Uma nova metodologia para análise da qualidade da energia elétrica sob condições de ocorrência de múltiplos distúrbios

Abstract

Trata-se da versão corrigida da tese. A versão original se encontra disponível na EESC/USP que aloja o Programa de Pós-Graduação de Engenharia Elétrica. DedicatóriaDedico este trabalho ao meu avô Raimundo Feliciano Alves (in memoriam), com quem aprendi que as coisas simples da vida são as que trazem a verdadeira felicidade.i ii Agradecimentos A Deus, por ter me proporcionado força, dedicação, respeito e sabedoria para realizar este trabalho.A minha esposa Tatiana, pelo amor, apoio, carinho e bons conselhos.A meus pais, Márcio e Eva, por todo o amor incondicional, apoio, carinho e educação.Ao meu orientador, Prof. Denis Vinicius Coury, e ao meu co-orientador, Prof. Augusto Santiago Cerqueira, por confiarem no meu trabalho e na minha dedicação.Ao Laboratório de Sistemas de Energia Elétrica (LSEE), pela acomodação e infra-estrutura disponibilizados no desenvolvimento deste trabalho.A todos os amigos do LSEE, pela amizade, troca de experiências e momentos de descontração.Em especial, a Daniel Motter, Etienne, Hermes, Janison, Sérgio Pitombo e Ulisses. Ao Departamento de Engenharia Elétrica e de Computação da Escola de Engenharia de SãoCarlos, Universidade de São Paulo.Ao CNPq, pelo suporte financeiro proporcionado para o desenvolvimento deste trabalho. The power system is susceptible to the presence of several sources of disturbances that harm the power quality. In this sense, its voltages and/or currents may contain multiple disturbances with simultaneous occurrence. This work presents a methodology that decomposes the measured signal in components which estimate the waveforms of the individual disturbances followed by their recognition when a multiple disturbance situation occurs. The Independent Component Analysis (ICA) is the main tool in the disturbance decomposition stage. The ICA is originally a technique applied in multivariate data analysis, which means that it requires measurements from multiple sensors allocated in different positions of the system. However, this work proposes its application for a single measured signal available. For this, two methods were developed in order to provide the required diversity to the ICA technique. It is demonstrated that both methods are equivalent to an adaptive linear filter bank capable to perform an unsupervised separation of multiple independent disturbances, if they are spectrally disjoint. A classification system based on artificial neural networks is proposed to identify the disturbances decomposed by the previous stage. The complete system is tested using synthetic and actual data, presenting highly satisfactory results for the decomposition of signals containing multiple disturbances, and precision for the classification task above 97%.

Qualidade de energia: estudo de caso de uma indústria metalmecânica no sul do Brasil

“…Há diversos parâmetros que podem ser considerados na análise como, por exemplo, flutuação de tensão, variações de tensão de curta duração, desequilíbrio de sistemas trifásicos, entre outros (AGÊNCIA NACIONAL DE ENERGIA ELÉTRICA, 2016). Lima (2009), pode-se classificar como um distúrbio de qualidade de energia elétrica qualquer anomalia referente a tensão, corrente ou desvio de frequência, a qual acarrete problemas na operação de equipamentos elétricos. Deste modo, questões econômicas estão diretamente relacionadas com a qualidade da energia elétrica, uma vez que distúrbios corriqueiros poderão ocasionar mau funcionamento de equipamentos, aumentando o seu consumo, assim como causando possíveis avarias.…”