Classificação de eventos em redes de distribuição de energia elétrica utilizando modelos neurais autônomos

• Autor(a) principal: Lazzaretti, André Eugênio
• Data de Publicação: 2010
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/1330
• topic: Energia elétrica - Controle de qualidade; Wavelets (Matemática); Fourier, Análise de; Convoluções (Matemática); Engenharia elétrica; Electric power - Quality control; Wavelets (Mathematics); Fourier analysis; Convolutions (Mathematics); Electric engineering

Este trabalho apresenta uma metodologia para classificação de eventos de curto-circuito e mano-bras em redes de distribuição de energia elétrica, com base nos registros oscilográficos de tensão na barra da subestação de distribuição. São apresentados os resultados obtidos para duas formas distintas de pré-processamento dos sinais de tensão, sendo a primeira baseada em Transformada de Fourier e a segunda em Transformada Wavelet para diferentes famílias de funções wavelet. Foram comparados três modelos neurais para o processo de classificação: Multi-Layer Perceptron, Radial Basis Function e Support Vector Machine. Os modelos foram treinados levando em conta uma característica autônoma de operação das redes, ou seja, a seleção automática do modelo e o controle de complexidade. Os resultados foram validados para um conjunto de simulações realizadas no programa Alternative Transient Program, visando a aplicação prática do método proposto em um equipamento registrador de oscilografias, desenvolvido pelo Lactec em conjunto com a Copel - Curitiba, PR, denominado Power Quality Monitor. Foram obtidos resultados com desempenho na ordem de 90% de acerto médio para as diferentes formas de pré-processamento e diferente modelos neurais.