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Utilize este identificador para citar ou criar um link para este item: http://acervodigital.unesp.br/handle/11449/9706
Título: 
Sensitivity analysis by neural networks applied to power systems transient stability
Autor(es): 
Instituição: 
Universidade Estadual Paulista (UNESP)
ISSN: 
0378-7796
Resumo: 
This work presents a procedure for transient stability analysis and preventive control of electric power systems, which is formulated by a multilayer feedforward neural network. The neural network training is realized by using the back-propagation algorithm with fuzzy controller and adaptation of the inclination and translation parameters of the nonlinear function. These procedures provide a faster convergence and more precise results, if compared to the traditional back-propagation algorithm. The adaptation of the training rate is effectuated by using the information of the global error and global error variation. After finishing the training, the neural network is capable of estimating the security margin and the sensitivity analysis. Considering this information, it is possible to develop a method for the realization of the security correction (preventive control) for levels considered appropriate to the system, based on generation reallocation and load shedding. An application for a multimachine power system is presented to illustrate the proposed methodology. (c) 2006 Elsevier B.V. All rights reserved.
Data de publicação: 
1-Mai-2007
Citação: 
Electric Power Systems Research. Lausanne: Elsevier B.V. Sa, v. 77, n. 7, p. 730-738, 2007.
Duração: 
730-738
Publicador: 
Elsevier B.V.
Palavras-chaves: 
  • sensitivity analysis
  • preventive control
  • transient stability
  • neural networks
  • back-propagation
Fonte: 
http://dx.doi.org/10.1016/j.epsr.2005.09.020
Endereço permanente: 
Direitos de acesso: 
Acesso restrito
Tipo: 
outro
Fonte completa:
http://repositorio.unesp.br/handle/11449/9706
Aparece nas coleções:Artigos, TCCs, Teses e Dissertações da Unesp

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