Metodologia para compressão de sinais de energia elétrica a partir de registros de forma de onda utilizando algorítmos genéticos e redes neurais artificiais

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: BARROS, Fabíola Graziela Noronha
• Orientador(a): BEZERRA, Ubiratan Holanda
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Pará
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
• Departamento: Instituto de Tecnologia
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Sistemas de energia elétrica; Algoritmos genéticos; Redes neurais (Computação); Processamento de dados
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::ANALISE DE ALGORITMOS E COMPLEXIDADE DE COMPUTACAO
• Link de acesso: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/8234

O presente trabalho propõe uma metodologia para compressão de sinais de energia elétrica a partir de registros de forma de onda em sistemas de energia, utilizando algoritmos genéticos (AG) e redes neurais artificiais (RNA). O algoritmo genético é utilizado para selecionar e preservar os pontos que melhor caracterizam os contornos da forma de onda e a rede neural artificial é utilizada na compressão dos demais pontos bem como no processo de reconstrução do sinal. Assim, os dados resultantes são formados por uma parte do sinal original e pela parte complementar comprimida sob a forma de pesos sinápticos. A metodologia proposta seleciona e preserva um percentual de amostras do sinal original, que são aspectos não explorados na literatura. A metodologia foi testada usando dados reais obtidos a partir de um oscilógrafo instalado em um sistema de energiaelétrica de 230 kV. Os resultados apresentam taxas de compressão que variam de 88,36% a 95,86%* para taxas de preservação de pontos do sinal original que variam de 2,5% a 10% respectivamente.