Título: Rede Neural ARTMAP-FUZZY e Transformada Wavelet para Detecção e Classificação de Distúrbios de Tensão em Sistemas de Energia Elétrica
Autores: Malange, Fernando C. V.; Minussi, Carlos R.
Resumo: Muitos esforços têm sido despendidos para tentar sanar problemas relacionados com Qualidade da Energia Elétrica, principalmente na automação de processos e desenvolvimento de equipamentos de monitoração que possibilitem maior desempenho e confiabilidade a todo o sistema elétrico. Este artigo apresenta um sistema identificador/classificador automático de distúrbios chamado de rede neural Wavelet-ARTMAP-Fuzzy. A estrutura dessa básica rede neural é composta por três módulos: o módulo de detecção de anomalias (distúrbios), o módulo de extração de características onde as formas de onda são analisadas através do cálculo da Transformada Wavelet Discreta, Análise Multirresolução e Norma Entropia e o módulo de classificação de distúrbios que conta com uma rede neural ARTMAP Fuzzy que indica qual o tipo de anomalia do sinal. Nesse estudo, foram considerados sete tipos de sinais elétricos, gerados a partir de modelos matemáticos, totalizando 2.800 formas de onda. Dessa forma, o desempenho da rede na detecção e classificação correta dos tipos de distúrbios elétricos foi de 100%, além da forma robusta e grande rapidez na obtenção dos resultados, possibilitando sua aplicação em tempo real.
Palavras-chave: Sistemas Elétricos de Potência; Detecção e Classificação de Distúrbios de tensão; Transformada Wavelet; Norma Entropia; Rede Neural ARTMAP Fuzzy
Páginas: 10
Código DOI: 10.21528/lmln-vol7-no1-art2
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