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Tese de Doutorado
DOI
https://doi.org/10.11606/T.18.2020.tde-11082020-080758
Documento
Autor
Nome completo
Carlos Henrique Beuter
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2020
Orientador
Banca examinadora
Oleskovicz, Mario (Presidente)
Brito, Núbia Silva Dantas
Duque, Carlos Augusto
Fernandes, Ricardo Augusto Souza
Souza, Silvio Aparecido de
Título em português
A transformada de Stockwell seletiva aplicada na estimação fasorial de harmônicas variantes no tempo
Palavras-chave em português
Harmônicas variantes no tempo
Otimização por enxame de partículas
Transformada S
Resumo em português
O problema da distorção na forma de onda gerado pelas componentes harmônicas e os problemas relacionados às Harmônicas Variantes no Tempo (HVTs) estão cada vez mais presentes nos sistemas onde se tem a presença de componentes dependentes da eletrônica de potência. Neste contexto, o principal objetivo desta pesquisa é a implementação de ferramentas que permitam uma melhor avaliação e caracterização das HVTs. A partir de um estudo investigativo realizado, foi utilizada a Transformada de Stockwell (TS), com ênfase na representação vetorial. Para testar e validar as ferramentas, utilizou-se de sinais sintéticos e simulados/reais, que possuem características representativas das HVTs. Apresenta-se assim uma nova abordagem para a extração de parâmetros essenciais que permitam melhor distinguir as HVTs. O foco foi a extração fasorial, especialmente em sinais de um ciclo, envolvendo o pré e o pós-falta, onde a Transformada Discreta de Fourier (TDF) possui limitações, bem como em sinais pós-falta com um número maior de ciclos. Os resultados apontam que a TS apresenta características de interesse para a extração das informações relacionadas às HVTs que tornam a definição do fasor mais dinâmica e coerente ao longo do ciclo de pré e de pós em análise. Porém, revelou problemas relacionados ao espalhamento espectral, amenizados pelo foco em frequências específicas via a aplicação da proposta da Transformada S Seletiva (TSS). Melhorias também foram possíveis pelo uso de algoritmos de interpolação e por uma concentração de energia alcançada quando os parâmetros de janelamento foram encontrados via a aplicação de uma variante do algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO).
Título em inglês
The selective Stockwell transform applied to the phasor estimation of harmonic variations in time
Palavras-chave em inglês
Harmonic variants in time
Particle swarm optimization
S transform
Resumo em inglês
The distortion problem in the waveform generated by the harmonic components and the the related issues to Time-Varying Harmonics (TVHs) are increasingly present in systems where components dependent on power electronics are present. In this context, the main objective of this research is to implement tools that allow a better evaluation and characterization of TVHs. From an investigative study carried out, S Transform was used, with the emphasis on vector representation. Aim to test and validate the tool, synthetic and simulated/real signals were used, with characteristics representative of TVHs. This work presents a new approach for the extraction of essential parameters that allow a better distinction between TVHs. The focus was on phasor extraction, especially in signs of a pre- and post-fault cycle, where Discrete Fourier Transform has limitations, as well as post-fault signals with a more significant number of cycles. The results show that the S Transform has characteristics of interest for the extraction of information related to TVHs that make the phasor definition more dynamic and coherent throughout the pre and post-analysis cycle. However, it revealed problems related to spectral spreading, mitigated by the focus on specific frequencies via the application of the Selective S Transform (SST) proposal. Improvements were also made possible by the use of interpolation algorithms and by an energy concentration, achieved when the windowing parameters were found by applying a variant of Particle Swarm Optimization.
 
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Data de Publicação
2021-06-15
 
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