Título: Redes Neurais Artificiais Para Detecção De Faltas No Gerador De Indução Duplamente Alimentado
Autores: Santana, Marcelo Patrício de; Monteiro, José Roberto Boffino de Almeida
Resumo: Este trabalho apresenta a utilização de redes neurais artificiais (RNA) para a identificação de faltas do gerador de indução duplamente alimentado (GIDA). As faltas em estudo no trabalho são os curto-circuitos fase-terra, fase-fase-terra, bifásico e trifásico. A rede neural utilizada foi a perceptron multicamadas e o algoritmo de treinamento o backpropagation. As variáveis de entrada da rede são calculadas através do modelo vetorial da máquina. O treinamento da rede, simulação do gerador e operação da RNA foram realizados no Matlab/Simulink. A simulação da falta ocorre após um período com carga equilibrada e é observado o desempenho da RNA para a identificação do tipo de falta. São apresentados alguns gráficos dos resultados da simulação do gerador e da rede, para análise do desempenho da rede neural.
Palavras-chave: Gerador de indução duplamente alimentado; Redes neurais artificiais; curto-circuitos; faltas
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2011-08.2
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