Estimador seletivo do conteúdo harmônico de tensão e corrente baseado em rede neural profunda
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSCAR |
Texto Completo: | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/16126 |
Resumo: | A common issue when non-linear loads are present in electric power distribution systems is voltage and/or current harmonic distortion. This power quality (PQ) problem can be mitigated, but first the harmonic components need to be identified or estimated. The main goal of this work is to develop a method for the selective estimation of amplitudes and phase shifts of the 3, 5, 7 and 9 harmonics from quarter-cycle samples of unknown waveforms, based on deep neural networks (DNN). A sample set of quarter-cycle current waveforms was generated for DNN training, validation and testing. An grid search for parameters was used together with cross validation to define the configuration of the computational model, which resulted in the DNN configuration used in this work. Other regression methods were compared to DNN to justify its use, showing that the neural network method is capable of achieving lower errors in relation to the other methods tested. Test results show that it is possible to achieve total harmonic distortion (THD) attenuation by means of an ideal active power filter (APF). This APF receives the reference current generated through the amplitudes and phase angles estimated by the proposed DNN. An THD attenuation was achieved from 18.54% to 0.81% in the case study carried out with ideal APF. The method validation took place through computer simulations that demonstrated the ability to selectively estimate harmonics through a current signal with a quarter-cycle sampling. The main contribution of this work is the proposal of a selective harmonic estimation method that can be used, for example, in an APF, for harmonic distortion attenuation, or in PQ monitoring and control applications. |
id |
SCAR_f2d838de3d62e66dd5354cb363104da9 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/16126 |
network_acronym_str |
SCAR |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFSCAR |
repository_id_str |
4322 |
spelling |
Bernardino, Luiz Gustavo ReisNascimento, Claudionor Francisco dohttp://lattes.cnpq.br/7482480424827756Marafão, Fernando Pinhabelhttp://lattes.cnpq.br/4445980482980663http://lattes.cnpq.br/6128424394311400b5464d43-ab10-4c54-b428-3ac9c83be69a2022-05-13T10:03:56Z2022-05-13T10:03:56Z2022-04-27BERNARDINO, Luiz Gustavo Reis. Estimador seletivo do conteúdo harmônico de tensão e corrente baseado em rede neural profunda. 2022. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2022. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/16126.https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/16126A common issue when non-linear loads are present in electric power distribution systems is voltage and/or current harmonic distortion. This power quality (PQ) problem can be mitigated, but first the harmonic components need to be identified or estimated. The main goal of this work is to develop a method for the selective estimation of amplitudes and phase shifts of the 3, 5, 7 and 9 harmonics from quarter-cycle samples of unknown waveforms, based on deep neural networks (DNN). A sample set of quarter-cycle current waveforms was generated for DNN training, validation and testing. An grid search for parameters was used together with cross validation to define the configuration of the computational model, which resulted in the DNN configuration used in this work. Other regression methods were compared to DNN to justify its use, showing that the neural network method is capable of achieving lower errors in relation to the other methods tested. Test results show that it is possible to achieve total harmonic distortion (THD) attenuation by means of an ideal active power filter (APF). This APF receives the reference current generated through the amplitudes and phase angles estimated by the proposed DNN. An THD attenuation was achieved from 18.54% to 0.81% in the case study carried out with ideal APF. The method validation took place through computer simulations that demonstrated the ability to selectively estimate harmonics through a current signal with a quarter-cycle sampling. The main contribution of this work is the proposal of a selective harmonic estimation method that can be used, for example, in an APF, for harmonic distortion attenuation, or in PQ monitoring and control applications.Um problema comum quando cargas não-lineares estão presentes em sistemas de distribuição de energia elétrica é a distorção harmônica de tensão e/ou corrente. Esse problema de qualidade da energia elétrica (QEE) pode ser mitigado, mas antes os componentes harmônicos precisam ser identificados ou estimados. O objetivo deste trabalho é desenvolver um método para a estimativa seletiva de amplitudes e ângulos de fase dos componentes harmônicos de 3ª, 5ª, 7ª e 9ª ordens a partir de amostras de um quarto de ciclo de formas de onda desconhecidas, baseado em redes neurais profundas (DNN - deep neural networks). Um conjunto de amostras de formas de onda de corrente com um quarto de ciclo foi gerado para treinamento, validação e testes da DNN. Utilizou-se a busca exaustiva por parâmetros em conjunto com a validação cruzada para a definição da configuração do modelo computacional, o que resultou na configuração de DNN utilizada neste trabalho. Outros métodos de regressão foram