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Artigo de discentes e docentes do PPGEE é premiado no SBSE 2020



O artigo intitulado “Emprego de Rede Neural Artificial para Predição de Temperatura de Topo de Óleo em Transformador de Potência”, de autoria do mestrando do PPGEE Antônio Mário Kaminski Júnior foi premiado como um dos melhores artigos das sessões técnicas do VIII Simpósio Brasileiro de Sistemas Elétricos (SBSE). O evento ocorreu na modalidade virtual, de 25 a 28 de agosto de 2020, organizado pela Universidade Federal do ABC (UFABC).

O trabalho contou com a coautoria de docentes e discentes do PPGEE/UFSM: Tiago Bandeira Marchesan, Vitor Cristiano Bender, Leonardo Hautrive Medeiros, Micael Márcio Oliveira e Daniela Maia Bueno. Além de José Batista Ferreira Neto (Santo Antônio Energia) e Helena Maria Wilhelm (VEGOOR).

O artigo utiliza Redes Neurais Artificiais como ferramenta para predição de temperatura de topo de óleo em transformadores de potência. A predição de temperatura é de grande importância para garantir a operação sob os limites determinados por normas para os cenários esperados, e também para tomada de decisão com base na degradação destes equipamentos. O trabalho é fruto de um projeto de P&D (PD-06683-0318/2018) parceria da UFSM com a Santo Antônio Energia e VEGOOR.

Os autores receberam um convite para submissão de uma versão estendida do artigo para Journal of Control, Automation and Electrical Systems ISSN: 2195-3880 (print version) ISSN: 2195-3899 (electronic version), revista vinculada à SBA e Springer.

Para acessar a relação com os melhores artigos das sessões técnicas clique em https://sbse2020.galoa.com.br

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O artigo intitulado “Emprego de Rede Neural Artificial para Predição de Temperatura de Topo de Óleo em Transformador de Potência”, de autoria do mestrando do PPGEE Antônio Mário Kaminski Júnior foi premiado como um dos melhores artigos das sessões técnicas do VIII Simpósio Brasileiro de Sistemas Elétricos (SBSE). O evento ocorreu na modalidade virtual, de 25 a 28 de agosto de 2020, organizado pela Universidade Federal do ABC (UFABC). O trabalho contou com a coautoria de docentes e discentes do PPGEE/UFSM: Tiago Bandeira Marchesan, Vitor Cristiano Bender, Leonardo Hautrive Medeiros, Micael Márcio Oliveira e Daniela Maia Bueno. Além de José Batista Ferreira Neto (Santo Antônio Energia) e Helena Maria Wilhelm (VEGOOR). O artigo utiliza Redes Neurais Artificiais como ferramenta para predição de temperatura de topo de óleo em transformadores de potência. A predição de temperatura é de grande importância para garantir a operação sob os limites determinados por normas para os cenários esperados, e também para tomada de decisão com base na degradação destes equipamentos. O trabalho é fruto de um projeto de P&D (PD-06683-0318/2018) parceria da UFSM com a Santo Antônio Energia e VEGOOR. Os autores receberam um convite para submissão de uma versão estendida do artigo para Journal of Control, Automation and Electrical Systems ISSN: 2195-3880 (print version) ISSN: 2195-3899 (electronic version), revista vinculada à SBA e Springer. #sbse #sbse2020 #souufsm #ctufsm #ppgeeufsm #ufsm

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