Estudo comparativo de ferramentas modernas de análise aplicadas à qualidade da energia elétrica

Abstract

Este trabalho apresenta um estudo comparativo entre ferramentas de análise, aplicável à Qualidade da Energia Elétrica (QEE), enfatizando-se a Transformada de Fourier com Janela (TFJ), a Transformada Wavelet (TW) e Redes Neurais Artificiais (RNAs). Das ferramentas apontadas, a TFJ e a TW, mostram-se aplicáveis à detecção, localização e classificação de distúrbios agregados às formas de ondas de tensão em um sistema de distribuição, com o intuito de prover um diagnóstico preciso das situações enfrentadas. Como será evidenciado, além da detecção, localização e classificação pelas técnicas citadas, os distúrbios também podem ser classificados segundo sua natureza, utilizando-se métodos alternativos, como pela aplicação de RNAs. Os testes efetuados mostraram que as ferramentas mencionadas possuem uma grande potencialidade quanto às suas aplicações na avaliação da QEE. Neste contexto, serão apontadas algumas peculiaridades e características inerentes a cada ferramenta.<br>This work presents a comparative study amongst tools for the analysis of Power Quality, emphasizing the Windowed Fourier Transform (WFT), the Wavelet Transform (WT) as well as Artificial Neural Networks (ANN). From the tools mentioned, the WFT and WT are applicable to the detection, location and classification of abnormalities related to voltage waveforms in a distribution system for the diagnosis of the present situation. As it will be shown, the classification of the phenomena can also be performed using alternative methods, as the ANN. Tests show that the mentioned tools have great potentiality to be applied to the evaluation of Power Quality. Some peculiarities of each tool will be emphasized

Wavelet and PCA to Power Quality Disturbance Classification Applying a RBF Network

“…Therefore, applying the standard deviation at different resolution www.intechopen.com levels one can quantify the variation magnitude of the signals (Oleskovicz et al, 2006;Kanitpanyacharoean & Premrudeepreechacharn, 2004). The standard deviation is defined as in (9).…”

Detecção de faltas evolutivas e múltiplos distúrbios em registros oscilográficos baseada na transformada wavelet discreta

“…Robertson et al (1996) e Oleskovicz et al (2006) apresentaram estudos comparativos entre a TWD e outras técnicas, mostrando exemplos de aplicação e as vantagens da utilização da TWD na extração de características e análise de distúr-bios transitórios. Bollen and Gu (2006) apresentaram um exemplo prático para detecção e localização dos instantes inicial e final de um afundamento de tensão.…”

An Alternative Pre-Processing Technique Applied to Power Quality Disturbances Identification

“…In [7] it was carried out a comparative study between Fourier Transform with different types of windows and Wavelet Transform using Daubechies filter. Later, the processed signals were submitted to a Multilayer Perceptron (MLP) neural network so that this ANN may classify the disturbances.…”