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dc.creatorBARROS, Fabíola Graziela Noronha-
dc.date.accessioned2017-04-24T16:58:53Z-
dc.date.available2017-04-24T16:58:53Z-
dc.date.issued2016-12-16-
dc.identifier.citationBARROS, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/8234-
dc.description.abstractThis 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.pt_BR
dc.description.sponsorshipFAPESPA - Fundação Amazônia de Amparo a Estudos e Pesquisaspt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Parápt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectSistemas de energia elétricapt_BR
dc.subjectAlgoritmos genéticospt_BR
dc.subjectRedes neurais (Computação)pt_BR
dc.subjectProcessamento de dadospt_BR
dc.titleMetodologia para compressão de sinais de energia elétrica a partir de registros de forma de onda utilizando algorítmos genéticos e redes neurais artificiaispt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Tecnologiapt_BR
dc.publisher.initialsUFPApt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::ANALISE DE ALGORITMOS E COMPLEXIDADE DE COMPUTACAOpt_BR
dc.contributor.advisor1BEZERRA, Ubiratan Holanda-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6542769654042813pt_BR
dc.contributor.advisor-co1NUNES, Marcus Vinícius Alves-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9533143193581447pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8992527093115117pt_BR
dc.description.resumoO 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.pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapt_BR
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