Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2019 |
| Autor(a) principal: |
Nolasco, Diego Habib Santos |
| Orientador(a): |
Costa, Flávio Bezerra |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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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: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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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.ufrn.br/jspui/handle/123456789/27365
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Resumo: |
Dos diversos métodos de tomada de decisão existentes, os métodos fuzzy hierárquicos vêm se destacando como ferramentas adequadas para tratar de aplicações complexas, com alto grau de subjetividade. Neste contexto, insere-se o produto energia elétrica. Em geral, o diagnóstico de qualidade da energia é uma prática difícil devido as subjetividades inerentes ao processo de análise, as nuances dos diferentes padrões existentes em todo o mundo, e características de incerteza dos parâmetros de avaliação. Nesta tese, propõe-se uma nova metodologia de diagnóstico de qualidade da energia baseada na teoria hierárquica fuzzy tipo cascata. O método proposto analisa parâmetros de qualidade em regime permanente a partir de vários padrões existentes no mundo, e fornece um diagnóstico linguístico/quantitativo, no qual, as contribuições dos índices analisados são ponderadas sobre a qualidade da energia do sistema avaliado. O método de diagnóstico foi implementado primeiramente a partir de duas arquiteturas hierárquicas difusas existentes na literatura (convencional e livre de defuzzificação), e posteriormente, por uma nova arquitetura (com defuzzificação adicional de camadas). A arquitetura proposta foi desenvolvida para agregar as principais vantagens das arquiteturas convencional e livre de defuzzificação no intuito de tornar o método de diagnostico mais completo e robusto. Este estudo propõe que a saída de cada subsistema obtida a partir de um processo primário de tomada de decisão seja transferida diretamente entre as camadas hierárquicas, sem perda de informação linguística, para obtenção de um diagnóstico resultante de qualidade da energia. Ademais, um processo secundário de tomada de decisão é realizado em conjunto com um método de defuzzificação adicional no intuito de obter um diagnóstico específico complementar na saída de cada subsistema da hierarquia. O método de diagnóstico desenvolvido a partir da arquitetura proposta, apresentou resultados satisfatórios em comparação as duas arquiteturas existentes. Após validação do método de diagnóstico e da arquitetura hierárquica fuzzy, apresentados nesta tese, como resultado final da presente pesquisa, é proposto um sistema wavelet-fuzzy com método de inferência genérica baseado em funções overlap estendidas, como uma nova ferramenta capaz de monitorar a qualidade da energia em sistemas elétricos com inserção de energias renováveis. |
