Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10216/121904
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dc.creatorLuís Miguel Brito Teixeira
dc.date.accessioned2019-08-14T23:12:40Z-
dc.date.available2019-08-14T23:12:40Z-
dc.date.issued2019-07-19
dc.date.submitted2019-08-13
dc.identifier.othersigarra:346388
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10216/121904-
dc.descriptionDesde a implementação de sistemas elétricos de transporte e distribuição de energia, os operadores de redes sempre focaram-se no conhecimento da rede, quer seja por implementação de sensores de medição e telemetria para medição local e comunicação com centros de controlo, quer por estimação de eventuais estados da rede através de modelização matemática do comportamento da mesma. Com o surgimento dos primeiros Estimadores de Estados, também surge o problema de estimação de topologia no qual é necessário conhecer a topologia correta da rede para executar tais Estimadores de Estados.Por vezes nos centros de controlo, o conhecimento da rede é reduzido, seja pela falha de intercomunicação ou por ausência de medidores locais. Tendo em consideração o vasto historial de uma rede e os estados que as variáveis de medição podem tomar, é possível construir um processador de topologia de modo a determinar o estado de um interruptor, ou seja, se a linha encontra-se aberta ou fechada. Nesta dissertação é demonstrado todos os procedimentos efetuados na formulação de um processador de topologia baseado numa ferramenta de Deep Learning - CNN (Convolutional Neural Networks) - de modo a determinar o estado desse mesmo interruptor em várias situações exemplo com uma boa taxa de acerto mesmo em situações limite de ausência de informação.A topologia interna de uma subestação também é alvo de estudo, no qual, na ausência de medições internas é possível caracterizar o arranjo interno dos interruptores que a constituem. Esta dissertação pretende fornecer uma abordagem do problema de estimação de topologia em cenários reais de fraco conhecimento da rede fornecendo uma boa alternativa aos modelos tradicionais já existentes.
dc.language.isoeng
dc.rightsopenAccess
dc.subjectEngenharia electrotécnica, electrónica e informática
dc.subjectElectrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
dc.titleMiss SAIGON - Missing Signal Appraising in Globally Optimized Networks
dc.typeDissertação
dc.contributor.uportoFaculdade de Engenharia
dc.subject.fosCiências da engenharia e tecnologias::Engenharia electrotécnica, electrónica e informática
dc.subject.fosEngineering and technology::Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
thesis.degree.disciplineMestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores
thesis.degree.grantorFaculdade de Engenharia
thesis.degree.grantorUniversidade do Porto
thesis.degree.level1
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