comparados à DNN para justificar o seu uso, mostrando que o método de redes neurais é capaz de alcançar menores erros em relação aos demais métodos testados. Os resultados de testes mostram que é possível realizar atenuação da distorção harmônica total (THD) por meio de um filtro ativo de potência (FAP) ideal. Esse FAP recebe a corrente de referência gerada por meio das amplitudes e ângulos de fase estimados pela DNN proposta. Conseguiu-se uma atenuação da THD de 18,54% para 0,81% no estudo de caso realizado com FAP ideal. A validação do método ocorreu por meio de simulações computacionais que demonstraram a capacidade de estimar seletivamente os harmônicos por meio de um sinal de corrente com amostragem de um quarto de ciclo. A principal contribuição do trabalho é a proposta de um método de estimativa harmônica seletiva que pode ser empregado, por exemplo, em um FAP, para atenuação da distorção harmônica, ou em aplicações de monitoramento e controle da QEE.Não recebi financiamentoporUniversidade 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/openAccessEstimativa do conteúdo harmônicoRedes neurais artificiaisAprendizado profundoAprendizado de máquinaQualidade da energia elétricaENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAEstimador seletivo do conteúdo harmônico de tensão e corrente baseado em rede neural profundaSelective voltage and current harmonic content estimator based on deep neural networkinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis600600c8ef3cdd-b134-4a83-99dd-58513cbce793reponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALdissertacao_luiz_gustavo_reis_bernardino_UFSCar_final.pdfdissertacao_luiz_gustavo_reis_bernardino_UFSCar_final.pdfDissertação de Mestradoapplication/pdf2391698https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/16126/1/dissertacao_luiz_gustavo_reis_bernardino_UFSCar_final.pdfa5843addf24315f38708b04d25ad8605MD51Carta_BCo_Luiz Gustavo Reis Bernardino(1).pdfCarta_BCo_Luiz Gustavo Reis Bernardino(1).pdfCarta Comprovanteapplication/pdf234534https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/16126/3/Carta_BCo_Luiz%20Gustavo%20Reis%20Bernardino%281%29.pdfd52431d538e869b980dde913512338f5MD53CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/16126/4/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD54TEXTdissertacao_luiz_gustavo_reis_bernardino_UFSCar_final.pdf.txtdissertacao_luiz_gustavo_reis_bernardino_UFSCar_final.pdf.txtExtracted texttext/plain159159https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/16126/5/dissertacao_luiz_gustavo_reis_bernardino_UFSCar_final.pdf.txt45165c794ffa90640ba5025c7f181800MD55Carta_BCo_Luiz Gustavo Reis Bernardino(1).pdf.txtCarta_BCo_Luiz Gustavo Reis Bernardino(1).pdf.txtExtracted texttext/plain1477https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/16126/7/Carta_BCo_Luiz%20Gustavo%20Reis%20Bernardino%281%29.pdf.txtd0839bf996f69ad52c638081e0448d07MD57THUMBNAILdissertacao_luiz_gustavo_reis_bernardino_UFSCar_final.pdf.jpgdissertacao_luiz_gustavo_reis_bernardino_UFSCar_final.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6314https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/16126/6/dissertacao_luiz_gustavo_reis_bernardino_UFSCar_final.pdf.jpga1d64af568dd38f37894f7e147c72c1cMD56Carta_BCo_Luiz Gustavo Reis Bernardino(1).pdf.jpgCarta_BCo_Luiz Gustavo Reis Bernardino(1).pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7526https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/16126/8/Carta_BCo_Luiz%20Gustavo%20Reis%20Bernardino%281%29.pdf.jpge3f28c4fb0ff1dffbdfed74c77466a80MD58ufscar/161262023-09-18 18:32:31.046oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/16126Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:32:31Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
dc.title.por.fl_str_mv |
Estimador seletivo do conteúdo harmônico de tensão e corrente baseado em rede neural profunda |
dc.title.alternative.eng.fl_str_mv |
Selective voltage and current harmonic content estimator based on deep neural network |
title |
Estimador seletivo do conteúdo harmônico de tensão e corrente baseado em rede neural profunda |
spellingShingle |
Estimador seletivo do conteúdo harmônico de tensão e corrente baseado em rede neural profunda Bernardino, Luiz Gustavo Reis Estimativa do conteúdo harmônico Redes neurais artificiais Aprendizado profundo Aprendizado de máquina Qualidade da energia elétrica ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
title_short |
Estimador seletivo do conteúdo harmônico de tensão e corrente baseado em rede neural profunda |
title_full |
Estimador seletivo do conteúdo harmônico de tensão e corrente baseado em rede neural profunda |
title_fullStr |
Estimador seletivo do conteúdo harmônico de tensão e corrente baseado em rede neural profunda |
title_full_unstemmed |
Estimador seletivo do conteúdo harmônico de tensão e corrente baseado em rede neural profunda |
title_sort |
Estimador seletivo do conteúdo harmônico de tensão e corrente baseado em rede neural profunda |
author |
Bernardino, Luiz Gustavo Reis |
author_facet |
Bernardino, Luiz Gustavo Reis |
author_role |
author |
dc.contributor.authorlattes.por.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/6128424394311400 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Bernardino, Luiz Gustavo Reis |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Nascimento, Claudionor Francisco do |
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/7482480424827756 |
