Gerenciamento da qualidade da energia elétrica em smart grids baseado em técnicas de soft computing
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSCAR |
Texto Completo: | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/14390 |
Resumo: | The increasing use of nonlinear loads (mainly those based on power electronics), the integration of renewable sources (such as wind and photovoltaic), atmospheric discharges, starting of motors and driving large load blocks generate disturbances that affect the Power Quality, i.e., the energy delivered to consumers. In the Smart Grids context, the distribution utilities seek ways to monitor the Power Quality, so that disturbances can be detected by smart meters and the resulting data should be compressed to ensure an efficient exchange of data packets. In this sense, it is expected that, after unpacking the data, the signals will be recovered with few information losses and can be classified to assist in the utilities’ decision making. Therefore, this work proposes a framework based on the edge and cloud computing technologies, where the processes of detection/segmentation, compression and classification of power quality disturbances will be properly performed. To analyze the performance of this framework, a synthetic database with 15 disturbance classes (simple and combined) was generated. Thus, detection of disturbances was performed by a Decision Tree capable of identifying 94.71% of the disturbance windows. Next, the disturbances detected were submitted to a treatment stage in order to guarantee a more efficient segmentation of the signals. The resulting windows of disturbances were then compressed using a Wavelet Transform, considering filters from the Daubechies family, in which it was possible to reduce the data packets to a compression rate greater than 3.6. Through data unpacking, a low information loss was observed. Finally, there was a transformation of the temporal signals in Recurrence Plots, Gramian Angular Summation Field and Gramian Angular Difference Field in order to identify the voltage signal patterns through a set of Convolutional Neural Networks. In this context, the proposed approach allows to obtain an average accuracy above 94%. Thus, the results of this research will contribute to advance the state-of-the-art in Power Quality automatic signal processing. |
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In the Smart Grids context, the distribution utilities seek ways to monitor the Power Quality, so that disturbances can be detected by smart meters and the resulting data should be compressed to ensure an efficient exchange of data packets. In this sense, it is expected that, after unpacking the data, the signals will be recovered with few information losses and can be classified to assist in the utilities’ decision making. Therefore, this work proposes a framework based on the edge and cloud computing technologies, where the processes of detection/segmentation, compression and classification of power quality disturbances will be properly performed. To analyze the performance of this framework, a synthetic database with 15 disturbance classes (simple and combined) was generated. Thus, detection of disturbances was performed by a Decision Tree capable of identifying 94.71% of the disturbance windows. Next, the disturbances detected were submitted to a treatment stage in order to guarantee a more efficient segmentation of the signals. The resulting windows of disturbances were then compressed using a Wavelet Transform, considering filters from the Daubechies family, in which it was possible to reduce the data packets to a compression rate greater than 3.6. Through data unpacking, a low information loss was observed. Finally, there was a transformation of the temporal signals in Recurrence Plots, Gramian Angular Summation Field and Gramian Angular Difference Field in order to identify the voltage signal patterns through a set of Convolutional Neural Networks. In this context, the proposed approach allows to obtain an average accuracy above 94%. Thus, the results of this research will contribute to advance the state-of-the-art in Power Quality automatic signal processing.O crescente uso de cargas não lineares (principalmente as baseadas em dispositivos de eletrônica de potência), a inserção de fontes renováveis (como eólica e fotovoltaica), descargas atmosféricas, partida de motores e energização de grandes blocos de carga geram distúrbios que afetam a Qualidade da Energia Elétrica que é entregue aos consumidores. No âmbito de Smart Grids, as concessionárias de distribuição de energia elétrica buscam meios de monitorar a Qualidade da Energia Elétrica, de forma que os distúrbios possam ser detectados por smart meters e as informações possam ser compactadas e transmitidas de forma eficiente. Ainda, espera-se