Equalização não-linear supervisionada de transformadores de medição para aplicações em qualidade de energia
| Ano de defesa: | 2024 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| 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: | |
| Área do conhecimento CNPq: | |
| Link de acesso: | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/17305 |
Resumo: | A Equalização de Canal engloba um conjunto de técnicas avançadas de processamento de sinais, essenciais em sistemas onde o meio de propagação interfere na informação transmitida através do canal. Sua aplicação visa mitigar os efeitos adversos causados por distorções em canais de comunicação, como atenuação, interferência, dispersão e não linearidades. A equalização é crucial para a Qualidade de Energia, considerando que o canal não apresenta uma resposta constante no domínio da frequência e portanto, distorce os componentes harmônicos e consequentemente o próprio sinal sendo transmitido. Em redes de média e alta tensão do sistema elétrico de potência, os transformadores de instrumentação desempenham um papel vital. Eles reduzem a magnitude dos sinais de tensão e corrente para níveis compatíveis com os equipamentos de medição. Esses transformadores, de custo elevado e projetados para longa vida útil, estão presentes em todas as subestações de energia e foram projetados para ter boa acurácia para a medição do componente fundamental e, portanto, não são adequados para a medição dos componentes harmônicos, podendo apresentar erros de magnitudes e fases maiores que 100%. Uma possibilidade de aproveitar esses transformadores para a utilização de medição de componentes harmônicos, ou para a aquisição de formas de ondas com distorção reduzida, é a utilização de equalização adaptativa. Este procedimento, pouco explorado na literatura para a melhoria dos transformadores de instrumentação (TI), é investigado nesta dissertação. Embora existam alguns poucos trabalhos de equalização adaptativa linear, este trabalho apresenta uma abordagem utilizando equalização adaptativa não linear. Deste modo, este trabalho apresenta o estudo de técnicas não lineares para tornar a equalização dos transformadores de instrumentação mais robusta. As técnicas investigadas incluem a Série de Volterra, a rede IIR Bilinear na forma de equação à diferença e as redes neurais. A motivação do uso da equalização não linear não está em equalizar as características não lineares dos canais, pois os canais utilizados neste trabalho são ainda lineares, mas sim, superar algumas restrições dos equalizadores lineares, como por exemplo, a necessidade de canal de fase mínima. Também se espera, com o uso da equalização não linear, melhorar a resposta em frequência do canal equalizado. Para quantificar a estabilidade do algoritmo, é observado o Erro Médio Quadrático (MSE), enquanto a precisão dos equalizadores é medida pela métrica do Erro Total do Vetor (TVE). Nos cenários estudados, a técnica Bilinear apresentou os melhores resultados em média, mantendo o TVE abaixo de 3% nos ensaios práticos. Todos os algoritmos utilizaram o processo supervisionado, necessitando, portanto, de um sinal de referência para o processo de equalização. |
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A equalização é crucial para a Qualidade de Energia, considerando que o canal não apresenta uma resposta constante no domínio da frequência e portanto, distorce os componentes harmônicos e consequentemente o próprio sinal sendo transmitido. Em redes de média e alta tensão do sistema elétrico de potência, os transformadores de instrumentação desempenham um papel vital. Eles reduzem a magnitude dos sinais de tensão e corrente para níveis compatíveis com os equipamentos de medição. Esses transformadores, de custo elevado e projetados para longa vida útil, estão presentes em todas as subestações de energia e foram projetados para ter boa acurácia para a medição do componente fundamental e, portanto, não são adequados para a medição dos componentes harmônicos, podendo apresentar erros de magnitudes e fases maiores que 100%. Uma possibilidade de aproveitar esses transformadores para a utilização de medição de componentes harmônicos, ou para a aquisição de formas de ondas com distorção reduzida, é a utilização de equalização adaptativa. Este procedimento, pouco explorado na literatura para a melhoria dos transformadores de instrumentação (TI), é investigado nesta dissertação. Embora existam alguns poucos trabalhos de equalização adaptativa linear, este trabalho apresenta uma abordagem utilizando equalização adaptativa não linear. Deste modo, este trabalho apresenta o estudo de técnicas não lineares para tornar a equalização dos transformadores de instrumentação mais robusta. As técnicas investigadas incluem a Série de Volterra, a rede IIR Bilinear na forma de equação à diferença e as redes neurais. A motivação do uso da equalização não linear não está em equalizar as características não lineares dos canais, pois os canais utilizados neste trabalho são ainda lineares, mas sim, superar algumas restrições dos equalizadores lineares, como por exemplo, a necessidade de canal de fase mínima. Também se espera, com