Stressstörungen mit künstlicher Intelligenz diagnostizieren

Dieses Buch widmet sich der Entwicklung einer Methodik zur Diagnose von Spannungsst rungen in elektrischen Energieverteilungssystemen unter Verwendung k nstlicher Immunsysteme (EIS). Es ist der Vorschlag eines neuen Paradigmas im EIS-Umfeld, das kontinuierliches Lernen (Plastizit t) erm glicht. Diese Konzeption erm glicht den Aufbau eines Diagnosesystems, das in der Lage ist, kontinuierlich zu lernen und neue Arten von St rungen zu ber cksichtigen, die sich aus der st ndigen Entwicklung des elektrischen Sektors ergeben, ohne dass der Lernprozess neu gestartet werden muss. In diesem Zusammenhang werden zwei k nstliche immunologische Algorithmen verwendet. Die Hauptanwendung dieser neuen Methode ist die Unterst tzung des Systembetriebs bei St rungen sowie die berwachung des Schutzsystems und die M glichkeit, die Entwicklung der elektrischen Systeme zu verfolgen und dabei kontinuierlich Erkenntnisse zu gewinnen. Um die Wirksamkeit und Leistungsf higkeit dieser neuen Methode zu bewerten, wurden mit der Software ATP/EMTP Simulationen von Spannungsst rungen in elektrischen Energieverteilungssystemen mit 5, 33, 84 und 134 bar durchgef hrt. Dieses Buch wurde von den Professoren Simone Silva Frutuoso de Souza und Fernando Parra dos Anjos Lima verfasst.