1. RI UFLA
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dc.creatorFerreira, Danton Diego-
dc.creatorMarques, Cristiano Augusto Gomes-
dc.creatorCerqueira, Augusto Santiago-
dc.creatorDuque, Carlos Augusto-
dc.creatorRibeiro, Moisés Vidal-
dc.date.accessioned2017-09-15T12:15:05Z-
dc.date.available2017-09-15T12:15:05Z-
dc.date.issued2009-
dc.identifier.citationFERREIRA, D. D.et al. Sistema automático de detecção e classificação de distúrbios elétricos em qualidade de energia elétrica. Controle & Automacao, Campinas, v. 20, n. 1, jan./mar. 2009.pt_BR
dc.identifier.urirepositorio.ufla.br/jspui/handle/1/15395-
dc.description.abstractThis contribution outlines signal processing-based algorithms for the detection and classification of voltage disturbances in power system. Basically filtering technique is applied to decompose the voltage signal into two primitive components which are named fundamental and error ones, then higher-order statistics (HOS)-based feature are selected and applied to detect and classify disturbances. Bayes- and Neural Network-based techniques are designed for the detection and classification respectively. The system was simulated considering six classes of disturbances, achieving a global efficiency about 100% to such disturbances. The performance of the method is compared with other methods presented in the literature.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherSociedade Brasileira de Automáticapt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial 4.0 International*
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/*
dc.rights.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/15395-
dc.sourceControle & Automacaopt_BR
dc.subjectEnergia elétrica - Qualidadept_BR
dc.subjectEstatísticas de ordem superiorpt_BR
dc.subjectRede neural artificialpt_BR
dc.subjectPower qualitypt_BR
dc.subjectHigher-order statisticspt_BR
dc.subjectArtificial neural networkpt_BR
dc.titleSistema automático de detecção e classificação de distúrbios elétricos em qualidade de energia elétricapt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoEste trabalho apresenta um sistema de detecção e classificação de distúrbios de qualidade da energia elétrica (QEE) que se baseia na decomposição do sinal de tensão em dois novos sinais, referentes à componente fundamental e ao sinal de erro e, em seguida, utiliza Estatísticas de Ordem Superior (EOS) para extrair parâmetros representativos de cada classe para simplificar o algoritmo de detecção e classificação. Como detector é utilizado um algoritmo baseado na teoria de Bayes e para implementar o algoritmo de classificação utilizou-se uma rede neural artificial. O sistema foi testado em simulações para seis classes de distúrbios, apresentando uma eficiência global próxima a 100% para tais distúrbios. Os resultados aqui apresentados são comparados com os resultados de outros sistemas propostos na literatura.pt_BR
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