APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA ESTIMAÇÃO DE MODOS ELETROMECÂNICOS EM SISTEMAS ELÉTRICOS DE POTÊNCIA

Abstract

Este trabalho propõe uma metodologia baseada em Redes Neurais Artificiais do tipo Multilayer Perceptron (MLP) para a estimação dos coeficientes de amortecimento de modos eletromecânicos. Os dados utilizados no treinamento, validação e teste da rede neural foram obtidos por meio de simulações realizadas no Power System Analysis Toolbox (PSAT), a partir da análise modal clássica de um sistema multimáquinas. A metodologia foi aplicada ao sistema teste IEEE de 9 barras, considerando diferentes condições operativas e contingências. Os resultados demonstraram que a MLP foi capaz de estimar com elevada precisão os coeficientes de amortecimento dos modos analisados, apresentando baixos erros absolutos e percentuais, inclusive para modos fracamente amortecidos. Os resultados indicam que a abordagem proposta é promissora para aplicações de monitoramento dinâmico e suporte à tomada de decisão em sistemas elétricos de potência.