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Título: Monitoramento multidimensional da qualidade de energia elétrica baseado no conceito de detecção de novidade
Título Alternativo: Multidimensional monitoring of power quality based on novelty detection concept
Autor(es): Mendes, Thais Martins
Lattes: http://lattes.cnpq.br/2886942320275941
Orientador: Ferreira, Danton Diego
Membro da banca: Ferreira, Danton Diego
Membro da banca: Duque, Carlos Augusto
Membro da banca: Barbosa, Bruno Henrique Groenner
Membro da banca: Leite, Daniel Furtado
Assunto: Energia elétrica - Qualidade
Detecção de novidade
Detecção de distúrbios elétricos
Classificação de distúrbios elétricos
Power quality
Novelty detection
Detection of electrical disturbances
Classification of electrical disturbances
Data de Defesa: 17-Fev-2017
Data de publicação: 19-Abr-2017
Agência de Fomento: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Referência: MENDES, T. M. Monitoramento multidimensional da qualidade de energia elétrica baseado no conceito de detecção de novidade. 2017. 67 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Automação)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2017.
Resumo: Qualidade de Energia Elétrica (QEE) tem emergido como um importante campo de pesquisa. Este fato é justificado pelo uso crescente de conversores de alta potência e o aumento de cargas não lineares com potência elevada que causam alterações não desejadas nos sinais elétricos. Tais alterações são denominadas distúrbios elétricos. Este trabalho propõe uma abordagem multidimensional para detecção e classificação de distúrbios de QEE. A inovação deste trabalho trata-se do desenvolvimento de métodos que aplicam o conceito de detecção de novidade ainda não propostos na literatura. Um método simples de detecção de distúrbios é proposto, onde um índice geral de QEE é fornecido. Esta abordagem tem a vantagem de utilizar apenas o cálculo de uma distância entre dois pontos em um espaço multidimensional para obter o resultado da detecção do distúrbio e fornecer um índice geral de QEE. Como resultados foram obtidos desempenhos superiores a 90% para dados simulados e eficiência de 100% para testes executados com dados reais e para o sistema de aquisição em tempo real. Foi proposta uma abordagem inovadora referente ao uso do classificador não supervisionado Máquina de Vetor de Suporte (SVM) para construir um envelope multidimensional que circunda as amostras de cada classe de distúrbios, fazendo a detecção e classificação das mesmas através do conceito de detecção de novidade. Um eficiência global de 100% foi alcançada pelo sistema de detecção e o desempenho alcançado pelo sistema de classificação situou-se acima de 99%. Uma das principais vantagens dos métodos aqui propostos é a facilidade de inclusão de uma nova classe de distúrbios.
Abstract: Power Quality (PQ) has emerged as an important research field. This fact is explained by increasing use of high power converters and the increase of nonlinear loads with high power that cause unwanted changes in the electrical signals. These changes are called electrical disturbances. This work proposes a multidimensional approach for detecting and classifying PQ disturbances. The innovation of this work is the development of methods that apply the concept of novelty detection to PQ not yet proposed in the literature. A simple method for disturbance detection is proposed, where a general index of PQ is provided. This approach has the advantage of using the calculation of only a distance between two points in a feature space to obtain the result of the disturbance detection and to provide a general PQ index. As results we obtained performances greater than 90% for simulated data and of 100% for real data considering a the real time acquisition system. An innovative approach was proposed regarding the use of unsupervised classifier Support Vector Machine (SVM) to construct a multidimensional envelope to cover samples of each disturbances class, and to detect and classify them through the novelty detection concept. An accuracy of 100% was achieved by the detection system and the efficiency achieved by the classification system was above 99%. A the main advantage of the proposed method concerns is its ability to include new disturbance classes without the need of redesigning the classifier from scratch.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/12754
Publicador: Universidade Federal de Lavras
Idioma: por
Aparece nas coleções: DEG - Engenharia de Sistemas e Automação - Mestrado (Dissertações)

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