Localização de fontes harmônicas utilizando técnicas de processamento estatístico de sinais
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFJF |
Texto Completo: | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/11556 |
Resumo: | A pesquisa em qualidade de energia elétrica (QEE) é um campo da engenharia elétrica responsável por fornecer melhorias no fornecimento e consumo de energia. O termo QEE trabalha com a prevenção e mitigação de distúrbios elétricos. Cargas não lineares conectadas aos Sistemas de Energia Elétrica (SEPs) promovem mudanças indesejadas nos sinais elétricos e contribuem para a geração de distúrbios. Este trabalho apresenta uma metodologia para detectar fontes harmônicas de corrente como uma possível contribuição, identificando a localização das fontes harmônicas. Neste documento, o problema de estimação da fonte é tratado como um paradigma de separação cega de fontes, do inglês Blind Source Separation (BSS). Essa filosofia assume que as fontes não são conhecidas. Consequentemente, a medição de tensão fasorial é o único parâmetro acessível para monitoramento da rede. Além disso, a premissa inicial assume que a topologia da rede elétrica é desconhecida. Neste caso, situações com grandes volumes de dados devem ser consideradas. Assim, a Análise de Componentes Principais, do inglês Principal Component Analysis (PCA), é implementada como uma ferramenta para reduzir a dimensionalidade e auxiliar na complexidade computacional na etapa de estimação. A Análise de Componentes Independentes, do inglês Independent Component Analysis (ICA), é uma ferramenta de BSS e é responsável pela estimação dos sinais, neste caso, os perfis que caracterizam as fontes. Com os perfis estimados, a entropia conjunta é usada para determinar os prováveis locais onde as fontes harmônicas de corrente estão conectadas. Nesta etapa, o valor mínimo de entropia conjunta é usado como parâmetro de decisão para detecção. A eficácia da metodologia é verificada através do uso de simulações computacionais e sistemas de teste, tal como o IEEE 14 barras e o IEEE 33 barras. |
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Este trabalho apresenta uma metodologia para detectar fontes harmônicas de corrente como uma possível contribuição, identificando a localização das fontes harmônicas. Neste documento, o problema de estimação da fonte é tratado como um paradigma de separação cega de fontes, do inglês Blind Source Separation (BSS). Essa filosofia assume que as fontes não são conhecidas. Consequentemente, a medição de tensão fasorial é o único parâmetro acessível para monitoramento da rede. Além disso, a premissa inicial assume que a topologia da rede elétrica é desconhecida. Neste caso, situações com grandes volumes de dados devem ser consideradas. Assim, a Análise de Componentes Principais, do inglês Principal Component Analysis (PCA), é implementada como uma ferramenta para reduzir a dimensionalidade e auxiliar na complexidade computacional na etapa de estimação. A Análise de Componentes Independentes, do inglês Independent Component Analysis (ICA), é uma ferramenta de BSS e é responsável pela estimação dos sinais, neste caso, os perfis que caracterizam as fontes. Com os perfis estimados, a entropia conjunta é usada para determinar os prováveis locais onde as fontes harmônicas de corrente estão conectadas. Nesta etapa, o valor mínimo de entropia conjunta é usado como parâmetro de decisão para detecção. A eficácia da metodologia é verificada através do uso de simulações computacionais e sistemas de teste, tal como o IEEE 14 barras e o IEEE 33 barras.Research in Electric Power Quality (QEE) is a field of electrical engineering responsible for providing improvements in energy supply and consumption. The term QEE works with the prevention and mitigation of electrical disturbances. Non-linear loads connected to the Electric Power Systems (SEPs) promote undesirable changes in electrical signals and contribute to the disturbance generation. This work presents a methodology for detection of harmonic current sources as a possible contribution, identifying the locations of the harmonic sources. In this document, the source estimation problem is treated as a Blind Source Separation (BSS) paradigm. This philosophy assumes that the sources are not known. Consequently, the voltage measurement is the only available parameter for network monitoring. Additionally, the initial premise assumes the power grid topology is unknown. In this case, situations with large volumes of data must be considered. Thus, Principal Component Analysis (PCA) is implemented as a tool to reduce dimensionality and aid in computational complexity for the estimation step. Independent Component Analysis (ICA) is a BSS tool and it is responsible for signals estimation, in this case, the profiles that characterize the sources. With the estimated profiles, the joint entropy is used to determine the probable locations where the harmonic current sources are connected. In this step, the minimum value of joint entropy is used as a decision parameter for detection. The methodology effectiveness is verified through the use of computer simulations and test systems, such as the IEEE 14 bus and the IEEE 33 bus.porUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)Programa de Pós-graduação em Engenharia ElétricaUFJFBrasilFaculdade de EngenhariaAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAAnálise de componentes independentesCarga não linearFonte harmônica de correnteLocalização de fontesIndependent component analysisNon-linear loadHarmonic current sourceLocation of sourcesLocalização de fontes harmônicas utilizando técnicas de processamento estatístico de sinaisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFJFinstname:Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)instacron:UFJFORIGINALthaleswulfertcabral.pdfthaleswulfertcabral.pdfPDF/Aapplication/pdf15240307https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/11556/1/thaleswulfertcabral.pdf91241db24146438b690850a26625e6e3MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/11556/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52TEXTthaleswulfertcabral.pdf.txtthaleswulfertcabral.pdf.txtExtracted texttext/plain228935https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/11556/4/thaleswulfertcabral.pdf.txt5327a352857ce59de292724860cb844bMD54THUMBNAILthaleswulfertcabral.pdf.jpgthaleswulfertcabral.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1178https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/11556/5/thaleswulfertcabral.pdf.jpg29c762bdb642e1f596fc4a895688b784MD55LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/11556/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53ufjf/115562020-06-26 03:06:41.344oai:hermes.cpd.ufjf.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufjf.br/oai/requestopendoar:2020-06-26T06:06:41Repositório Institucional da UFJF - Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)false |
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