Utilização de técnicas de similaridade dinâmica para detecção de novidades em sinais de sistemas elétricos de potência
Ano de defesa: | 2022 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | , |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
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Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
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Departamento: |
Faculdade de Engenharia
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: | |
Área do conhecimento CNPq: | |
Link de acesso: | https://doi.org/10.34019/ufjf/di/2022/00362 https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/14773 |
Resumo: | Com a evolução tecnológica dos Sistemas Elétricos de Potência (SEP), tornando-os mais inteligentes e robustos, o assunto de Qualidade de Energia Elétrica (QEE) tornou-se extremamente importante. Cargas não-lineares são as principais responsáveis por inserir distúrbios elétricos em sistemas de potência, consequentemente, torna-se indispensável buscar técnicas que detectem esses distúrbios, conhecidas como detectores de novidades. A presente dissertação apresenta a utilização de três técnicas de similaridade dinâmica: Dynamic Time Warping (DTW), Edit Distance on Real signal (EDR) e, Time Warp Edit Distance (TWED) para detecção de distúrbios elétricos (novidades) em sinais de QEE. Essas técnicas são ferramentas matemáticas de comparação entre dois sinais e geram uma medida de similaridade. A detecção de novidades ocorre pela comparação entre um frame (janela de sinal) de referência com o frame em análise. Caso a distância entre os dois frames ultrapasse um valor de limiar, detecta-se uma novidade. Para avaliar o desempenho dos métodos empregados, foram realizados testes estatísticos e avaliadas algumas métricas a partir da curva ROC (Receiver Operating Characteristic), e a obtenção do valor da área abaixo dessa curva (AUC - Area Under Curve). Fez-se também a comparação dos desempenhos obtidos pelas técnicas propostas com outras duas técnicas, Diferença de Energia entre os Frames (DEF) e Ruzicka, presentes na literatura. Os testes foram realizados em ambiente Matlab® . As três técnicas de similaridade apresentaram um bom desempenho para detecção de novidades, principalmente a DTW, que além da simplicidade do algoritmo, apresentou valores AUC próximos de um (ideal), para sinais corrompidos por ruídos, um com SNR = 60dB, e um com SNR = 30dB, durante a detecção de novidades. Portanto, atesta-se a aplicabilidade das técnicas de similaridade dinâmica para detecção de distúrbios em sinais de SEP. |