Comparação de métodos de detecção de distúrbios de qualidade da energia elétrica.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2011 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
Texto Completo: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/3222 |
Resumo: | A detecção de distúrbios de qualidade da energia elétrica é uma tarefa muito importante para a proteção do sistema elétrico e manutenção do suprimento de energia. Destarte, ela deve ser feita de forma eficiente, no monitoramento dos sinais de tensão e corrente do sistema com a utilização de métodos de processamento de sinais para identificação destes eventos. O monitoramento proposto nesta dissertação inicia com a decomposição do sinal gerados em uma bancada de simulação de distúrbios na qualidade da energia elétrica e utiliza a Transformada de Fourier Janelada (TFJ) e Transformada Wavelet (TW). Esses métodos utilizam uma frequência de amostragem é de 30.720 Hz, escolhida para que sejam gerados 512 pontos a cada ciclo de sinal analisado, cuja frequência fundamental é 60 Hz. Desta forma, pode ser feita a discretização de sinal até a frequência de 15.360 Hz, que corresponde a 256º harmônico. Os métodos fazem a comparação do sinal amostrado com o sinal de referência sem distúrbio. O resultado é comparado com a detecção feita na bancada para verificar o erro. A detecção consiste em identificar o evento e pré-classificá-lo sem o auxilio de técnicas complementares. Deste modo, este trabalho apresenta um comparativo do desempenho desses métodos demostrando que ambos apresentam uma baixa eficiência na detecção de pelo menos um distúrbio na qualidade da energia elétrica. |
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Comparação de métodos de detecção de distúrbios de qualidade da energia elétrica.Comparison of methods for detecting disturbances of electric power quality.Transformada de Fourier com Janela.Transformada wavelet.Distúrbios da Qualidade da Energia Elétrica.Detecção.Fourier Transform with Window.Transformed wavelet.Electrical Power Quality Disturbances.Detection.Engenharia Elétrica.A detecção de distúrbios de qualidade da energia elétrica é uma tarefa muito importante para a proteção do sistema elétrico e manutenção do suprimento de energia. Destarte, ela deve ser feita de forma eficiente, no monitoramento dos sinais de tensão e corrente do sistema com a utilização de métodos de processamento de sinais para identificação destes eventos. O monitoramento proposto nesta dissertação inicia com a decomposição do sinal gerados em uma bancada de simulação de distúrbios na qualidade da energia elétrica e utiliza a Transformada de Fourier Janelada (TFJ) e Transformada Wavelet (TW). Esses métodos utilizam uma frequência de amostragem é de 30.720 Hz, escolhida para que sejam gerados 512 pontos a cada ciclo de sinal analisado, cuja frequência fundamental é 60 Hz. Desta forma, pode ser feita a discretização de sinal até a frequência de 15.360 Hz, que corresponde a 256º harmônico. Os métodos fazem a comparação do sinal amostrado com o sinal de referência sem distúrbio. O resultado é comparado com a detecção feita na bancada para verificar o erro. A detecção consiste em identificar o evento e pré-classificá-lo sem o auxilio de técnicas complementares. Deste modo, este trabalho apresenta um comparativo do desempenho desses métodos demostrando que ambos apresentam uma baixa eficiência na detecção de pelo menos um distúrbio na qualidade da energia elétrica.The detection of disturbances of power quality is a very important task for system protection and maintenance of electric power supply. In this context, it must be done efficiently, in monitoring for signls of voltages and currents of the system, using signal processing methods for identifying these events. The monitoring proposed here starts with the decomposition of the signal generated in a bench simulation of disturbances in power quality and uses the Fourier Transform Window (TFW) and Wavelet Transform (WT). These methods use a sampling frequency of 30,720 Hz is chosen to be generated 512 points in each cycle of the analyzed signal whose fundamental frequency is 60 Hz Thus, the discretization can be made to the signal frequency of 15,360 Hz, which corresponds to 256º harmonic. Os methods make comparison of the sampled signal with the reference signal without disturbance. The result is compared with detection done at the bench to verify the error. The detection is to identify the event and pre-classifies it without the help of complementary techniques. Thus, this work presents a comparative performance of these methods by demonstrating that both have a low efficiency in detecting at least one disturbance in the power quality.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIPÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICAUFCGNEVES, Washington Luiz Araújo.NEVES, W. L. A.http://lattes.cnpq.br/3107104665517286BELATI, Edmarcio Antonio.BELATI, E. A.http://lattes.cnpq.br/5679206511284680SOUZA, Benemar Alencar de.FERNANDES JÚNIOR, Damásio.CESÁRIO, Frederico Ramos.2011-03-172019-03-25T16:19:01Z2019-03-252019-03-25T16:19:01Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/3222CESÁRIO, Frederico Ramos. Comparação de métodos de detecção de distúrbios de qualidade da energia elétrica. 2011. 82f. (Dissertação de Mestrado em Engenharia Elétrica), Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba Brasil, 2011.porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG2021-06-14T20:43:37Zoai:localhost:riufcg/3222Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512021-06-14T20:43:37Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false |
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