SISTEMA MÓVEL ANALISADOR DE FALTA EM LINHAS DE ALTA TENSÃO
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Resumo
Este trabalho apresenta uma ferramenta móvel desenvolvida para simular um relé de distância, dispositivo muito utilizado para acusar falhas em linhas de alta tensão. Os dados colhidos da rede elétrica são simulados por um microcontrolador, sendo posteriormente enviados a um celular com sistema operacional Android versão 2.3. Através de uma transmissão GSM (Sistema Global para Comunicações Móveis) os dados podem ser recebidos em qualquer lugar sendo encaminhados a uma rede neural que mostrará se a falta está em determinado trecho de proteção. O objetivo do trabalho não é mostrar apenas o software Android ou a rede neural, mas como a mobilidade pode dar significativa contribuição para o setor de energia elétrica. Além de simular o relé de distância, através da rede neural, os dados adquiridos são inseridos em um banco de dados, o que produz um repositório que traz informações sobre as falhas em uma rede de alta tensão. Através da geração de gráficos, torna-se possível analisar o histórico de eventos em determinada rede elétrica e até mesmo alterar os parâmetros de funcionamento do microcontrolador. O intuito do trabalho é mostrar que as redes neurais artificiais podem substituir, com eficiência, o tradicional cálculo de faltas em linhas e mostrar, também, que o atual estágio de software/hardware dos dispositivos móveis já permite executar aplicações pesadas, a priori utilizadas em computadores pessoais. Cálculos outrora feitos em desktops e mainframes podem migrar para plataformas móveis, o que traz mobilidade. Inúmeros aplicativos, como os jogos, exploram o poder de processamento destas novas gerações, porém ainda são poucos os programas focados em sistemas elétricos de potência que estão presentes em plataformas móveis. O uso de redes neurais artificiais aliadas aos dispositivos móveis representa grandes ganhos às empresas fornecedoras de energia, as quais realizam inúmeros cálculos, como o relé de distância, baseando-se, tradicionalmente em um modelo matemático (caixa-branca).
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Referências
ALDABÓ , Ricardo. Qualidade na energia elétrica. São Paulo: Editora Artliber, 2001.
ALVES, William Pereira. Banco de dados: - Teoria e Desenvolvimento. São Paulo: Editora Érica, 2009.
JORGE, David Calhau. Redes Neurais Artificiais aplicadas a proteção de sistemas elétricos de potência. São Carlos, 1997.
KAGAN, Nelson; ROBBA, Ernesto João; SHMIDT, Hernán Prieto. Estimação de Indicadores de qualidade na energia elétrica. São Paulo: Editora Blucher, 2009.
LECHETA , Ricardo. Google Android. São Paulo: Editora Novatec, 2010.
PRESSMAN , R. S. Engenharia de Software. São Paulo: 6ª Eded.6.ed. McGrawHill, 2006.
PEREIRA , Fábio. PIC Programação em C. São Paulo: Editora Érica, 2009.
SILVA , Ivan Nunes; SPATTI, Danilo Hernane; FLAUZINO, Rogério Andrade. Redes Neurais Artificiais. São Paulo: Editora Artliber, 2010.