Separação e estimação de harmônicos e inter-harmônicos em sinais do sistema elétrico de potência baseadas na análise de componentes independentes

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Oliveira, Patrick Santos de
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFJF
Texto Completo: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/14495
Resumo: O Sistema Elétrico de Potência (SEP) sofre cada vez mais com distúrbios eletromagnéticos que impactam nos consumidores do sistema em seus diversos níveis de fornecimento. O constante crescimento da geração distribuída e renovável contribui para a necessidade de revisão dos limites estabelecidos pelas normas reguladoras. Afundamentos de tensão, Flicker, desbalanço de fase e distorção harmônica estão entre os eventos que podem deteriorar a qualidade da energia elétrica (QEE). Neste contexto, este trabalho apresenta um novo método para separação de harmônicos e inter-harmônicos em sinais do SEP baseado na Análise de Componentes Independentes (ICA). A primeira etapa do método é a montagem de uma matriz de misturas, pelo método de Análise de Componentes Independentes de Canal Único (SCICA), com M versões atrasadas do sinal analisado, aplicando-se em seguida, o algoritmo de identificação cega de segunda ordem (SOBI) para estimação dos componentes independentes. Na sequência, os sinais são agrupados através de filtros casados sintonizados nas frequências dos harmônicos de interesse. Filtros FIR adaptativos são projetados automaticamente para realizar a filtragem de cada harmônico baseada na resposta dos componentes harmônicos detectados pelos filtros casados. Os pares de componentes inter-harmônicos são identificados por similaridade espectral, após a exclusão de componentes indesejados, sendo extraídos do sinal. Para avaliar o desempenho do método, são aplicados sinais sintéticos e reais, com harmônicos, inter-harmônicos, e distúrbios simultâneos. Os resultados são avaliados pelo de erro quadrático médio relativo (RRMSE) e diferença espectral relativa (RSD), comparando-se as saídas do método com os sinais originais. O método mostrou bom desempenho na extração dos componentes independentes, mesmo na presença de harmônicos variantes no tempo, relação sinal ruído baixa e na presença de outros distúrbios. Foram obtidos resultados com os menores RRMSE nos casos simulados com diferentes níveis de afundamento quando comparados a outros métodos de estimação e separação de harmônicos. Sinais reais de tensão e corrente foram aplicados ao método, e inúmeros componentes harmônicos foram extraídos, o que possibilitou o cálculo de níveis de distorção harmônica dos sinais, mesmo com o comportamento variante no tempo deste tipo de fonte. É exigido baixo nível de parametrização, uma vez que os harmônicos presentes no sinal são identificados e os inter harmônicos são detectados, realizando a extração de componentes adaptada ao conteúdo da janela. O método não apresentou o menor RRMSE para os sinais simulados invariantes no tempo, no entanto, manteve o erro abaixo de 3, 5.10−3. O método proposto apresentou o menor RRMSE para sinais variantes no tempo comparado aos demais métodos analisados, dentre eles, com valor inferior a 5.10−3 para um afundamento de 60%. Embora o algoritmo SOBI tenha sido utilizado com a finalidade de separação dos componentes independentes, o método permite a possibilidade de utilização de outro algoritmo de separação cega, dando maior flexibilidade de implementação. Dessa forma, o método se mostrou capaz de ser utilizado para uma grande variedade de sinais.
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O constante crescimento da geração distribuída e renovável contribui para a necessidade de revisão dos limites estabelecidos pelas normas reguladoras. Afundamentos de tensão, Flicker, desbalanço de fase e distorção harmônica estão entre os eventos que podem deteriorar a qualidade da energia elétrica (QEE). Neste contexto, este trabalho apresenta um novo método para separação de harmônicos e inter-harmônicos em sinais do SEP baseado na Análise de Componentes Independentes (ICA). A primeira etapa do método é a montagem de uma matriz de misturas, pelo método de Análise de Componentes Independentes de Canal Único (SCICA), com M versões atrasadas do sinal analisado, aplicando-se em seguida, o algoritmo de identificação cega de segunda ordem (SOBI) para estimação dos componentes independentes. Na sequência, os sinais são agrupados através de filtros casados sintonizados nas frequências dos harmônicos de interesse. Filtros FIR adaptativos são projetados automaticamente para realizar a filtragem de cada harmônico baseada na resposta dos componentes harmônicos detectados pelos filtros casados. Os pares de componentes inter-harmônicos são identificados por similaridade espectral, após a exclusão de componentes indesejados, sendo extraídos do sinal. Para avaliar o desempenho do método, são aplicados sinais sintéticos e reais, com harmônicos, inter-harmônicos, e distúrbios simultâneos. Os resultados são avaliados pelo de erro quadrático médio relativo (RRMSE) e diferença espectral relativa (RSD), comparando-se as saídas do método com os sinais originais. O método mostrou bom desempenho na extração dos componentes independentes, mesmo na presença de harmônicos variantes no tempo, relação sinal ruído baixa e na presença de outros distúrbios. Foram obtidos resultados com os menores RRMSE nos casos simulados com diferentes níveis de afundamento quando comparados a outros métodos de estimação e separação de harmônicos. Sinais reais de tensão e corrente foram aplicados ao método, e inúmeros componentes harmônicos foram extraídos, o que possibilitou o cálculo de níveis de distorção harmônica dos sinais, mesmo com o comportamento