o uso da equalização não linear, melhorar a resposta em frequência do canal equalizado. Para quantificar a estabilidade do algoritmo, é observado o Erro Médio Quadrático (MSE), enquanto a precisão dos equalizadores é medida pela métrica do Erro Total do Vetor (TVE). Nos cenários estudados, a técnica Bilinear apresentou os melhores resultados em média, mantendo o TVE abaixo de 3% nos ensaios práticos. Todos os algoritmos utilizaram o processo supervisionado, necessitando, portanto, de um sinal de referência para o processo de equalização.Channel Equalization encompasses a set of advanced signal processing techniques that are essential in systems where the propagation medium interferes with the information transmitted through the channel. Its application aims to mitigate the adverse effects caused by distortions in communication channels, such as attenuation, interference, dispersion, and nonlinearities. Equalization is crucial for Power Quality, considering that the channel does not exhibit a constant response in the frequency domain and therefore distorts the harmonic components and, consequently, the transmitted signal itself. In medium and high voltage networks of the power system, instrumentation transformers play a vital role. They reduce the magnitude of voltage and current signals to levels compatible with measuring equipment. These transformers, which are costly and designed for long service life, are present in all power substations and are designed to have good accuracy for measuring the fundamental component. Therefore, they are not suitable for measuring harmonic components and can present errors in magnitude and phase greater than 100%.One possibility to utilize these transformers for measuring harmonic components or acquiring waveforms with reduced distortion is to use adaptive equalization. This procedure, which is rarely explored in the literature for improving instrumentation transformers (TI), is investigated in this dissertation. Although there are a few works on linear adaptive equalization, this study presents an approach using nonlinear adaptive equalization. Thus, this work presents the study of nonlinear techniques to make the equalization of instrumentation transformers more robust. The techniques investigated include the Volterra Series, Bilinear IIR network in the difference equation form, and neural networks. The motivation for using nonlinear equalization is not to equalize the nonlinear characteristics of the channels, as the channels used in this work are still linear, but rather to overcome some restrictions of linear equalizers, such as the need for a minimum phase channel. It is also expected that using nonlinear equalization will improve the frequency response of the equalized channel. To quantify the stability of the algorithm, the Mean Squared Error (MSE) is observed, while the accuracy of the equalizers is measured by the Total Vector Error (TVE) metric. In the studied scenarios, the Bilinear technique presented the best results on average, keeping the TVE below 3% in practical tests. All algorithms used a supervised process, thus requiring a reference signal for the equalization process.porUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)Programa de Pós-graduação em Engenharia ElétricaUFJFBrasilFaculdade de EngenhariaAttribution 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICASerie de volterraRede bilinearEqualização não linear supervisionadaFiltragem adaptativaRede multilayer perceptronVolterra seriesBilinear networkSupervised nonlinear equalizationAdaptive filteringMultilayer perceptron networkEqualização não-linear supervisionada de transformadores de medição para aplicações em qualidade de energia info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFJFinstname:Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)instacron:UFJFORIGINALafonsohenriquesouzadealmeida.pdfafonsohenriquesouzadealmeida.pdfapplication/pdf5189337https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/17305/1/afonsohenriquesouzadealmeida.pdfd2efeaed51a1a531368fe21312a8ebfaMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8914https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/17305/2/license_rdf4d2950bda3d176f570a9f8b328dfbbefMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/17305/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53TEXTafonsohenriquesouzadealmeida.pdf.txtafonsohenriquesouzadealmeida.pdf.txtExtracted texttext/plain143543https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/17305/4/afonsohenriquesouzadealmeida.pdf.txt820aeccc472534b6832e9ad43b014a0bMD54THUMBNAILafonsohenriquesouzadealmeida.pdf.jpgafonsohenriquesouzadealmeida.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1172https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/17305/5/afonsohenriquesouzadealmeida.pdf.jpg21b6b09d796568ff4dbf1233f70ace9aMD55ufjf/173052024-09-05 03:04:28.022oai:hermes.cpd.ufjf.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufjf.br/oai/requestopendoar:2024-09-05T06:04:28Repositório Institucional da UFJF - Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)false |
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