Submitted by Nathalya Silva (nathyjf033@gmail.com) on 2017-06-28T18:53:10Z
No. of bitstreams: 2
license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)
Dissertacao_SistemaInteligenteSuporte.pdf: 7220905 bytes, checksum: f37e7c8fa38831e5d1198ddba5ee15f3 (MD5) / Approved for entry into archive by Irvana Coutinho (irvana@ufpa.br) on 2017-08-10T14:48:48Z (GMT) No. of bitstreams: 2
license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)
Dissertacao_SistemaInteligenteSuporte.pdf: 7220905 bytes, checksum: f37e7c8fa38831e5d1198ddba5ee15f3 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-10T14:48:48Z (GMT). No. of bitstreams: 2
license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)
Dissertacao_SistemaInteligenteSuporte.pdf: 7220905 bytes, checksum: f37e7c8fa38831e5d1198ddba5ee15f3 (MD5)
Previous issue date: 2017-02-21 / Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um software que fornece um ambiente computacional para que o usuário possa realizar análises de Qualidade de Energia Elétrica (QEE) seguindo as normas estipuladas pela Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) através dos Procedimentos de Distribuição (PRODIST). Também é possível realizar análises de contribuição de impactos causados pela injeção de harmônicos na rede elétrica, apontando as possíveis parcelas percentuais de contribuição de cada Unidade Consumidora (UC), através de módulos que realizam um estudo de sensibilidade por meio de técnicas de Inteligência Computacional (IC) como Redes Neurais Artificiais (RNA), Árvores de Regressão (AR) e Regressão Linear Simples (RL). Para construção dos modelos são utilizados dados de séries temporais de harmônicos de corrente e de tensão que foram obtidos através de campanhas de medição. / This work presents the development of software that provides a computational environment so that the user can carry out analyzes of Quality of Eletrical Energy (QEE) following the rules stipulated by the National Eletrical Power Agency (ANEEL) through the Distribution Procedures (PRODIST). Also it is possible to do analysis of contribution of impacts caused by the injection of harmonics in the electric network, pointing out the possible percentage shares of contribution of each Consumer Unit (UC), through modules that perform a sensitivity study through Computational Intelligence (CI) techniques as Artificial Neural Network (ANN) Regression Trees (RT) and Simple Linear Regression (LR). For the construction of the models are used time series data of current and voltage harmonics that were obtained through measurement campaigns.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpa.br:2011/8987 |
| Date | 21 February 2017 |
| Creators | ROCHA, Gabriel Vianna Soares |
| Contributors | TOSTES, Maria Emília de Lima |
| Publisher | Universidade Federal do Pará, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, UFPA, Brasil, Instituto de Tecnologia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPA, instname:Universidade Federal do Pará, instacron:UFPA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0017 seconds