{"id":237,"date":"2016-07-13T13:59:01","date_gmt":"2016-07-13T16:59:01","guid":{"rendered":"https:\/\/sbia.org.br\/lnlm\/?page_id=237"},"modified":"2016-07-13T13:59:01","modified_gmt":"2016-07-13T16:59:01","slug":"vol1-no1-art5","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/sbia.org.br\/lnlm\/publicacoes\/vol1-no1\/vol1-no1-art5\/","title":{"rendered":"Rede Neural ARTMAP Nebulosa para An\u00e1lise de Estabilidade Transit\u00f3ria de Sistemas de Energia El\u00e9trica"},"content":{"rendered":"

T\u00edtulo:<\/strong> Rede Neural ARTMAP Nebulosa para An\u00e1lise de Estabilidade Transit\u00f3ria de Sistemas de Energia El\u00e9trica<\/p>\n

Autores:<\/strong> Marchiori, Sandra C.; Minussi, Carlos R.; Lotufo, Anna Diva P.<\/p>\n

Resumo:<\/strong> Este trabalho tem por objetivo o desenvolvimento de uma metodologia para a an\u00e1lise de estabilidade transit\u00f3ria de Sistemas de Energia El\u00e9trica usando redes neurais artificiais baseadas na arquitetura ARTMAP nebulosa. Esta arquitetura busca explorar a similaridade entre os conceitos computacionais da teoria de conjuntos nebulosos e a rede neural ART (Adaptive Resonance Theory). As arquiteturas ART apresentam as caracter\u00edsticas de estabilidade e plasticidade, as quais s\u00e3o qualidades imprescind\u00edveis para a realiza\u00e7\u00e3o do treinamento e execu\u00e7\u00e3o da an\u00e1lise. Visa-se, deste modo, empregar um treinamento mais r\u00e1pido, se comparado com a formula\u00e7\u00e3o convencional do algoritmo Backpropagation, conseq\u00fcentemente tornando a an\u00e1lise mais competitiva em compara\u00e7\u00e3o aos principais m\u00e9todos encontrados na literatura especializada. Como ilustra\u00e7\u00e3o da metodologia s\u00e3o apresentados os resultados da an\u00e1lise de estabilidade transit\u00f3ria, atrav\u00e9s da rede neural ARTMAP Nebulosa, considerando-se um sistema el\u00e9trico de pot\u00eancia correspondente a uma poss\u00edvel configura\u00e7\u00e3o do sistema da regi\u00e3o sul do Brasil composto por 45 barras, 72 linhas de transmiss\u00e3o e 10 m\u00e1quinas s\u00edncronas.<\/p>\n

Palavras-chave:<\/strong> Redes neurais; ARTMAP; l\u00f3gica nebulosa; sistemas de energia el\u00e9trica; an\u00e1lise de estabilidade transit\u00f3ria<\/p>\n

P\u00e1ginas:<\/strong> 17<\/p>\n

C\u00f3digo DOI:<\/strong> 10.21528\/lmln-vol1-no1-art5<\/a><\/p>\n

Artigo em PDF:<\/strong> vol1-no1-art5.pdf<\/a><\/p>\n

Arquivo BibTex:<\/strong> vol1-no1-art5.bib<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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