Predicting the loss in superconductive power devices is of utmost importance when designing
such devices. This is because the cooling system needs to be designed accordingly.
The current methods for predicting AC Loss are either inaccurate or very time consuming.
These conventional methods for predicting loss are of two types in which one is faster
but inaccurate, while the other is very accurate but also very time consuming. While
currently they are both employed in different stages of the design process, there is an
interest in a faster, but still accurate, form of predicting AC Loss.
Studies have time and time again shown that Artificial Neural Networks are capable
of taking on complex tasks and handling them faster than regular computing. Because of
this, in this work, an Artificial Neural Network based approach is proposed as to predict
AC Loss in various configurations of HTS coils. This approach aims to replicate the
accuracy of standard numerical models while being much faster than said models.
This results in a final framework comprised of two distinct sequential Neural Networks
that are capable of predicting the AC Loss for different configurations of HTS coils
nearly instantaneously while still being very accurate and reliable in their predictions.A capacidade de previsão de perdas em dispositivos de potência supercondutores é um
assunto de alta importância aquando do desenho dos mesmos. Isto deve-se ao facto de
o sistema de arrefecimento necissitar de ser desenhado de acordo com as mesmas. Os
métodos atuais de previsão de perdas AC são ou pouco fiávies, ou bastante demorados.
Estes métodos atuais de previsão de perdas são de dois tipos em que um é mais rápido
mas pouco preciso, enquanto o outro é bastante preciso mas, no entanto,muito demorado.
Embora atualmente sejam ambos empregados em fases diferentes do processo de desenho,
continua a existir interesse numa forma rápida e precisa de prever perdas AC.
Estudos têm vindo a provar que as Redes Neuronais são capazes de enfrentar tarefas
complexas e lidar com elas de forma mais rápida que a computação tradicional. Dado
isto, neste trabalho propõe-se uma abordagem baseada em Redes Neuronais para prever
perdas AC em várias configurações de bobinas HTS. Esta abordagem visa a replicar a
fiabilidade de métodos numéricos sendo, no entanto, bastante mais rápida.
Isto resulta numa framework final composta por duas Redes Neuronais distintas sequenciais
que é capaz the prever perdas AC em diversas configurações de bobinas de
forma quase instantânea sendo, no entanto, bastante correta e confiável nas suas previsões
