Rede Neuro-Fuzzy-Wavelet para detecção e classificação de anomalias de tensão em sistemas elétricos de potência - Malange, Fernando Cezar Vieira [UNESP] (2010)
Muitos esforços têm sido despendidos para tentar sanar problemas relacionados com Qualidade da Energia Elétrica (QEE), principalmente na automação de processos e desenvolvimento de equipamentos de monitorização que possibilitem maior desempenho e confiabilidade a todo o Sistema Elétrico. Esta pesquisa apresenta um sistema eficiente de identificador/classificador automático de distúrbios chamado de Rede Neuro-Fuzzy-Wavelet. A estrutura básica dessa rede é composta por três módulos: o módulo de detecção de anomalias onde os sinais com distúrbios são identificados, o módulo de extração de características onde as formas de onda com distúrbio são analisadas, e o módulo de classificação que conta com uma rede neural ARTMAP Fuzzy, a qual indica qual o tipo de distúrbio sofrido pelo sinal. Os tipos de distúrbios incluem os isolados de curto prazo, tais como: afundamento de tensão (sag), elevação de tensão (swell), os distúrbios de longo prazo como distorção harmônica, bem como distúrbios múltiplos simultâneos como afundamento de tensão com distorção harmônica e elevação de tensão com distorção harmônica. A concepção do sistema de inferência (neural wavelet ARTMAP fuzzy) permite realizar a classificação dos referidos distúrbios de forma robusta e com grande rapidez na obtenção das soluções. Testes apontam para o alto desempenho dessa rede na detecção e classificação correta dos tipos de distúrbios de tensão analisados, 100% de acerto. A forma robusta e grande rapidez na obtenção dos resultados, possibilita sua aplicação em tempo real, visto que o esforço computacional, muito pequeno, é alocado, basicamente, na fase de treinamento. Somente uma pequena parcela de tempo computacional é necessária para a efetivação das análises. Além do mais, a metodologia proposta pode ser estendida para a realização de tarefas mais complexas...