Abstract
O conceito de Qualidade da Energia está relacionado a um conjunto de alterações que podem ocorrer no sistema elétrico. Tais alterações (distúrbios/faltas) podem ocorrer em várias partes do sistema de energia, sejam nas instalações elétricas dos consumidores ou no sistema supridor da concessionária, causando prejuízos financeiros a ambas as partes. Por isso, é de fundamental importância a detecção e classificação em tempo real desses distúrbios de modo automático. Para reconhecimento e classificação de padrões, são considerados modelos inteligentes evolutivos, ou seja, modelos equipados com algoritmos de aprendizado incrementais online capazes de alterar seus parâmetros e estrutura, conforme novas informações surgem em um fluxo de dados. Em particular, é considerada a modelagem evolutiva baseada em conjuntos fuzzy (FBeM). Para o pré-processamento dos dados mensurados, e extração de variáveis indicadoras da presença de distúrbios, é considerado o filtro Hodrick-Prescott, a técnica de transformada rápida de Fourier e o valor eficaz da tensão. O modelo desenvolvido neste trabalho tem alcançado um desempenho comparável àqueles de modelos estado da arte na área de qualidade de energia. Detecção e classificação de distúrbios tais como elevação de tensão, sub-harmônico, transitório oscilatório, spikes e notching, ocorrendo de forma simultânea ou não, são alcançadas com acurácia de, aproximadamente, 99%.
Highlights
The concept of power quality is related to a set of changes that may occur in the electrical system.These result in flaws or bad consumer equipment operation
Novidades devem ser detectadas e armazenadas em modelos auto ajustáveis em modo online (GARCIA et al, 2019; SILVA et al, 2018; LEITE et al, 2009; SOARES et al, 2019)
Modelos de detecção e classificação fuzzy evolutivos são capazes de detectar novos distúrbios, pois sua base de regras evolui de acordo com o fluxo de dados
Summary
Conforme os benefícios da energia elétrica passam a fazer parte do dia a dia das pessoas, é natural que se inicie um processo de discussão quanto à qualidade da energia elétrica (QEE) (DUGAN, 2003; OLIVEIRA, 2000; FERREIRA, 2010). Algoritmos de detecção e classificação de distúrbios devem ser aptos a lidar com a ocorrência de novidades nos padrões dos dados. Outra questão que dificulta o desenvolvimento de sistemas de monitoramento da qualidade de energia baseados em métodos estatísticos e métodos convencionais de inteligência computacional é o surgimento de condições de falta/distúrbios não previstas. Modelos de detecção e classificação fuzzy evolutivos são capazes de detectar novos distúrbios, pois sua base de regras evolui de acordo com o fluxo de dados. Foi considerada a modelagem evolutiva baseada em conjuntos fuzzy (FBeM - Fuzzy Set Based evolving Modeling) (LEITE; GOMIDE, 2012), que é novidade como método aplicado à análise da qualidade da energia elétrica. São abordados os seguintes distúrbios neste trabalho: sipke, notch, sub-harmônicos, transitório oscilatório e elevação de tensão
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