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http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/33589
Título: | Modelo fuzzy evolutivo para detecção e classificação em tempo real de distúrbios na qualidade de energia elétrica |
Título(s) alternativo(s): | Evolving fuzzy model forreal-timedetection and classification of power quality disturbances |
Palavras-chave: | Energia - Qualidade Takagi-Sugeno evolutivo Power quality |
Data do documento: | 2018 |
Editor: | UniBH |
Citação: | SANTANA, M. W.; FORTUNATO, D. A.; FERREIRA, D. D. Modelo fuzzy evolutivo para detecção e classificação em tempo real de distúrbios na qualidade de energia elétrica. E-xacta, Belo Horizonte, v. 11, n. 2, p. 63-79, 2018. |
Resumo: | Power quality disturbances lead to several drawbacks such as an increase in line and equipment voltageand consequent ohmic losses; limitation of the production capacity; higher operating temperatures, premature fails, and reduction of life expectancy of machines; malfunction of equipment; and unplanned outages. Real-time detection and classification of disturbances areof great importance for power systems. This paper proposes an evolving Takagi-Sugeno fuzzy model (eTS) framework for disturbance detection combined with a hybrid Hodrick-Prescott and Fast Fourier Transform feature selection method applied over a sliding window of voltage signals. The spike, notch, inter-harmonic, short interruption and harmonicdisturbanceswere considered. Classificationperformance in terms of the root mean squared error (RMSE) and non-dimensional error index (NDEI) have shown encouraging results. Moreover, the proposed data stream-based eTS disturbance monitoring system has shown to be able to learn new disturbance patterns automatically by online adapting the parameters and structure of fuzzy rules. |
URI: | http://revistas.unibh.br/index.php/dcet/article/view/2581 http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/33589 |
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