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Título: SISTEMA PARA PREVISÃO DE ELEVAÇÃO DE TEMPERATURA EM TRANSFORMADORES DE POTÊNCIA COMBINANDO MODELOS LINEARES E REDES NEURAIS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): RICARDO CUNHA DA FONTE

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
CARLOS JULIO DUPONT - Orientador
Número do Conteúdo: 3036
Catalogação:  23/09/2002 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
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=3036@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3036@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.3036

Resumo:
O novo cenário competitivo, inaugurado com a reformulação do Setor Elétrico Brasileiro, impõe a seus agentes, principalmente as concessionárias de energia elétrica, a necessidade de ferramentas que os possibilitem gerenciar melhor seus recursos. No caso específico dos ransformadores de potência, ativos cujo investimento inicial é muito elevado,a otimização do retorno financeiro envolve o balanço adequado entre as receitas advindas da energia por ele transportada e os custos decorrentes da depreciação real, principalmente os relacionados à perda de vida útil do transformador como resultado da exposição do isolamento sólido a níveis de temperatura prejudiciais. A presente dissertação propõe o emprego de um modelo para previsão de séries temporais, aplicado a séries de elevação de temperatura do enrolamento de transformador de potência, combinando modelos lineares e Redes Neurais Artificiais. São revistos e analisados os principais métodos lineares de previsão baseados em variáveis explicativas, sendo estes, juntamente com o modelo proposto,aplicados à previsão da elevação de temperatura de transformadores reais. Os resultados obtidos comprovam o efeito sinérgico conseguido com a combinação de modelos lineares com Redes Neurais.

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