Localização de fontes harmônicas utilizando técnicas de processamento estatístico de sinais

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Cabral, Thales Wulfert
• Orientador(a): Silva, Leandro Rodrigues Manso
• Banca de defesa: Lima, Antônio Carlos Siqueira de , Lima, Marcelo Antônio Alves , Melo, Igor Delgado de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
• Departamento: Faculdade de Engenharia
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Análise de componentes independentes; Carga não linear; Fonte harmônica de corrente; Localização de fontes; Independent component analysis; Non-linear load; Harmonic current source; Location of sources
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
• Link de acesso: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/11556

A pesquisa em qualidade de energia elétrica (QEE) é um campo da engenharia elétrica responsável por fornecer melhorias no fornecimento e consumo de energia. O termo QEE trabalha com a prevenção e mitigação de distúrbios elétricos. Cargas não lineares conectadas aos Sistemas de Energia Elétrica (SEPs) promovem mudanças indesejadas nos sinais elétricos e contribuem para a geração de distúrbios. Este trabalho apresenta uma metodologia para detectar fontes harmônicas de corrente como uma possível contribuição, identificando a localização das fontes harmônicas. Neste documento, o problema de estimação da fonte é tratado como um paradigma de separação cega de fontes, do inglês Blind Source Separation (BSS). Essa filosofia assume que as fontes não são conhecidas. Consequentemente, a medição de tensão fasorial é o único parâmetro acessível para monitoramento da rede. Além disso, a premissa inicial assume que a topologia da rede elétrica é desconhecida. Neste caso, situações com grandes volumes de dados devem ser consideradas. Assim, a Análise de Componentes Principais, do inglês Principal Component Analysis (PCA), é implementada como uma ferramenta para reduzir a dimensionalidade e auxiliar na complexidade computacional na etapa de estimação. A Análise de Componentes Independentes, do inglês Independent Component Analysis (ICA), é uma ferramenta de BSS e é responsável pela estimação dos sinais, neste caso, os perfis que caracterizam as fontes. Com os perfis estimados, a entropia conjunta é usada para determinar os prováveis locais onde as fontes harmônicas de corrente estão conectadas. Nesta etapa, o valor mínimo de entropia conjunta é usado como parâmetro de decisão para detecção. A eficácia da metodologia é verificada através do uso de simulações computacionais e sistemas de teste, tal como o IEEE 14 barras e o IEEE 33 barras.