UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SISTEMAS DE ENERGIA FABIO DA SILVA AVELAR

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UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ PROGRAMA DE PốS-GRADUAđấO EM SISTEMAS DE ENERGIA

  de distribuição de energia elétrica utilizando redes 2017 Ferramenta de suporte para autorrecuperação de rede Dados Internacionais de Catalogação na Publicação Elétricos. Diego Issicaba – UFSC A via original deste documento encontra-se arquivada na Secretaria do Programa, contendo a assinatura da Coordenação após a entrega da versão corrigida do trabalho.

REDE DE DISTRIBUIđấO DE ENERGIA ELÉTRICA UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

  Dissertação de mestrado apresentada aoPrograma de Pós-Graduação em Sistemas deEnergia da Universidade Tecnológica Federal doParaná como requisito parcial para obtenção do título de “ Mestre em Engenharia Elétrica” – Área de Concentração: Automação e Sistemas deEnergia. de distribuição de energia elétrica utilizando redes 2017 Ferramenta de suporte para autorrecuperação de rede Dados Internacionais de Catalogação na Publicação Elétricos.

RESUMO

  A solução do planejamento, expansão e o desenvolvimento dos sistemas de distribuição de energia elétrica através de modelos matemáticosotimizados e técnicas relacionadas para as empresas do setor elétrico é de grande importância por motivo do crescimento da quantidade de consumidores, pelaconfiabilidade e a competitividade. Mesmo o treinamento possuindo limitações em relação a quandidade de dados, chegou-se a bons resultados, uma vez que o tempo previsto pelaANEEL (Agencia Nacional de Energia Elétrica) para recomposição de um sistema de distribuição de energia elétrica é de do máximo 3 minutos.

APÊNDICE A Ố SIMULAđỏES OPENDSS

Figura 21: Falta Setor 1 – alternativa bFigura 22: Falta Setor 1 – alternatica c Figura 25: Falta Setor 2 – alternativa dFigura 26: Falta Setor 2 – alternativa e Figura 27: Falta Setor 3 – alternativa bFigura 28: Falta Setor 3- alternativa c Figura 29: Falta Setor 3 – alternativa dFigura 30: Falta Setor 3 – alternativa e Figura 31: Falta Setor 4 – alternativa bFigura 32: Falta Setor 4 – alternativa c Figura 33: Falta Setor 5 – alternativa bFigura 34: Falta Setor 5 – alternativa c Figura 35: Falta Setor 5 – alternativa d

APÊNDICE B Ố SIMULAđỏES REDE NEURAL Epoch: Época é o número de iterações

  Figura 45: Linhas de programção no Matlab – Falta tipo 2 Figura 48: Linhas de programção no Matlab – Falta tipo 3Figura 49: Rede Neural – Falta tipo 4 Figura 50: Performance – Falta tipo 4Figura 51: Treinamento – Falta tipo 4 Figura 52: Regressão – Falta tipo 4Resultados – Falta tipo 4 Resultado Treinamento: 4,0000. Figura 53: Linhas de programção no Matlab – Falta tipo 4Figura 54: Rede Neural – Falta tipo 5 Figura 55: Performance – Falta tipo 5Figura 56: Treinamento – Falta tipo 5 Figura 57: Regressão – Falta tipo 5Figura 58: Linhas de programção no Matlab – Falta tipo 5 Resultados – Falta tipo 5 Resultado Treinamento: 5,0022.

APÊNDICE C Ố SIMULAđỏES ELIPSE

Figura 59: Falta setor 1_bFigura 60: Falta setor 1_c Figura 61: Falta setor 2_bFigura 62: Falta setor 2_c Figura 63: Falta setor 2_dFigura 64: Falta setor 2_e Figura 65: Falta setor 3_bFigura 66: Falta setor 3_c Figura 67: Falta setor 3_dFigura 68: Falta setor 3_e Figura 69: Falta setor 4_bFigura 70: Falta setor 4_c Figura 71: Falta setor 5_bFigura 72: Falta setor 5_c Figura 73: Falta setor 5_d

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