Redes neurais artificiais recorrentes aplicadas na correção de sinais distorcidos pela saturação de transformadores de corrente

Segatto, Ênio Carlos; Coury, Denis Vinicius

doi:10.1590/s0103-17592006000400004

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“…The architecture adopted in work is the recurrent neural networks, following the model (Segatto e Coury, 2006). 20 vectors form the first input layer to represent the 20 most relevant intentions.…”

Section: Proposed Architecturementioning

confidence: 99%

Intent Classifier Model using Recurrent Neural Networks: a case study to help students with doubts about the functionalities of AVA MOODLE

Oliveira¹,

Bärwaldt²,

Topin³

et al. 2021

RENOTE

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This survey features an intelligent IBM Watson chatbot to improve student participation in Moodle. Recurrent Neural Networks were used to generate a model and classify the intentions of 48 students who interacted with the assistant. A neural network was trained and submitted to the evaluation criteria and obtained 99.80% precision tests. The virtual assistant also demonstrated the ability to collaborate in student service activities. Infrequently asked questions about the use of Moodle. This study showed evidence that it is feasible to implement the chatbot to help with doubts in these contexts.

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Section: Proposed Architecturementioning

confidence: 99%

Intent Classifier Model using Recurrent Neural Networks: a case study to help students with doubts about the functionalities of AVA MOODLE

Oliveira¹,

Bärwaldt²,

Topin³

et al. 2021

RENOTE

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“…A unidade fundamental de processamento de informação de uma RNA é o neurônio artificial, que possui três principais elementos: os pesos sinápticos, um somador e a função de ativação (Figura 1(a)). As Redes Neurais Recorrentes são um caso especial de RNAs onde existe realimentação de entradas [Segatto and Coury 2006], isto faz com que apresentem comportamento dinâmico temporal. Por apresentarem capacidade de memória, são muito empregadas em tarefas relacionadas a séries temporais.…”

Section: Aprendizado De Máquinaunclassified

Detecção de Anomalias em Comportamento de Abelhas Utilizando Redes Neurais Recorrentes

Carvalho¹,

Carvalho²,

Arruda³

et al. 2018

Anais Do Workshop De Computação Aplicada À Gestão Do Meio Ambiente E Recursos Naturais (WCAMA)

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Resumo. Abelhas tem um papel muito importante na polinização de espécies vegetais. Por meio da polinização, as espécies vegetais trocam gametas e tem frutos em maior quantidade e em melhor qualidade. Conhecer o comportamento das abelhas é importante pois auxilia produtores a entender melhor as atividades das abelhas relacionadas com a polinização. Neste trabalho avaliamos como técnicas de aprendizado de máquina podem ser empregadas na tarefa de identificação de anomalias em comportamento de abelhas. Mais de 1200 abelhas de oito colmeias foram monitoradas com etiquetas eletrônicas (RFIDs) num período de 4 semanas. Mostramos como diferentes topologias de redes recorrentes podem auxiliar na tarefa de classificação de anomalia comportamental. IntroduçãoA primeira grande importância das abelhas sociais para o homem refere-se à utilização do mel produzido por estas, que se tornou de grande valor comercial, assim como a cera e a resina. Esses produtos tornaram-se ainda de grande importância para a complementação do comércio rural da região Norte, assim como foi demonstrado no trabalho de [Venturieri et al. 2003]. Hoje, sabe-se que as abelhas desempenham um papel fundamental para manutenção da biodiversidade, por meio da polinização, sendo consideradas os agentes polinizadores mais eficientes para o processo. Imperatriz-Fonseca, Contrera e Kleinert [Imperatriz-Fonseca et al. 2004] descrevem que o valor anual estimado gerado pela atividade das abelhas para polinização, foi de US$65-70 bilhões por ano. Mais de 80% de todas as espécies de plantas com flores e mais de 3/4 das culturas agrícolas do mundo dependem de animais polinizadores. A maioria delas pode ser polinizada por uma ou mais entre as 20.000 espécies de abelhas conhecidas. Temos ainda culturas, como a do maracujá, em que é utilizada a polinização manual, mas as abelhas substituem com vantagem este trabalho caro e árduo; os frutos resultantes apresentam melhor qualidade e sabor.Apesar do crescimento global do número de colmeias domesticadas, a quantidade de abelhas vem diminuindo nos Estados Unidos desde a década de quarenta e em alguns países da Europa desde a década de sessenta [Potts et al. 2010]. Essa diminuição afeta não só as plantas oriundas das florestas nativas, mas também tem um impacto

