Please use this identifier to cite or link to this item: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/12823
Title in Portuguese: Metodologia de projeto para redução de perdas da parte ativa do transformador de distribuição trifásico utilizando algoritmos genéticos
Author: Souza, Kleymilson do Nascimento
Braga, Arthur Plínio de Souza
Oliveira, Rafael
Murta, Arthut Hermont Fonseca
Pontes, Ricardo Silva Thé
Almeida, Otacílio da Mota
Keywords: Projeto de transformadores
Perdas élétricas
Inteligência computacional
Algoritmos genéticos
Transformador de distribuição trifásico
Issue Date: 2012
Publisher: Congresso Brasileiro de Automática
Citation: SOUZA, K. N. et al. Metodologia de projeto para redução de perdas da parte ativa do transformador de distribuição trifásico utilizando algoritmos genéticos In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AUTOMÁTICA, 19., 2012, Campina Grande. Anais... Campina Grande: 2012. p. 4938-4943
Abstract in Portuguese: O Trabalho propõe uma metodologia para projeto da parte ativa (o dimensionamento do núcleo e das bobinas) de transformadores de distribuição trifásicos que visa reduzir as perdas elétricas do equipamento. Para tal, utiliza-se Algoritmos Genéticos (GA) para otimizar a escolha dos parâmetros de entrada do projeto. Os resultados em simulação são promissores, com redução estimada de até 6,8% nas perdas dos equipamentos projetados com a metodologia proposta em comparação com a metodologia convencional. Com modificações na função de fitness do Algoritmo Genético (GA) pode-se incorporar, de maneira simples, novas exigências de projeto e eventuais atualizações em normas.
Abstract: The work proposes a methodology for the active part (the scaling of the core and coils) three phase distribution transformers which aims to reduce the electrical losses of equipment. To this end, we use Genetic Algorithms (GA) to optimize the choice of input parameters of the project. The simulation results are promising, with an estimated reduction of up to 6.8% in losses of equipment designed with the proposed method in comparison with the conventional method. With changes in the fitness function of genetic algorithm (GA) can be incorporated in a simple, new design requirements and any updates to standards.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/12823
metadata.dc.type: Artigo de Periódico
Appears in Collections:DEEL - Trabalhos apresentados em eventos

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2012_eve_apsbragametodologia.pdf1,4 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.