Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2023 |
| Autor(a) principal: |
Santos, Ma?sa Lauriane Ferreira dos |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://repositorio.ifpb.edu.br/jspui/handle/177683/3366
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Resumo: |
Este trabalho aborda a classifica??o de Dist?rbios que afetam a Qualidade da Energia El?trica (QEE), utilizando a Decomposi??o Variacional de Modos (Variational Mode Decomposition - VMD) e o algoritmo de classifica??o Random Forest (RF). Nove classes de dist?rbios el?tricos foram gerados baseados em equa??es param?tricas, aos quais foram acrescidos ru?dos gaussianos com rela??o sinal-ru?do de 30, 40 e 50 dB, para avaliar a robustez do m?todo. A VMD foi utilizada para decompor os sinais em Fun??es de Modo Intr?nseco (Intrinsic Mode Function, IMF), das quais foram obtidas seis caracter?sticas, que foram empregadas na classifica??o dos Dist?rbios da Qualidade da Energia El?trica (DQEE). O m?todo implementado atingiu acur?cia de classifica??o de 99,71% para sinais sem ru?dos e 99,49% para sinais sob ru?do de 50 db. Os resultados obtidos comprovam o desempenho satisfat?rio do m?todo proposto em termos de precis?o, mesmo sob condi??es ruidosas. |