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“…Esta é uma contribuição significativa com relação à proteção do transformador que será evidenciada na eficiência do algoritmo mostrado na seção seguinte. Deve também ser ressaltado o ganho com relação à oscilografia associada ao equipamento (Segatto e Coury, 2006).…”

Section: Correção Dos Sinais Distorcidos Pela Saturação Dos Tcs Atravunclassified

Inteligência Artificial Aplicada À Proteção De Transformadores De Potência

Segatto¹,

Coury²

2006

L&NLM

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⎯ This paper presents a complete differential protection system for power transformers, applying the Artificial Neural Network (ANN) theory. The proposed approach treat the classification of the protection system as a problem of pattern recognition and as an alternative method to the conventional algorithms. Several factors such as, for example, transformer energization and CT saturation can cause an inadequate operation of the protection relay. A complete protection system was developed, including an ANN-based device in substitution to harmonic filters in use in the conventional algorithm. Some approaches concerning the reconstruction of the distorted signals caused by the CTs saturation are also proposed. These routines are added to the final protection algorithm. With the use of artificial intelligence tools in a complete power transformer protection algorithm, a very precise, fast and efficient solution was obtained, if compared to the conventional methods.Keywords ⎯ Differential Protection; Artificial Neural Networks; Power Transformers; CT Saturation.Resumo ⎯ Este trabalho apresenta um sistema eficiente de proteção diferencial para transformadores de potência, através da teoria de Redes Neurais Artificiais (RNAs). O método proposto trata a classificação do sistema de proteção como um problema de reconhecimento de padrões e constitui um método alternativo aos algoritmos convencionais. Muitos fatores, tais como a energização do transformador e a saturação dos TCs, podem causar uma operação inadequada do relé de proteção. Um sistema de proteção alternativo foi desenvolvido, incluindo um módulo baseado em RNA em substituição aos filtros harmônicos, usados no algoritmo convencional. Abordagens baseadas na reconstrução dos sinais distorcidos causados pela saturação dos TCs são também propostas. Essas rotinas são adicionadas ao algoritmo final de proteção. Com a utilização de ferramentas de inteligência artificial em um algoritmo completo de proteção de transformadores, uma solução precisa, rápida e eficiente foi obtida, se comparada aos métodos convencionais. Palavras-chaves IntroduçãoTransformadores são dispositivos que requerem manutenção especial devido a sua importância ao sistema elétrico no qual eles são conectados. Geralmente, relés diferenciais são usados na proteção primária de grandes transformadores, onde as correntes diferenciais são comparadas a um patamar preestabelecido e no caso de uma falta interna, o transformador deverá ser desconectado do sistema. Entretanto, a simples detecção de uma corrente diferencial não é suficiente para distinguir faltas internas de outras situações como a energização do transformador (correntes de inrush), saturação do TC (transformador de corrente), entre outras, as quais podem resultar em um trip incorreto (Horowitz e Phadke, 1995).A correta e rápida distinção de faltas internas de outras situações mencionadas é um dos principais desafios da proteção de transformadores. Com relação à identificação entre faltas internas e correntes de inrush, o método tradi...

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Redes neurais artificiais recorrentes aplicadas na correção de sinais distorcidos pela saturação de transformadores de corrente

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