Publicação
Previsão de perdas AC em transformadores supercondutores por inteligência artificial
| Resumo: | Atualmente, verifica-se um aumento da corrente na rede elétrica, existindo a necessidade de procurar soluções. Neste sentido, surge a supercondutividade aplicada a equipamentos da rede (e.g., transformadores). Todavia, a sua utilização tem demonstrado algumas problemáticas, nomeadamente associadas às perdas AC, devido à necessidade de manutenção da temperatura criogénica inerente ao custo associado. De modo a reduzir estas perdas é necessária a modulação e simulação dos dispositivos. Usualmente esta é feita utilizando métodos numéricos, aos quais estão associados a necessidade de um poder computacional significativo e um processo demoroso. Neste sentido, desenvolveu-se este trabalho que se encontra inserido no projeto tLoss, utilizando um modelo com recurso a redes neuronais baseado em dados, que pretende tornar mais acessível a determinação das perdas AC associadas a equipamentos supercondutores. Foram utilizadas duas redes neuronais distintas, uma para as bobinas sem estarem acopladas a um núcleo e outra associada às bobinas quando acopladas ao núcleo, recebendo os dados de saída da anterior, sendo estes ensaios distintos e realizados em laboratório. Assim sendo, através desta abordagem foi possível obter a determinação das perdas AC de uma forma rápida, utilizando apenas uma descrição dos dispositivos. |
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| Autores principais: | Cardoso, Alexandre Manuel Silva |
| Assunto: | Supercondutores Rede Neuronal Perdas AC Transformadores |
| Ano: | 2023 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade Nova de Lisboa |
| Idioma: | português |
| Origem: | Repositório Institucional da UNL |
| Resumo: | Atualmente, verifica-se um aumento da corrente na rede elétrica, existindo a necessidade de procurar soluções. Neste sentido, surge a supercondutividade aplicada a equipamentos da rede (e.g., transformadores). Todavia, a sua utilização tem demonstrado algumas problemáticas, nomeadamente associadas às perdas AC, devido à necessidade de manutenção da temperatura criogénica inerente ao custo associado. De modo a reduzir estas perdas é necessária a modulação e simulação dos dispositivos. Usualmente esta é feita utilizando métodos numéricos, aos quais estão associados a necessidade de um poder computacional significativo e um processo demoroso. Neste sentido, desenvolveu-se este trabalho que se encontra inserido no projeto tLoss, utilizando um modelo com recurso a redes neuronais baseado em dados, que pretende tornar mais acessível a determinação das perdas AC associadas a equipamentos supercondutores. Foram utilizadas duas redes neuronais distintas, uma para as bobinas sem estarem acopladas a um núcleo e outra associada às bobinas quando acopladas ao núcleo, recebendo os dados de saída da anterior, sendo estes ensaios distintos e realizados em laboratório. Assim sendo, através desta abordagem foi possível obter a determinação das perdas AC de uma forma rápida, utilizando apenas uma descrição dos dispositivos. |
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