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Type: Tese
Title: Reconhecimento de padrões em sistemas de energia elétrica através de uma abordagem geométrica aprimorada para a construção de redes neurais artificiais
Author: Valente, Wander Antunes Gaspar
First Advisor: Oliveira, Edimar José de
Co-Advisor: Honório, Leonardo de Mello
Referee Member: Resende, Leônidas Chaves de
Referee Member: Martinez, Manuel Luiz Barreira
Referee Member: Silva Júnior, Ivo Chaves da
Referee Member: Oliveira, Leonardo Willer de
Resumo: O presente trabalho fundamenta-se no método das segmentações geométricas sucessivas (MSGS) para a construção de uma rede neural artificial capaz de gerar tanto a topologia da rede quanto o peso dos neurônios sem a especificação de parâmetros iniciais. O MSGS permite identificar um conjunto de hiperplanos no espaço Rn que, quando combinados adequadamente, podem separar duas ou mais classes de dados. Especificamente neste trabalho é empregado um aprimoramento ao MSGS com base em estimativas de densidade por kernel. Utilizando-se KDE, é possível encontrar novos hiperplanos de separação de forma mais consistente e, a partir daí, conduzir à classificação de dados com taxas de acerto superiores à técnica originalmente empregada. Neste trabalho, o MSGS aprimorado é empregado satisfatoriamente pela primeira vez para a identificação de padrões em sistemas de energia elétrica. O método foi ajustado para a classificação de faltas incipientes em transformadores de potência e os resultados apresentam índices de acerto superiores a trabalhos correlatos. O MSGS aprimorado também foi adaptado para classificar e localizar faltas inter-circuitos em linhas áreas de transmissão em circuito duplo, obtendo resultados positivos em comparação com a literatura científica.
Abstract: This work is based on the method of successive geometric segmentations (SGSM) for the construction of an artificial neural network capable of generating both the network topology as the weight of neurons without specifying initial parameters. The MSGS allows to identify a set of hyperplanes in the Rn space that when properly combined, can separate two or more data classes. Specifically in this work is used an improvement to SGSM based on kernel density estimates (KDE). Using KDE, it is possible to find new hyperplanes of separation more consistently and, from there, lead to data classification with accuracy rates higher than originally technique. In this paper, the improved SGSM is first used satisfactorily to identify patterns in electrical power systems. The method has been adjusted to the classification of incipient faults in power transformers and the results have achieved rates above related work. The improved SGSM has also been adapted to classify and locate inter-circuit faults on double circuit overhead transmission lines with positive results compared with the scientific literature.
Keywords: Classificação de dados
Estimativa de densidade por kernel
Linhas de transmissão em circuito duplo
Método das segmentações geométricas sucessivas
Reconhecimento de padrões
Redes neurais artificiais
Transformadores de potência
Artificial neural networks
Data classification
Double circuit transmission lines
Kernel density estimation
Method of successive geometric segmentations
Pattern recognition
Power transformers
CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Juiz de Fora
Institution Initials: UFJF
Department: ICH – Instituto de Ciências Humanas
Program: Programa de Pós-graduação em História
Access Type: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/366
Issue Date: 9-Feb-2015
Appears in Collections:Doutorado em Engenharia Elétrica (Teses)



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