Stressstrungen mit knstlicher Intelligenz diagnostizieren

Dieses Buch widmet sich der Entwicklung einer Methodik zur Diagnose von Spannungsstrungen in elektrischen Energieverteilungssystemen unter Verwendung knstlicher Immunsysteme (EIS). Es ist der Vorschlag eines neuen Paradigmas im EIS-Umfeld, das kontinuierliches Lernen (Plastizitt) ermglicht. Diese Konzeption ermglicht den Aufbau eines Diagnosesystems, das in der Lage ist, kontinuierlich zu lernen und neue Arten von Strungen zu bercksichtigen, die sich aus der stndigen Entwicklung des elektrischen Sektors ergeben, ohne dass der Lernprozess neu gestartet werden muss. In diesem Zusammenhang werden zwei knstliche immunologische Algorithmen verwendet. Die Hauptanwendung dieser neuen Methode ist die Untersttzung des Systembetriebs bei Strungen sowie die berwachung des Schutzsystems und die Mglichkeit, die Entwicklung der elektrischen Systeme zu verfolgen und dabei kontinuierlich Erkenntnisse zu gewinnen. Um die Wirksamkeit und Leistungsfhigkeit dieser neuen Methode zu bewerten, wurden mit der Software ATP/EMTP Simulationen von Spannungsstrungen in elektrischen Energieverteilungssystemen mit 5, 33, 84 und 134 bar durchgefhrt. Dieses Buch wurde von den Professoren Simone Silva Frutuoso de Souza und Fernando Parra dos Anjos Lima verfasst.