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Dissertação de Mestrado
Documento
Autor
Nome completo
Enio Carlos Segatto
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 1999
Orientador
Banca examinadora
Coury, Denis Vinicius (Presidente)
Sato, Fujio
Tavares, Maria Cristina Dias
Título em português
Redes neurais artificiais aplicadas à proteção diferencial de transformadores de potência
Palavras-chave em português
Detecção de Inrush
Proteção de transformadores de potência
Redes neurais artificiais
Resumo em português
Este trabalho apresenta uma aplicação de redes neurais artificiais (RNAs) na proteção diferencial de transformadores de potência, como um método para distinguir formas de onda que podem confundir a operação do relé. Vários fatores como, por exemplo, as situações de energização do transformador, podem causar uma má operação do dispositivo de proteção. Com o objetivo de melhoramento na proteção diferencial digital de transformadores de potência, desenvolveu-se um sistema completo de proteção, incluindo um dispositivo com base em RNAs, em substituição à filtragem harmônica dos sinais, existentes no algoritmo convencional. Com a referida adição de RNAs em um algoritmo completo de proteção diferencial de transformadores, obteve-se uma solução bastante precisa e eficiente, capaz de responder em um tempo reduzido, se comparada aos métodos convencionais.
Título em inglês
Artificial neural networks applied to the differential protection of power transformers
Palavras-chave em inglês
not available
Resumo em inglês
This work presents an application of artificial neural networks (ANNs) in differential protection of transformers as an alternative method to distinguish among wave forms which can cause malfunction to the relay. One of the several factors that can cause malfunction is the inrush current present when the transfonner is energized. In order to improve the differential protection of the power transformers, the authors added a neural network routine to the conventional differential protection algorithm, in substitution to the filtering of the harmonic signals found on the traditional algorithm. By making this option, the authors obtained a more effective and precise solution, compared to the conventional methods.
 
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Data de Publicação
2017-10-31
 
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