variante no tempo deste tipo de fonte. É exigido baixo nível de parametrização, uma vez que os harmônicos presentes no sinal são identificados e os inter harmônicos são detectados, realizando a extração de componentes adaptada ao conteúdo da janela. O método não apresentou o menor RRMSE para os sinais simulados invariantes no tempo, no entanto, manteve o erro abaixo de 3, 5.10−3. O método proposto apresentou o menor RRMSE para sinais variantes no tempo comparado aos demais métodos analisados, dentre eles, com valor inferior a 5.10−3 para um afundamento de 60%. Embora o algoritmo SOBI tenha sido utilizado com a finalidade de separação dos componentes independentes, o método permite a possibilidade de utilização de outro algoritmo de separação cega, dando maior flexibilidade de implementação. Dessa forma, o método se mostrou capaz de ser utilizado para uma grande variedade de sinais.The Electric Power System (SEP) is increasingly suffering from electromagnetic disturbances that impact system consumers at their various levels of supply. The constant growth of distributed and renewable generation contributes to the need to revise the limits established by regulatory standards. Voltage sags, Flicker, phase unbalance and harmonic distortion are among the events that can deteriorate the quality of electrical energy (QEE). In this context, this work presents a new method for harmonic and interharmonic separation in SEP signals based on Independent Component Analysis (ICA). The first step of the method is to assemble a mixture matrix by the Single Channel Independent Component Analysis (SCICA) method with M late versions of the analyzed signal, and then apply the second order blind identification algorithm (SOBI) for estimation of independent components. Next, the signals are grouped through matched filters tuned to the harmonic frequencies of interest. Adaptive FIR filters are automatically designed to filter each harmonic based on the response of the harmonic components detected by the matched filters. Interharmonic component pairs are identified by spectral similarity after deletion of unwanted components and are extracted from the signal. To evaluate the performance of the method, synthetic and real signals are applied, with harmonics, interharmonics, and simultaneous disturbances. The results are evaluated by the relative mean square error (RRMSE) and relative spectral difference (RSD), comparing the method outputs with the original signals. The method showed good performance in the extraction of independent components, even in the presence of time varying harmonics, low signal to noise ratio and in the presence of other disturbances. Results were obtained with the lowest RRMSE in simulated cases with different sag levels when compared to other estimation methods and harmonic separation. Actual voltage and current signals were applied to the method, and numerous harmonic components were extracted, which allowed the calculation of signal harmonic distortion levels, even with the time-varying behavior of this type of source. Low level of parameterization is required, since the harmonics present in the signal are identified and the interharmonics are detected, performing component extraction adapted to the window content. The method did not present the lowest RRMSE for the time invariant simulated signals, however, it kept the error below 3, 5.10−3. The proposed method presented the lowest RRMSE for time-varying signals compared to the other methods analyzed, among them, with a value lower than 5.10−3 for a 60 % sag. Although the SOBI algorithm was used for the purpose of separating the independent components, the method allows the possibility of using another blind separation algorithm, giving greater implementation flexibility. Thus, the method proved to be capable of being used for a wide variety of signals.porUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)Programa de Pós-graduação em Engenharia ElétricaUFJFBrasilFaculdade de Engenhariahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICASeparação de harmônicosInter-harmônicosAnálise de componentes independentes de canal únicoHarmonic extractionInter-harmonicsSingle channel independent component analysisSeparação e estimação de harmônicos e inter-harmônicos em sinais do sistema elétrico de potência baseadas na análise de componentes independentesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisreponame:Repositório Institucional da UFJFinstname:Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)instacron:UFJFLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/14495/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53ORIGINALpatricksantosdeoliveira.pdfpatricksantosdeoliveira.pdfapplication/pdf4603680https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/14495/1/patricksantosdeoliveira.pdf566111f0aa3e18d5fcca0b3af0a164a2MD51TEXTpatricksantosdeoliveira.pdf.txtpatricksantosdeoliveira.pdf.txtExtracted texttext/plain141016https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/14495/4/patricksantosdeoliveira.pdf.txtaf157a9698277d33aca43a499ce6e50cMD54THUMBNAILpatricksantosdeoliveira.pdf.jpgpatricksantosdeoliveira.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1134https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/14495/5/patricksantosdeoliveira.pdf.jpg435a4b89c278c198d4fe17ea3b399548MD55CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/14495/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52ufjf/144952022-09-21 03:15:12.651oai:hermes.cpd.ufjf.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufjf.br/oai/requestopendoar:2022-09-21T06:15:12Repositório Institucional da UFJF - Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)false
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