ESTUDO DA APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA IDENTIFICAÇÃO DE CURTO-CIRCUITOS NO SISTEMA ELÉTRICO DE DISTRIBUIÇÃO
Palavras-chave:
Redes neurais artificiais, modelos computacionais, Perceptron multicamadasResumo
O algoritmo de redes neurais artificiais (RNA), são modelos computacionais que possuem a capacidade de realizar generalização, inferências, identificação e classificação de informações e padrões. De modo que, nesse trabalho foi desenvolvido um estudo através da criação de uma rede neural classificadora de padrões a fim de identificar e classificar os tipos de curto-circuito que ocorrem no sistema elétrico de distribuição. Assim, desenvolveu-se uma rede neural perceptron multicamadas no software Matlab com 3 camadas escondidas, 25 neurônios em cada camada escondida e função de ativação do tipo tangente hiperbólica. A PMC foi treinada utilizando-se dados simulados de curto-circuito no software ATPDraw e apresentou uma eficiência de 94.7% na identificação dos curtos-circuitos na etapa de validação. A rede treinada também conseguiu avaliar curtos-circuitos em um barramento de testes de 9 barras da IEEE demonstrando potencial para ser aplicada como medida adicional de informação da rede nos centros de operação integrado (COI).
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