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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/12823
Tipo: | Artigo de Evento |
Título: | Metodologia de projeto para redução de perdas da parte ativa do transformador de distribuição trifásico utilizando algoritmos genéticos |
Autor(es): | Souza, Kleymilson do Nascimento Braga, Arthur Plínio de Souza Oliveira, Rafael Murta, Arthur Hermont Fonseca Pontes, Ricardo Silva Thé Almeida, Otacílio da Mota |
Palavras-chave: | Projeto de transformadores;Perdas élétricas;Inteligência computacional;Algoritmos genéticos;Transformador de distribuição trifásico |
Data do documento: | 2012 |
Instituição/Editor/Publicador: | Congresso Brasileiro de Automática |
Citação: | SOUZA, K. N. et al. Metodologia de projeto para redução de perdas da parte ativa do transformador de distribuição trifásico utilizando algoritmos genéticos In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AUTOMÁTICA, 19., 2012, Campina Grande. Anais... Campina Grande: 2012. p. 4938-4943 |
Resumo: | O Trabalho propõe uma metodologia para projeto da parte ativa (o dimensionamento do núcleo e das bobinas) de transformadores de distribuição trifásicos que visa reduzir as perdas elétricas do equipamento. Para tal, utiliza-se Algoritmos Genéticos (GA) para otimizar a escolha dos parâmetros de entrada do projeto. Os resultados em simulação são promissores, com redução estimada de até 6,8% nas perdas dos equipamentos projetados com a metodologia proposta em comparação com a metodologia convencional. Com modificações na função de fitness do Algoritmo Genético (GA) pode-se incorporar, de maneira simples, novas exigências de projeto e eventuais atualizações em normas. |
Abstract: | The work proposes a methodology for the active part (the scaling of the core and coils) three phase distribution transformers which aims to reduce the electrical losses of equipment. To this end, we use Genetic Algorithms (GA) to optimize the choice of input parameters of the project. The simulation results are promising, with an estimated reduction of up to 6.8% in losses of equipment designed with the proposed method in comparison with the conventional method. With changes in the fitness function of genetic algorithm (GA) can be incorporated in a simple, new design requirements and any updates to standards. |
URI: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/12823 |
Aparece nas coleções: | DEEL - Trabalhos apresentados em eventos |
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