Resumo-A Qualidade da Energia Elétrica (QEE) se tornou ao longo do tempo um assunto bastante discutido entre profissionais do setor elétrico, consumidores e pesquisadores. Dentre todos os problemas que afetam a QEE, as distorções harmônicas estão entre os mais comuns, principalmente devido aos hábitos de consumo dos consumidores e do número de dispositivos eletrônicos cada vez mais frequentes nas novas tecnologias. Este artigo apresenta uma metodologia que utiliza das Redes Neurais Artificiais (RNA) para realizar a estimação das componentes harmônicasímpares dispondo de pontos amostrados em meio ciclo da forma de onda de corrente ou tensão. Além da análise do desempenho das RNA, o trabalho mostra uma comparação direta entre resultados obtidos por meio da Transformada Rápida de Fourier (TRF) e os resultados obtidos pelas RNA na estimação de componentes harmônicas utilizando-se meio-ciclos da forma de onda como amostragem. Os resultados apontam que a RNA conseguiu estimar as componentes harmônicas com maior precisão que a TRF para meio ciclo, evidenciando as potencialidades da ferramenta proposta. Palavras-chave-Qualidade da Energia Elétrica, Redes Neurais Artificias, estimação de componentes harmônicas, Transformada Rápida de Fourier.
This work presents an approach for the harmonic components estimation problem present in electrical power systems by making use of evolutionary algorithms. The referential data were obtained by the "TP "lternative Transients Program software. Compact and simple genetic algorithms were applied to estimate the parameters of non-linear function to generate a waveform as similar as possible to the one provided by the "TP software. The results yielded by the aforementioned evolutionary algorithms were then compared with one another in a number of scenarios, using the values obtained by the waveform of reference generated by the "TP software. The comparisons were used to seek evidence of which algorithm solved the problem in a setting with limited availability of computational resources. "ased on the generated results, it has been found that compact genetic algorithm satisfactorily solves the proposed problem and it is the most indicated method, when less computational effort is required.
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