que, após a descompactação, os sinais sejam recuperados com poucas perdas e possam ser classificados para auxiliar nas tomadas de decisão da concessionária. Portanto, este trabalho propõe um framework baseado em edge computing e cloud computing, onde os processos de detecção/segmentação, compressão e classificação dos distúrbios serão devidamente realizados. Para analisar o desempenho desse framework, foi gerada uma base de dados sintéticos com 15 classes de distúrbios (simples e combinados). Neste sentido, a detecção dos distúrbios foi realizada por uma Árvore de Decisão capaz de identificar 94,71% das janelas de distúrbios. Na sequência, os distúrbios detectados foram submetidos a uma etapa de tratamento, a fim de garantir uma segmentação mais eficiente dos sinais. As janelas de distúrbio resultantes foram então comprimidas por meio de uma Transformada Wavelet, considerando filtros da família Daubechies, em que foi possível reduzir os pacotes de dados a uma taxa de compressão superior a 3,6. Por meio da descompactação, notou-se uma baixa perda de informação. Por fim, realizou-se a transformação dos sinais temporais em Gráficos de Recorrência, Gramian Angular Summation Field e Gramian Angular Difference Field com o intuito de contribuir de forma efetiva ao processo de classificação dos distúrbios, feito por meio de um conjunto de Redes Neurais Convolucionais. Neste contexto, a abordagem proposta possibilitou uma acurácia média acima de 94%. Assim, os resultados desta pesquisa contribuirão no avanço do estado da arte em mecanismos de processamento automático de sinais em prol da Qualidade da Energia Elétrica.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)CAPES: Código de Financiamento 001porUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica - PPGEEUFSCarAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessAprendizado de máquinasClassificação de distúrbiosCompressão de dadosDetecção de distúrbiosProcessamento de sinaisQualidade da energia elétricaMachine learningDisturbances classificationData compressionDisturbances detectionSignal processingPower qualityENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIAGerenciamento da qualidade da energia elétrica em smart grids baseado em técnicas de soft computingPower quality management in smart grids based on soft computing techniquesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis600600bb8d173a-edce-4320-a3d9-7d30ffae1cf9reponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALDissertacao_Anderson_UFSCar_versao_final.pdfDissertacao_Anderson_UFSCar_versao_final.pdfRelatório de pesquisaapplication/pdf26894057https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/14390/1/Dissertacao_Anderson_UFSCar_versao_final.pdf494764a37a34058a01e64516f435d893MD51Carta comprovante da versao final de teses e dissertacoes_assinada_.pdfCarta comprovante da versao final de teses e dissertacoes_assinada_.pdfCarta Comprovanteapplication/pdf201782https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/14390/2/Carta%20comprovante%20da%20versao%20final%20de%20teses%20e%20dissertacoes_assinada_.pdff4940a6c03790fada4a766c5ab78920eMD52CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/14390/3/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD53TEXTDissertacao_Anderson_UFSCar_versao_final.pdf.txtDissertacao_Anderson_UFSCar_versao_final.pdf.txtExtracted texttext/plain300984https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/14390/4/Dissertacao_Anderson_UFSCar_versao_final.pdf.txtce06801163a4f3899bf02f5301bba6f0MD54Carta comprovante da versao final de teses e dissertacoes_assinada_.pdf.txtCarta comprovante da versao final de teses e dissertacoes_assinada_.pdf.txtExtracted texttext/plain1285https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/14390/6/Carta%20comprovante%20da%20versao%20final%20de%20teses%20e%20dissertacoes_assinada_.pdf.txt610f37e5fa84f0447666797106bc8ee3MD56THUMBNAILDissertacao_Anderson_UFSCar_versao_final.pdf.jpgDissertacao_Anderson_UFSCar_versao_final.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6286https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/14390/5/Dissertacao_Anderson_UFSCar_versao_final.pdf.jpge02f54d74c6b32ac98959e51ea9e0a30MD55Carta comprovante da versao final de teses e dissertacoes_assinada_.pdf.jpgCarta comprovante da versao final de teses e dissertacoes_assinada_.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6479https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/14390/7/Carta%20comprovante%20da%20versao%20final%20de%20teses%20e%20dissertacoes_assinada_.pdf.jpg99a8d812888e22631a11d03e4e351321MD57ufscar/143902023-09-18 18:32:11.681oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/14390Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:32:11Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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