Identificação de eventos do sistema de potência usando uma rede neural long short-term memory

• Processo: 19/08200-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado
• Data de Início da vigência: 09 de agosto de 2019
• Data de Término da vigência: 08 de fevereiro de 2020
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Sistemas Elétricos de Potência
• Pesquisador responsável: Daniel Dotta
• Beneficiário: Orlem Lima dos Santos
• Supervisor: Meng Wang
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Rensselaers Polytechnic Institute, Estados Unidos
• Vinculado à bolsa: 17/25425-5 - Análise de metodologias baseadas em redes neurais artificiais para a classificação de eventos usando Sincrofasores, BP.MS
• Assunto(s): Sistemas de medição fasorial Dinâmica de máquinas e sistemas Métodos de decomposição Engenharia simultânea
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Dynamic Mode Decomposition | neural networks | Phasor Measurement Unit (PMU) | Wams | Dinâmica de Sistemas Elétricos de Potência

Resumo

Atualmente, a identificação em tempo real de eventos é crucial para o funcionamento Sistemas de Energia Elétrica (SEE). Neste contexto, as redes WAMS (Wide Area Measurement System) são capazes de realizar medições simultâneas de tensão e corrente, conhecido como sincrofasores. Esses recursos permitem o monitoramento em tempo real da resposta dinâmica dos grandes sistemas de energia. As redes WAMS capturam e armazenam uma grande quantidade de dados que devem ser analisadas para extrair informações relevantes sobre o desempenho do SEE. Assim, há é uma necessidade de explorar algoritmos de mineração de dados, como a Rede Neural Artificiais (RNA), uma vez que eles pode permitir a extração rápida e eficiente de informações significativas sobre o SEE. A pesquisa realizada até agora tem se concentrado na aplicação de RNA estáticas, não recorrentes, que não agregam a capacidade de identificar as características não estacionárias (ou dinâmicas) presente em um SEE. Considerando isso, a principal preocupação deste projeto de pesquisa BEPE é desenvolver um método de identificação de eventos baseado em dados, focando em um RNA dinâmica chamada Long Short-Term Memory (LSTM), que pode identificar com precisão diferentes tipos de eventos. Além disso, propomos treinar um LSTM nos auto-valores dominantes e valores singulares em vez de treinamento em séries temporais diretamente. O método será avaliado em eventos reais do Sistema Interligado Nacional (SIN). (AU)

Publicações científicas

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(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

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