed. São Paulo: Artliber, 2010. isbn: 9788588098879.

Published

2025-01-20

Issue

Section

Trabalhos Completos