Modelagem Térmica de Transformadores de Potência Baseada em SODA e Sistema de Inferência Fuzzy Otimizado por Enxame de Partículas

Danilo  P. M. de Souza; Eduardo  P. de Aguiar; Kaike  Sa T. R. Alves; Marcos  V. G. da Rocha; Thiago  E. Fernandes; Michel  B. Hell; Fernando  L. C. Oliveira; Eliane  da S. Christo

doi:10.48011/asba.v2i1.1542

Danilo P. M. de Souza Universidade Federal de Juiz de Fora
Eduardo P. de Aguiar Universidade Federal de Juiz de Fora
Kaike Sa T. R. Alves Universidade Federal de Juiz de Fora
Marcos V. G. da Rocha Universidade Federal de Juiz de Fora
Thiago E. Fernandes Universidade Federal de Juiz de Fora
Michel B. Hell Universidade Federal de Juiz de Fora
Fernando L. C. Oliveira Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro
Eliane da S. Christo Universidade Federal Fluminense

DOI: https://doi.org/10.48011/asba.v2i1.1542

Keywords: Otimização por enxame de partículas, Sistema de inferência fuzzy, SODA, Transformador de potência, Modelagem térmica

Abstract

Diversos estudos tem sido orientados no sentido de desenvolver modelos térmicos mais precisos e com menor custo computacional para transformadores de potência. Motivados pela necessidade de sistemas adaptáveis, os sistemas inteligentes evolutivos vêm recebendo grande atenção em problemas de vários tipos de problemas. Este trabalho apresenta um novo método de ajuste de parâmetros de um sistema de inferência fuzzy (FIS) através de otimização por enxame de partículas (PSO). Para a determinação do número de funções de pertinência do FIS, é utilizado o algoritmo Self-organized direction aware (SODA). Este novo modelo, denominado SODA-FIS-PSO, tem como principal objetivo minimizar o erro durante o processo de aprendizagem. O modelo é aplicado em dados de um transformador real para diversas condições de carregamento. Os resultados apresentam melhor desempenho quando comparados
com abordagens alternativas evolutivas e não evolutivas sugeridas na literatura.