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BIBTEX RIS

Novas Métricas para a Classificação de Distúrbios da Qualidade da Energia Elétrica

2020; Linguagem: Português

10.48011/sbse.v1i1.2389

2177-6164

André Pinho, Emanoel G. A. Garcia,

Electricity Theft Detection Techniques

A crescente utilização de cargas e dispositivos não lineares nos sistemas de potência tem aumentado a incidência de alterações na forma de onda dos sinais de energia elétrica. A intensidade e a frequência desses distúrbios definem a qualidade da energia que está sendo entregue aos consumidores. Este trabalho explorou o tema supramencionado e propôs duas novas abordagens para aumentar a eficácia da classificação automática desses distúrbios. A primeira diz respeito à extração de atributos, que foi realizada com a análise espectral dos coeficientes da Transformada Discreta de Wavelet (detalhes nível 7), da qual foram propostas 4 novas métricas. A segunda novidade consistiu em uma análise de múltiplos índices para definição de um marcador global para ranqueamento e seleção de atributos. Tais características foram extraídas e selecionadas a partir de uma base sintética de 10000 sinais e foram submetidas a dois tipos de classificadores: uma rede neural artificial (RNA) e uma Máquina Vetor de Suporte (MVS). Os resultados demonstraram que 2 atributos propostos tiveram relevante impacto no desempenho dos classificadores. Outrossim, verificou-se que o método de seleção se mostrou plenamente coerente com os resultados das classificações.