Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2024 |
Autor(a) principal: |
Ribeiro, Victor Mendes
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Orientador(a): |
Duque, Carlos Augusto
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Banca de defesa: |
Andrade Filho, Luciano Manhães de
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Ferreira, Danton Diego
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Tipo de documento: |
Dissertação
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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: |
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Área do conhecimento CNPq: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/16980
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Resumo: |
Com a crescente implementação das redes Smart Grids (SGs), onde a presença de cargas não lineares e novas fontes de geração de energia se tornam cada vez mais proeminentes, há um potencial significativo para a ocorrência de distúrbios desconhecidos. Em meio a esse cenário, o volume exponencial de dados provenientes dos medidores inteligentes requer uma gestão eficiente para preservar as informações relevantes e promover um armazenamento de dados eficaz. Nesse contexto, as técnicas de Detecção de Novidade (do inglês, Novelty Detection) (ND) surgem como uma solução promissora. A Transformada de Stockwell (ST) se destaca como uma distribuição tempo-frequência que demonstra uma notável habilidade em detectar novidades associadas a mudanças na estacionariedade dos sinais, podendo ser aplicada tanto em sinais de tensão quanto de corrente da rede elétrica. Este trabalho descreve, portanto, o uso da ST para a detecção de novidades em sinais de Qualidade de Energia (PQ). Para viabilizar a implementação em plataformas FPGA, propõe-se a adoção de um processador soft core, visando otimizar os recursos de hardware disponíveis. Além disso, uma estratégia de seleção de voices é proposta para reduzir a complexidade e o tempo de execução do algoritmo em implementações em tempo real, ao mesmo tempo em que se mantém a capacidade de detecção. A técnica de ND proposta foi implementada em um protótipo funcional baseado em FPGA, utilizando tanto sinais sintetizados quanto sinais reais gravados em campo, comprovando assim a possibilidade do desenvolvimento do equipamento. Onde através do método de seleção de voice, foi possível reduzir o tempo de processamento de um frame de duração 66,6ms de 109ms para 8,9ms, a uma taxa de 10MHz, possibilitando a implementação do detector em tempo real. |