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Previous issue date: 2007-03-16 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Esta dissertação aborda o problema da detecção de distúrbios em aplicações de monitoramento da qualidade da energia elétrica quando o intervalo do sinal de tensão analisado corresponde a sub-múltiplos de um ciclo da componente fundamental do sistema elétrico de potência. Além disso, uma técnica para a detecção de distúrbios em sinais monofásicos, quando a versão discreta da mesma é constituída de pelo menos 16 amostras, é proposta. Esta técnica de detecção faz uso de um filtro notch de 2a ordem para decompor o sinal de tensão em duas componentes. A partir destas componentes, parâmetros baseados em estatísticas de ordem superior são extraídos e, a seguir, os mesmos são usados como vetor de parâmetros pelo detector de Bayes baseado no critério da máxima verossimilhança (maximum likelihood - ML). A grande vantagem da técnica proposta é que de acordo com a taxa de amostragem usada na aquisição do sinal, pode-se detectar a presença de distúrbios em intervalos de tempo bastante reduzidos. O desempenho da técnica proposta foi analisado com bancos de dados sintéticos e reais e comparado com o desempenho de outra técnica de detecção encontrada na literatura. Os resultados numéricos evidenciam que a técnica de detecção proposta apresenta desempenho bastante satisfatório quando aplicada aos bancos de dados sintéticos e reais. Finalmente, a análise comparativa entre as duas técnicas indica que a técnica proposta apresenta desempenho superior em todos os quesitos de análise de desempenho. / This dissertation discusses the disturbance detection problem for power quality monitoring applications when the voltage signal intervals for analysis correspond to submultiples of one cycle component fundamental of the power system. In addition, a technique to detect disturbances in a mono-phase signal if its discrete-time version is constituted by at least 16 samples is introduced. This detection technique makes use of a 2nd order notch filter to decompose the voltage signal into two components. From those components, features based on higher order statistics are extracted. Then, the formed feature vector is used by a detection technique based on Bayes theory when the maximum likelihood criterion is adopted. The main advantage offered by the proposed technique is that if the sampling rate used to acquire the voltagesignal is carefully chosen, then disturbancesin voltagesignals can be detected in a very short interval of time. The performance of the proposed technique is analyzed with synthetic and real data. Also, its performance is compared to the one of similar techniques introduced previously. The numerical results verify that the proposed technique offers satisfactory performance when applied to synthetic and real data. Finally, a comparative analysis with another technique indicates that the proposed presents improved performance.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/3295 |
| Date | 16 March 2007 |
| Creators | Marques, Cristiano Augusto Gomes |
| Contributors | Ribeiro, Moisés Vidal, Silva, Eduardo Antônio Barros da, Duque, Carlos Augusto |
| Publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, UFJF, Brasil, Faculdade de Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFJF, instname:Universidade Federal de Juiz de Fora, instacron:UFJF |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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