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv |
Marafão, Fernando Pinhabel |
dc.contributor.advisor-co1Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/4445980482980663 |
dc.contributor.authorID.fl_str_mv |
b5464d43-ab10-4c54-b428-3ac9c83be69a |
contributor_str_mv |
Nascimento, Claudionor Francisco do Marafão, Fernando Pinhabel |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Estimativa do conteúdo harmônico Redes neurais artificiais Aprendizado profundo Aprendizado de máquina Qualidade da energia elétrica |
topic |
Estimativa do conteúdo harmônico Redes neurais artificiais Aprendizado profundo Aprendizado de máquina Qualidade da energia elétrica ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
description |
A common issue when non-linear loads are present in electric power distribution systems is voltage and/or current harmonic distortion. This power quality (PQ) problem can be mitigated, but first the harmonic components need to be identified or estimated. The main goal of this work is to develop a method for the selective estimation of amplitudes and phase shifts of the 3, 5, 7 and 9 harmonics from quarter-cycle samples of unknown waveforms, based on deep neural networks (DNN). A sample set of quarter-cycle current waveforms was generated for DNN training, validation and testing. An grid search for parameters was used together with cross validation to define the configuration of the computational model, which resulted in the DNN configuration used in this work. Other regression methods were compared to DNN to justify its use, showing that the neural network method is capable of achieving lower errors in relation to the other methods tested. Test results show that it is possible to achieve total harmonic distortion (THD) attenuation by means of an ideal active power filter (APF). This APF receives the reference current generated through the amplitudes and phase angles estimated by the proposed DNN. An THD attenuation was achieved from 18.54% to 0.81% in the case study carried out with ideal APF. The method validation took place through computer simulations that demonstrated the ability to selectively estimate harmonics through a current signal with a quarter-cycle sampling. The main contribution of this work is the proposal of a selective harmonic estimation method that can be used, for example, in an APF, for harmonic distortion attenuation, or in PQ monitoring and control applications. |
publishDate |
2022 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2022-05-13T10:03:56Z |
dc.date.available.fl_str_mv |
2022-05-13T10:03:56Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2022-04-27 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.citation.fl_str_mv |
BERNARDINO, Luiz Gustavo Reis. Estimador seletivo do conteúdo harmônico de tensão e corrente baseado em rede neural profunda. 2022. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2022. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/16126. |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/16126 |
identifier_str_mv |
BERNARDINO, Luiz Gustavo Reis. Estimador seletivo do conteúdo harmônico de tensão e corrente baseado em rede neural profunda. 2022. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2022. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/16126. |
url |
https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/16126 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.confidence.fl_str_mv |
600 600 |
dc.relation.authority.fl_str_mv |
c8ef3cdd-b134-4a83-99dd-58513cbce793 |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de São Carlos Câmpus São Carlos |
dc.publisher.program.fl_str_mv |
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica - PPGEE |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UFSCar |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de São Carlos Câmpus São Carlos |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFSCAR instname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR) instacron:UFSCAR |
instname_str |
Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR) |
instacron_str |
UFSCAR |
institution |
UFSCAR |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFSCAR |
collection |
Repositório Institucional da UFSCAR |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/16126/1/dissertacao_luiz_gustavo_reis_bernardino_UFSCar_final.pdf https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/16126/3/Carta_BCo_Luiz%20Gustavo%20Reis%20Bernardino%281%29.pdf https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/16126/4/license_rdf https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/16126/5/dissertacao_luiz_gustavo_reis_bernardino_UFSCar_final.pdf.txt https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/16126/7/Carta_BCo_Luiz%20Gustavo%20Reis%20Bernardino%281%29.pdf.txt https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/16126/6/dissertacao_luiz_gustavo_reis_bernardino_UFSCar_final.pdf.jpg https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/16126/8/Carta_BCo_Luiz%20Gustavo%20Reis%20Bernardino%281%29.pdf.jpg |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
a5843addf24315f38708b04d25ad8605 d52431d538e869b980dde913512338f5 e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 45165c794ffa90640ba5025c7f181800 d0839bf996f69ad52c638081e0448d07 a1d64af568dd38f37894f7e147c72c1c e3f28c4fb0ff1dffbdfed74c77466a80 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1802136406464659456 |