Logo do repositório
Tudo no RIUFPA
Documentos
Contato
Sobre
Ajuda
  • Português do Brasil
  • English
  • Español
  • Français
Entrar
Novo usuário? Clique aqui para cadastrar. Esqueceu sua senha?
  1. Início
  2. Pesquisar por Assunto

Navegando por Assunto "Systems planning of electric power distribution"

Filtrar resultados informando as primeiras letras
Agora exibindo 1 - 1 de 1
  • Resultados por página
  • Opções de Ordenação
  • Carregando...
    Imagem de Miniatura
    DissertaçãoAcesso aberto (Open Access)
    Mineração de dados baseada em inteligência computacional: uma aplicação à determinação da tipologia de curvas de cargas
    (Universidade Federal do Pará, 2011-09-13) ALVES, Elton Rafael; BEZERRA, Ubiratan Holanda; http://lattes.cnpq.br/6542769654042813
    As concessionárias de energia, para garantir que sua rede seja confiável, necessitam realizar um procedimento para estudo e análise baseado em funções de entrega de energia nos pontos de consumo. Este estudo, geralmente chamado de planejamento de sistemas de distribuição de energia elétrica, é essencial para garantir que variações na demanda de energia não afetem o desempenho do sistema, que deverá se manter operando de maneira técnica e economicamente viável. Nestes estudos, geralmente são analisados, demanda, tipologia de curva de carga, fator de carga e outros aspectos das cargas existentes. Considerando então a importância da determinação das tipologias de curvas de cargas para as concessionárias de energia em seu processo de planejamento, a Companhia de Eletricidade do Amapá (CEA) realizou uma campanha de medidas de curvas de carga de transformadores de distribuição para obtenção das tipologias de curvas de carga que caracterizam seus consumidores. Neste trabalho apresentam-se os resultados satisfatórios obtidos a partir da utilização de Mineração de Dados baseada em Inteligência Computacional (Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen) para seleção das curvas típicas e determinação das tipologias de curvas de carga de consumidores residenciais e industriais da cidade de Macapá, localizada no estado do Amapá. O mapa auto-organizável de Kohonen é um tipo de Rede Neural Artificial que combina operações de projeção e agrupamento, permitindo a realização de análise exploratória de dados, com o objetivo de produzir descrições sumarizadas de grandes conjuntos de dados.
Logo do RepositórioLogo do Repositório
Nossas Redes:

DSpace software copyright © 2002-2025 LYRASIS

  • Configurações de Cookies
  • Política de Privacidade
  • Termos de Uso
  • Entre em Contato
Brasão UFPA