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Determinação do conteúdo harmônico de corrente baseada em redes neurais artificiais para cargas não-lineares monofásicas / Determination of the current harmonic content based on artificial neural networks for single-phase non-linear loads

Este trabalho apresenta um método utilizando redes neurais artificiais para a determinação das amplitudes e fases dos componentes harmônicos presentes na corrente de carga monofásica. O número de harmônicos identificados é previamente selecionado. Os hamônicos identificados estão presentes na corrente de cargas não-lineares de um sistema de iluminação onde é considerada a variação no tempo das características da forma de onda desta corrente. Os harmônicos presentes no sistema degradam a qualidade de energia, sendo assim é apresentado um breve estudo sobre este tema e métodos para atenuar a distorção harmônica no sistema. Dentre estes métodos é dado ênfase na aplicação de filtros ativos de potência em paralelo com carga não-linear. O trabalho também apresenta um estudo sobre os mais comumente métodos utilizados na identificação harmônica. Dentre eles está o método baseado em redes neurais artificiais. Este método é validado com base nos dados levantados por meio de simulação e de forma experimental. / In this thesis artificial neural networks are employed in a novel approach to identifying harmonic components of the single-phase nonlinear load current, whose amplitudes and phase angles are subject to unpredictable changes in steady-state. An identified harmonics number is previously selected. These harmonics are present in the non-linear loads current of electrical illumination system. The harmonics in the power system degrade the power quality, then is exhibited a concise study dealing with power quality problems and methods to mitigate the harmonic distortion in the power system. Among these methods emphasis is given in the application of pure active power filters in parallel with the non-linear load. The thesis also shows a study about the more commonly methods used in the harmonic detection. Among them is the method based on artificial neural networks. Simulation and experimental results are presented to validate the proposed approach.

Identiferoai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-27082007-170845
Date10 July 2007
CreatorsNascimento, Claudionor Francisco do
ContributorsOliveira Junior, Azauri Albano de
PublisherBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Source SetsUniversidade de São Paulo
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
TypeTese de Doutorado
Formatapplication/pdf
RightsLiberar o conteúdo para acesso público.

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