Mitigação de componentes de alta frequência utilizando RNA - Kazi, Kutubuddin Sayyad Liyakat
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Neste estudo, foi utilizada uma RNA para prever os componentes de alta frequência do sistema e para desenvolver uma estratégia de controlo para atenuar os seus efeitos. Os resultados do estudo mostraram que a RNA foi capaz de prever com precisão os componentes de alta frequência do sistema e que a estratégia de controlo foi capaz de atenuar eficazmente os seus efeitos. Este estudo demonstra o potencial das RNAs para mitigar os componentes de alta frequência num sistema de distribuição moderno. Este trabalho apresenta uma nova abordagem para atenuar os componentes de alta frequência num sistema…mehr

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Produktbeschreibung
Neste estudo, foi utilizada uma RNA para prever os componentes de alta frequência do sistema e para desenvolver uma estratégia de controlo para atenuar os seus efeitos. Os resultados do estudo mostraram que a RNA foi capaz de prever com precisão os componentes de alta frequência do sistema e que a estratégia de controlo foi capaz de atenuar eficazmente os seus efeitos. Este estudo demonstra o potencial das RNAs para mitigar os componentes de alta frequência num sistema de distribuição moderno. Este trabalho apresenta uma nova abordagem para atenuar os componentes de alta frequência num sistema de distribuição moderno utilizando uma Rede Neuronal Artificial (RNA). O método proposto utiliza a capacidade de uma RNA para aprender a relação complexa entre os parâmetros do sistema e os harmónicos de tensão de alta frequência. O modelo ANN treinado é então utilizado para prever os componentes de alta frequência e gerar sinais de controlo para os mitigar.
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Autorenporträt
O Dr. Kazi Kutubuddin Sayyad Liyakat completou a sua licenciatura, mestrado e doutoramento em Engenharia E&TC e trabalha atualmente como Professor e Chefe de Departamento, Departamento de Engenharia E&TC. Ele é bolsista de pós-doutorado trabalhando em IoT em aplicativos de saúde. A sua área de interesse é IoT, IoRT, IoBT, AI, ML e AIIoT.