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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.3.2012.tde-29072013-122856
Documento
Autor
Nome completo
Valdomiro Vega Garcia
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2012
Orientador
Banca examinadora
Kagan, Nelson (Presidente)
Duarte, Silvio Xavier
Nascimento, Francisco Assis de Oliveira
Oleskovicz, Mário
Prieto Schmidt, Hernán
Título em português
Caracterização de eventos transitórios da qualidade da energia elétrica utilizando sistemas inteligentes e processamento de sinais.
Palavras-chave em português
Análise de ondaletas
Distribuição de energia elétrica (qualidade)
Energia (qualidade)
Processamento de sinais elétricos
Sistemas baseados em regras
Resumo em português
O diagnóstico de eventos que afetam a qualidade da energia elétrica tem se tornado preocupação de magnitude mundial, em especial em dois temas importantes que são: a localização relativa da origem do evento (LROE) e a classificação automática da causa fundamental de eventos (CACFE). O primeiro está relacionado com a identificação da fonte do evento, isto é, a montante ou a jusante do medidor de qualidade de energia (MQE). O segundo pode ser dividido em dois grupos: a classificação das causas internas e das causas externas. As causas internas estão relacionadas a eventos produzidos pela operação do sistema elétrico (energização ou desenergização do sistema, energização de transformador, chaveamento de capacitores dentre outros), e as causas externas estão vinculadas a eventos produzidos por faltas externas ao sistema elétrico (contato com galhos de árvore, animais, descargas atmosféricas, dentre outros). Ambos os temas, LROE e CACFE, são abordados nesta tese de doutorado. Para classificar eventos por causas internas ou externas é necessário antes definir se realmente trata-se ou não de um evento, para o qual é imprescindível conhecer a LROE. Este último necessita de um processo de segmentação das formas de onda de tensão e corrente para funcionar de forma correta. A segmentação identifica segmentos transitórios e não transitórios nas formas de onda e contribui também na extração de características para os diferentes algoritmos de classificação. Neste sentido, neste trabalho de pesquisa é proposta uma metodologia de diagnóstico da qualidade de eventos, focada em LROE e CACFE. Para isto foram desenvolvidos diferentes algoritmos de segmentação, extração de características e classificação, sendo criada uma ferramenta computacional em MatLab® que inclui pré-processamento de sinais de tensão e corrente de um banco de dados real fornecido por uma concessionária do Estado de São Paulo. Além disto, foram propostos novos algoritmos de LROE com resultados satisfatórios quando comparados com outros dois disponíveis na literatura científica. Para as causas internas, dois novos índices são propostos para separar eventos produzidos por faltas e energização de transformadores. Finalmente, são propostos novos algoritmos de extração de características baseados na energia dos coeficientes de decomposição da transformada wavelet bem como o algoritmo à trous modificado. São propostos dois novos vetores de descritores de energia (VDE) baseados no primeiro segmento transitório do evento. Para a classificação destes eventos foi utilizado um algoritmo de indução de regras de decisão (CN2), que gera regras de simples implementação. Todos os métodos de classificação utilizados nesta tese estão baseados em regras, sendo seu desempenho avaliado por meio da matriz de confusão.
Título em inglês
Characterization of power quality transient events using Intelligent systems and signal processing.
Palavras-chave em inglês
À trous algorithm
Feature extraction
Power quality
Rule-based systems
Signal processing
Wavelet transform
Resumo em inglês
Diagnosing events that affect power quality have become a worldwide concern, especially with respect to two important issues related to the relative location of the event origin (RLEO) and automatic cause classification of events (ACCE). The first one is related to the identification of the event source, i.e. either upstream or downstream in relation to the power quality meter (PQM). The second one can be subdivided into two groups, namely the classification of internal causes and of external causes. Internal causes are related to events produced by power system operation (connection or disconnection of feeders, power transformer inrush, capacitor switching, amongst others) and external causes that are related to events produced by external faults to the power system (network contacts to tree branches, animals contact, atmospheric discharges, amongst others). Both topics, RLEO and ACCE, are herein considered. In order to classify events due to internal or external causes, one should first define whether it is an actual event, what demands the RLEO. This makes use of a segmentation process applied to the voltage and current waveforms. The segmentation identifies the transient and stationary segments within the waveforms, contributing also to the feature extraction for different classification algorithms. Based on the aforementioned, this research proposes a methodology to diagnose power quality events, focusing on RLEO and ACCE. Different algorithms of segmentation, feature extraction and classification were then developed by the use of a computational tool implemented in MatLab®, that considers also the preprocessing of voltage and current signals in a real data base which was made available by a distribution company in Sao Paulo State. Besides that, new RLEO algorithms have shown satisfactory results when compared to algorithms published in the scientific literature. As for the internal causes, two new indices were proposed in order to separate events produced by faults or by the connection of power transformers. New algorithms for feature extraction are proposed, which are based on the energy of decomposition coefficients of the wavelet transform as well as the modified à trous algorithm. Two vectors of energy descriptors are proposed, which are based on the first transient segment of the event. The classification of such events was carried out by an induction algorithm of decision rules (CN2), that generates easily implementable rules. All classification methods utilized in this thesis are based on rules and their performances are assessed by the confusion matrix.
 
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Data de Publicação
2013-08-02
 
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