Redes Neurais Autoassociativas Aplicadas ao Diagnóstico de Falhas em Transformadores de Potência
Redes Neurais Autoassociativas Aplicadas ao Diagnóstico de Falhas em Transformadores de Potência
dc.contributor.author | Osvaldo Saavedra | en |
dc.contributor.author | Adriana G. Castro | en |
dc.contributor.author | Shigeaki Leite Lima | en |
dc.contributor.author | Vladimiro Miranda | en |
dc.date.accessioned | 2017-11-17T11:58:32Z | |
dc.date.available | 2017-11-17T11:58:32Z | |
dc.date.issued | 2012 | en |
dc.description.abstract | Os transformadores de potência cumprem um papel importante no fornecimento de energia elétrica, tornando necessário o monitoramento contínuo dos processos que possam provocar falhas de operação, que particularmente ocorrem no isolamento do equipamento. Os métodos previstos na IEC, IEEE e NBR para análise do gás dissolvido (AGD) não alcançam nível pleno de acerto, pois não consegue mapear com precisão as características de falhas à que cada conjunto pertence. Neste artigo é apresentada uma nova forma para diagnóstico de falhas em transformadores de potência baseado nos resultados obtidos através do AGD. Para isto, um conjunto de redes autoassociativas é treinado para identificar as condições de falha ou a condição normal. Contudo, devido ao pequeno número de dados obtidos para treino/teste foi usado o algoritmo MeanShift baseado na Teoria de Informação para a densificação dos conjuntos, permitindo que todos os dados reais fossem usados para o processo de validação. Quando uma nova entrada é apresentada, os modelos de redes autoassociativas em paralelo competem entre si e a rede que estiver mais bem sintonizada produz o menor erro, indicando assim, a falha. A precisão da rede para o diagnóstico de falhas tem obtido 100 % de acerto com esta arquitetura, no qual todos os dados reais foram usados. | en |
dc.identifier.uri | http://repositorio.inesctec.pt/handle/123456789/3329 | |
dc.language | eng | en |
dc.relation | 208 | en |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en |
dc.title | Redes Neurais Autoassociativas Aplicadas ao Diagnóstico de Falhas em Transformadores de Potência | en |
dc.type | conferenceObject | en |
dc.type | Publication | en |