Esta tese apresenta um algoritmo capaz de detectar eventos que afetam a qualidade de energia e quantificar níveis de distorção harmônica utilizando poucos recursos de processamento. A carga de processamento reduzida é compatível com os processadores utilizados em medidores de faturamento monofásicos de baixo custo. Outros métodos de detecção, que exigem maior capacidade de processamento, podem comprometer o funcionamento destes medidores. O algoritmo proposto utiliza o sinal monofásico amostrado e gera sinais equivalentes a um sistema polifásico virtual capaz de detectar variações de tensão de curta duração e transitórios oscilatórios de baixa frequência. Distorções harmônicas presentes no sinal amostrado podem ser quantificadas em grupos, como múltiplos do número de fases virtuais criadas. São apresentados os algoritmos utilizados e os resultados obtidos com simulações para conversões A/D de 10 e 12 bits. O algoritmo foi testado com um processador de baixo custo com conversor A/D de 10 bits e seus resultados são comparados com as simulações.

This thesis presents an algorithm able to detect events that affect power quality and quantify levels of harmonic distortion using few memory and low processing resources. The reduced processing load is compatible with processors used in low-cost single-phase billing meters. Other detection methods, which require greater processing power, may compromise those meters operations. The proposed algorithm uses the phase sampled signal and generates a virtual equivalent polyphase system, capable of detecting voltage sags, swell and low frequency oscillatory transient signals. The harmonic distortion present in the sampled signal can be quantified in groups, related with the number of virtual phases created. The algorithms were simulated with 10 and 12 bits A/D and the results obtained are shown. A test meter, based on a low-cost processor with a 10 bits A/D converter, was programmed with this algorithm and its results are compared with simulations.