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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/12529| Type: | Artigo de Evento |
| Title: | Localização de faltas em linhas de transmissão usando redes neurais artificiais e ondas viajantes |
| Authors: | Souza, Saulo Cunha Araújo de Almeida, Aryfrance Rocha Braga, Arthur Plínio de Souza Almeida, Otacílio da Mota Abreu, Francisco Carlos Moreira Aguiar Júnior, José Sérgio de |
| Keywords: | Localização de faltas;Ondas viajantes;Redes neurais artificiais |
| Issue Date: | 2014 |
| Publisher: | Congresso Brasileiro de Automática |
| Citation: | SOUZA, S. C. A. et al. Localização de faltas em linhas de transmissão usando redes neurais artificiais e ondas viajantes. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AUTOMÁTICA, 20., 2014, Belo Horizonte. Anais...Belo Horizonte, 2014. p. 2716-2723. |
| Abstract in Brazilian Portuguese: | Dentre as técnicas de localização de faltas em linhas de transmissão, considerável atenção tem sido dada à utilização da Teoria das Ondas Viajantes (TOVs). Com o objetivo de reduzir a imprecisão na localização da falta, este trabalho faz uso de Redes Neurais Artificiais (RNAs) e da teoria das Ondas Viajantes para estimar a localização de faltas em uma linha de transmissão real de 500kV simulada no software Alternative Transient Program (ATP). A toolbox de redes neurais do software MATLAB® é utilizada para treinamento e teste da RNA. Na análise comparativa dos métodos, para condições de faltas diferentes das utilizadas no treinamento da RNA, o erro máximo na estimativa da distância da falta no método proposto foi de 0,32km e de 1,26km para o método TOVs. |
| Abstract: | Among the techniques for locating faults in transmission lines, considerable attention has been given to the use of the Theory of Travelling Waves (TWs). Aiming to reduce the imprecision in fault location, this work makes use of Artificial Neural Networks (ANN) and the TWs to estimate the fault location on a real line of 500kV transmission simulated in software Alternative Transient Program (ATP). The toolbox of neural re-des MATLAB ® software is used for training and testing the neural network. In the comparative analysis of methods for different fault conditions of the ANN used in training, the maximum error in the estimated fault distance in the proposed method was 0.32 km and 1.26 km for the TW method. |
| URI: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/12529 |
| Appears in Collections: | DEEL - Trabalhos apresentados em eventos |
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