Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-04-26T13:23:08Z No. of bitstreams: 1 marianagenymoreira.pdf: 8374988 bytes, checksum: 38a7b2c61f3df104e6c9f034df1386ae (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-04-26T13:53:43Z (GMT) No. of bitstreams: 1 marianagenymoreira.pdf: 8374988 bytes, checksum: 38a7b2c61f3df104e6c9f034df1386ae (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-26T13:53:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 marianagenymoreira.pdf: 8374988 bytes, checksum: 38a7b2c61f3df104e6c9f034df1386ae (MD5) Previous issue date: 2016-05-31 / Nas últimas décadas a qualidade da energia elétrica disponibilizada na rede elétrica tornou-se foco. Este fato é justificado pela combinação dos aumentos da poluição dos sinais na rede e do número de dispositivos eletrônicos sensíveis às variações do sinal de alimentação, especialmente tendo em vista o novo cenário de redes inteligentes. Um dos desafios das redes inteligentes é a redução de eventos ou falhas devido à baixa qualidade de energia elétrica, principalmente envolvendo distúrbios harmônicos e inter-harmônicos, provocados pela utilização de cargas e sistemas eletrônicos. Os impactos e prejuízos causados por distúrbios harmônicos e inter-harmônicos são importantes o suficiente para torná-los foco de inúmeros estudos, posto que não há, até a presente data, um método de análise desses componentes eficiente o bastante para atuar no controle e proteção de sistemas de potência. Este trabalho busca contribuir para a melhoria da análise desses componentes de frequência e, nesse sentido, propõe um sistema de detecção, classificação e identificação de distúrbios de qualidade de energia, especialmente, harmônicos, sub-harmônicos e inter harmônicos, baseado em estatística de ordem superior. São contemplados ainda distúrbios de amplitude de curta duração: sags e swells. A estrutura proposta contempla ainda um contador de componentes inter-harmônicos e sub-harmônicos, capaz de apontar a existência e quantificar esses componentes mesmo quando combinados a outros distúrbios harmônicos. As metodologias propostas pelo trabalho exibem resultados bastante expressivos tanto em relação à eficiência das aplicações em qualidade de energia quanto em relação ao desempenho computacional. / The power quality available on the electrical power system became focus in the last decades. This fact is explained by the combination of signal pollutions increasing and the number of electronic devices sensitive to power signal variations, especially in the smart grids scenario. One of the challenges of smart grids is the reduction of events or failures due to the low power quality, mainly involving harmonics and inter-harmonics disturbances, caused by the use of fillers and electronic systems. Impacts and losses caused by these disturbances are of great concern in numerous studies, since there is not an efficient analysis method capable of dealing with this kind of disturbances. This thesis seeks to contribute in the sense of harmonics and inter-harmonics analysis by proposing a power quality disturbances detection, classification and identification system, based on higher order statistics. The proposed structure also includes a inter-harmonics and sub-harmonics components counter, able to point out the existence and to quantify these components even when they are combined with other harmonic disturbances. The proposed methodologies show suitable results both in terms of efficiency of investments in power quality as compared to the computational performance.

Este trabalho estuda o modelo de análise em componentes independentes (ICA) para misturas instantâneas, aplicado na separação de sinais de áudio. Três algoritmos de separação de misturas instantâneas são avaliados: FastICA, PP (Projection Pursuit) e PearsonICA; possuindo dois princípios básicos em comum: as fontes devem ser independentes estatisticamente e não-Gaussianas. Para analisar a capacidade de separação dos algoritmos foram realizados dois grupos de experimentos. No primeiro grupo foram geradas misturas instantâneas, sinteticamente, a partir de sinais de áudio pré-definidos. Além disso, foram geradas misturas instantâneas a partir de sinais com características específicas, também geradas sinteticamente, para avaliar o comportamento dos algoritmos em situações específicas. Para o segundo grupo foram geradas misturas convolutivas no laboratório de acústica do LPS. Foi proposto o algoritmo PP, baseado no método de Busca de Projeções comumente usado em sistemas de exploração e classificação, para separação de múltiplas fontes como alternativa ao modelo ICA. Embora o método PP proposto possa ser utilizado para separação de fontes, ele não pode ser considerado um método ICA e não é garantida a extração das fontes. Finalmente, os experimentos validam os algoritmos estudados. / This work studies Independent Component Analysis (ICA) for instantaneous mixtures, applied to audio signal (source) separation. Three instantaneous mixture separation algorithms are considered: FastICA, PP (Projection Pursuit) and PearsonICA, presenting two common basic principles: sources must be statistically independent and non-Gaussian. In order to analyze each algorithm separation capability, two groups of experiments were carried out. In the first group, instantaneous mixtures were generated synthetically from predefined audio signals. Moreover, instantaneous mixtures were generated from specific signal generated with special features, synthetically, enabling the behavior analysis of the algorithms. In the second group, convolutive mixtures were probed in the acoustics laboratory of LPS at EPUSP. The PP algorithm is proposed, based on the Projection Pursuit technique usually applied in exploratory and clustering environments, for separation of multiple sources as an alternative to conventional ICA. Although the PP algorithm proposed could be applied to separate sources, it couldnt be considered an ICA method, and source extraction is not guaranteed. Finally, experiments validate the studied algorithms.

Este trabalho estuda o modelo de análise em componentes independentes (ICA) para misturas instantâneas, aplicado na separação de sinais de áudio. Três algoritmos de separação de misturas instantâneas são avaliados: FastICA, PP (Projection Pursuit) e PearsonICA; possuindo dois princípios básicos em comum: as fontes devem ser independentes estatisticamente e não-Gaussianas. Para analisar a capacidade de separação dos algoritmos foram realizados dois grupos de experimentos. No primeiro grupo foram geradas misturas instantâneas, sinteticamente, a partir de sinais de áudio pré-definidos. Além disso, foram geradas misturas instantâneas a partir de sinais com características específicas, também geradas sinteticamente, para avaliar o comportamento dos algoritmos em situações específicas. Para o segundo grupo foram geradas misturas convolutivas no laboratório de acústica do LPS. Foi proposto o algoritmo PP, baseado no método de Busca de Projeções comumente usado em sistemas de exploração e classificação, para separação de múltiplas fontes como alternativa ao modelo ICA. Embora o método PP proposto possa ser utilizado para separação de fontes, ele não pode ser considerado um método ICA e não é garantida a extração das fontes. Finalmente, os experimentos validam os algoritmos estudados. / This work studies Independent Component Analysis (ICA) for instantaneous mixtures, applied to audio signal (source) separation. Three instantaneous mixture separation algorithms are considered: FastICA, PP (Projection Pursuit) and PearsonICA, presenting two common basic principles: sources must be statistically independent and non-Gaussian. In order to analyze each algorithm separation capability, two groups of experiments were carried out. In the first group, instantaneous mixtures were generated synthetically from predefined audio signals. Moreover, instantaneous mixtures were generated from specific signal generated with special features, synthetically, enabling the behavior analysis of the algorithms. In the second group, convolutive mixtures were probed in the acoustics laboratory of LPS at EPUSP. The PP algorithm is proposed, based on the Projection Pursuit technique usually applied in exploratory and clustering environments, for separation of multiple sources as an alternative to conventional ICA. Although the PP algorithm proposed could be applied to separate sources, it couldnt be considered an ICA method, and source extraction is not guaranteed. Finally, experiments validate the studied algorithms.