Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2013 |
Autor(a) principal: |
Lima, Fernando Parra dos Anjos [UNESP] |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/87159
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Resumo: |
Neste trabalho apresenta-se um método para detecção e classificação de distúrbios de tensão em sistemas de distribuição de energia elétrica. A partir das oscilografias de tensão, medidas na subestação, aplica-se o algoritmo de seleção negativa de um sistema imunológico artificial para diferenciar os sinais entre próprios e não-próprios. Os sinais classificados como próprios representam a operação normal do sistema, isto é, alimentador sem a presença de distúrbio, e os classificados como não-próprios são sinais onde há a presença de uma anormalidade. A análise dos sinais é realizada através do janelamento das oscilografias onde são realizadas comparações entre os sinais e os detectores previamente criados, avaliando a afinidade entre as janelas. Caso a afinidade entre os sinais ultrapasse um limiar preestabelecido pelo operador, é encontrado um casamento, e o sinal é classificado. Com esta proposta busca-se a concepção de um método que possa ser modificado facilmente, para atender a permanente evolução das tecnologias das subestações. Para validar e avaliar o desempenho do método foram realizados testes com quatro sistemas de distribuição de energia elétrica, sendo três sistemas testes de 5, 33 e 84 barras e um sistema real de 134 barras |