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Tesis Doctoral
DOI
10.11606/T.18.2013.tde-14112013-102931
Documento
Autor
Nombre completo
Marcelo Antonio Alves Lima
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Carlos, 2013
Director
Tribunal
Coury, Denis Vinicius (Presidente)
Cerqueira, Augusto Santiago
Feltrin, Antonio Padilha
Kagan, Nelson
Neves, Washington Luiz Araújo
Título en portugués
Uma nova metodologia para análise da qualidade da energia elétrica sob condições de ocorrência de múltiplos distúrbios
Palabras clave en portugués
Análise de componentes independentes
Filtragem adaptativa
Múltiplos distúrbios
Qualidade da energia elétrica
Redes neurais artificiais
Separação cega de fontes
Resumen en portugués
Um Sistema Elétrico de Potência (SEP) está susceptível à presença de diversas fontes de distúrbios que prejudicam a Qualidade da Energia Elétrica (QEE). Desta forma, as suas tensões e/ou correntes podem conter m´múltiplos distúrbios com ocorrência simultânea. Este trabalho apresenta uma metodologia para decomposição do sinal medido em componentes que estimem as formas de onda dos distúrbios individuais quando da ocorrência de m´múltiplos distúrbios, com o posterior reconhecimento de cada um deles. A Análise de Componentes Independentes (ICA) é utilizada como principal ferramenta na etapa de decomposição dos distúrbios. A ICA é originalmente uma t´técnica aplicada em análise multivariada de dados, o que significa que ela necessita de medições realizadas por múltiplos sensores dispostos em diferentes posições de um sistema. No entanto, este trabalho propõe a sua aplicação tendo disponível apenas um sinal medido. Para tanto, são propostos dois métodos para produzir a diversidade necessária para a t´técnica funcionar adequadamente. É demonstrado que ambos os métodos equivalem a um banco de filtros lineares adaptativos capaz de realizar a separação não-supervisionada de múltiplos distúrbios independentes e que sejam espectralmente disjuntos. Por fim, é proposto um sistema de classificação que utiliza Redes Neurais Artificiais (RNAs) para identificar os distúrbios decompostos pela etapa anterior. A metodologia completa é avaliada por meio de testes utilizando dados sintéticos e reais, alcançando resultados altamente satisfatórios para decomposição de sinais contendo múltiplos distúrbios e taxas de acerto globais dos classificadores superiores a 97%
Título en inglés
A new methodology for power quality analysis under multiple disturbance occurrence
Palabras clave en inglés
Adaptive filtering
Artificial neural networks
Blind source separation
Independent component analysis
Multiple disturbance
Power quality
Resumen en inglés
The power system is susceptible to the presence of several sources of disturbances that harm the power quality. In this sense, its voltages and/or currents may contain multiple disturbances with simultaneous occurrence. This work presents a methodology that decomposes the measured signal in components which estimate the waveforms of the individual disturbances followed by their recognition when a multiple disturbance situation occurs. The Independent Component Analysis (ICA) is the main tool in the disturbance decomposition stage. The ICA is originally a technique applied in multivariate data analysis, which means that it requires measurements from multiple sensors allocated in different positions of the system. However, this work proposes its application for a single measured signal available. For this, two methods were developed in order to provide the required diversity to the ICA technique. It is demonstrated that both methods are equivalent to an adaptive linear filter bank capable to perform an unsupervised separation of multiple independent disturbances, if they are spectrally disjoint. A classification system based on artificial neural networks is proposed to identify the disturbances decomposed by the previous stage. The complete system is tested using synthetic and actual data, presenting highly satisfactory results for the decomposition of signals containing multiple disturbances, and precision for the classification task above 97%
 
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Marcelo.pdf (3.42 Mbytes)
Fecha de Publicación
2013-11-22
 
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