Lógica paraconsistente anotada de três valores aplicada em raciocínio baseado em casos para diagnóstico de falta em transformador de potência
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Data
2016-03-29Primeiro membro da banca
Araújo, Olinto César Bassi de
Segundo membro da banca
Fritzen, Paulo Cícero
Metadata
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Em vista da dificuldade do operador em classificar e diagnosticar a falta, este trabalho apresenta os resultados obtidos da Lógica Paraconsitente Anotada de Três Valores (LPA3v) em Raciocínio Baseado em Casos (RBC), para classificar e identificar diferentes tipos de faltas no Sistema Elétrico de Potência. A classificação e identificação das faltas têm, como base de informações, os alarmes associados ao disparo dos relés de proteção. Após o desligamento da rede elétrica por ação dos relés de proteção, cabe ao operador selecionar as mensagens mais relevantes; extrair uma conclusão a partir dos dados disponíveis e agir apropriadamente no sentido de restabelecer a energia. No trabalho em questão, a proteção é constituída por cincos relés: diferencial 87, Buchholz 63, relé de proteção de terra restrito 64, sobrecorrente de fase 51, temporizado e sobrecorrente de neutro, temporizado 51N. Os cinco relés geram 32 possibilidades de operações; dentre elas, apenas cinco são conhecidas. As cinco operações conhecidas compõem uma matriz (5x5) chamada de Base de Conhecimento. O funcionamento da LPA3v em RBC utiliza a Função Casamento de Cosseno Modificado para estabelecer o grau de similaridade entre a Base de Conhecimento com as outras 27 combinações desconhecidas. A partir do Grau de Casamento (Gcas), é possível identificar os eventos das 27 combinações através da LPA3v em RBC. A fim de validação, os resultados foram comparados com aqueles obtidos a partir do teorema de Bayes. Os testes foram realizados com base no esquema de proteção de Transformadores de Potência (TDP), sendo esse constituído pelas cinco funções de proteção. Os resultados mostram que o modelo proposto apresenta desempenho superior à Rede Neural de Regressão Generalizada (RNRG). Por fim, os resultados deste trabalho mostram que a LPA3v em RBC, quando comparada com as Redes Neurais GRNN, apresenta resultado superior, além de apresentar uma assertividade de 100% comparada com a tabela de classificação e identificação das falta do teorema de Bayes.
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