Título: CLASSIFICAÇÃO DE EVENTOS EM REDES DE DISTRUIBUIÇÃO DE ENERGIA UTILIZANDO TRANSFORMADA WAVELET E MODELOS NEURAIS AUTÔNOMOS
Autores: Ferreira, Vitor; Lazzaretti, André; Vieira Neto, Hugo; Riella, Rodrigo; Omori, Julio
Resumo: Este trabalho apresenta um método para classificação automática de oscilografias correspondentes a faltas e eventos relacionados à qualidade de energia em redes de distribuição de energia elétrica. O método proposto é dividido em dois estágios: pré-processamento e classificação dos eventos. No primeiro estágio, os sinais das oscilografias são decompostos utilizando a transformada wavelet. A energia presente em cada sub-banda do domínio wavelet é então calculada para compor vetores de características, que são utilizados como entradas para os classificadores do segundo estágio. Os classificadores investigados são baseados em redes neurais artificiais feed-forward do tipo Multi-Layer Perceptron (MLP) e Support Vector Machines (SVM), as quais são capazes de promover de maneira automática a seleção de entradas e o controle de complexidade da rede simultaneamente. Experimentos usando dados simulados forneceram resultados promissores para a classificação de eventos de qualidade de energia.
Palavras-chave: Classificação de faltas; wavelets; seleção de entradas; controle de complexidade; inferência Bayesiana aplicada a MLPs; Máquinas de Vetor de Suporte
Páginas: 5
Código DOI: 10.21528/CBRN2009-055
Artigo em PDF: 055_CBRN2009.pdf
Arquivo BibTex: 055_CBRN2009.bib