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Type: Tese
Issue Date: 16-Dec-2016
Authors: BARROS, Fabíola Graziela Noronha
First Advisor: BEZERRA, Ubiratan Holanda
First Co-Advisor: NUNES, Marcus Vinícius Alves
Title: Metodologia para compressão de sinais de energia elétrica a partir de registros de forma de onda utilizando algorítmos genéticos e redes neurais artificiais
Sponsor: FAPESPA - Fundação Amazônia de Amparo a Estudos e Pesquisas
Citation: BARROS, Fabíola Noronha. Metodologia para compressão de sinais de energia elétrica a partir de registros de forma de onda utilizando algorítmos genéticos e redes neurais artificiais. 2016. 96 f. Tese (Doutorado) - Universidade Federal do Pará, Instituto de Tecnologia, Belém, 2016. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.
Resumo: O presente trabalho propõe uma metodologia para compressão de sinais de energia elétrica a partir de registros de forma de onda em sistemas de energia, utilizando algoritmos genéticos (AG) e redes neurais artificiais (RNA). O algoritmo genético é utilizado para selecionar e preservar os pontos que melhor caracterizam os contornos da forma de onda e a rede neural artificial é utilizada na compressão dos demais pontos bem como no processo de reconstrução do sinal. Assim, os dados resultantes são formados por uma parte do sinal original e pela parte complementar comprimida sob a forma de pesos sinápticos. A metodologia proposta seleciona e preserva um percentual de amostras do sinal original, que são aspectos não explorados na literatura. A metodologia foi testada usando dados reais obtidos a partir de um oscilógrafo instalado em um sistema de energiaelétrica de 230 kV. Os resultados apresentam taxas de compressão que variam de 88,36% a 95,86%* para taxas de preservação de pontos do sinal original que variam de 2,5% a 10% respectivamente.
Abstract: This thesis proposes a methodology for compression of electrical power signals from waveform records in electric systems, using genetic algorithm (GA) and artificial neural network (ANN).The genetic algorithm is used to select and preserve the points that better characterize the waveform contoursA and the artificial neural network is used in the compression of other points as well as on the signal reconstruction process. Thus, the data resulting are formed by a part of the original signal and by a compressed complementary part in the form of synaptic weights. The proposed methodology selects and preserves a percentage of the original signal samples, which are aspects not explored in the literature. The method was tested using field data obtained from an oscillographic recorder installed in a 230kV electrical power system. The results presented compression rates ranging from 88.36 to 95.86 for preservation rates ranging from 2.5 to 10 , respectively.
Keywords: Sistemas de energia elétrica
Algoritmos genéticos
Redes neurais (Computação)
Processamento de dados
CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::ANALISE DE ALGORITMOS E COMPLEXIDADE DE COMPUTACAO
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal do Pará
Institution Acronym: UFPA
Department: Instituto de Tecnologia
Program: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Appears in Collections:Teses em Engenharia Elétrica (Doutorado) - PPGEE/ITEC

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