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Coleção Digital

Avançada


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Título: SHORT-TERM HOURLY LOAD FORECASTING MODEL. A NEW APPROACH: HIBRID MODEL
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor: TOMAS HOSHIBA KAWABATA

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
Número do Conteúdo: 2773
Catalogação:  25/07/2002 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2773@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2773@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.2773

Resumo:
When a kind of fault occurs in a Transmission Line, its exact location is essential for a fast reclosing of the Electric System. Methods that use voltages and currents from only one terminal contain simplifications that can to cause mistakes. This paper presents an investigation about application of Artificial Neural Network (ANN) obtaining a new way of identification for the type of the short circuit and its location, using data obtained only in one terminal. The work consists on the following 4 main parts: bibliographical study of Neural Network`s area; simulations of faults in order to obtain of patterns; definition and implementation of Neural Network`s models for identification and location of the fault; and studies of cases. In the bibliographical study step on ANN, it was verified that the topologies for the more usual nets are Feed-

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