Navegando por Assunto "Rede neural"

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Acesso aberto (Open Access)
Avaliação da distorção harmônica total de tensão no ponto de acoplamento comum industrial usando o processo KDD baseado em medição
(Universidade Federal do Pará, 2018-03-27) OLIVEIRA, Edson Farias de; TOSTES, Maria Emília de Lima; http://lattes.cnpq.br/4197618044519148
Nas últimas décadas, a indústria de transformação, tem proporcionado a introdução de produtos cada vez mais rápidos e energeticamente mais eficientes para utilização residencial, comercial e industrial, no entanto essas cargas devido à sua não linearidade têm contribuído significativamente para o aumento dos níveis de distorção harmônica de tensão em decorrência da corrente conforme indicadores de Qualidade de Energia Elétrica do sistema brasileiro de distribuição de energia elétrico. O constante aumento dos níveis das distorções, principalmente no ponto de acoplamento comum, tem gerado nos dias atuais muita preocupação nas concessionárias e nos consumidores de energia elétrica, devido aos problemas que causam como perdas da qualidade de energia elétrica no fornecimento e nas instalações dos consumidores e isso têm proporcionado diversos estudos sobre o assunto. Com o intuito de contribuir com o assunto, a presente tese propõe um procedimento com base no processo Knowledge Discovery in Database - KDD para identificação das cargas impactantes das distorções harmônicas de tensão no ponto de acoplamento comum. A metodologia proposta utiliza técnicas de Inteligência computacional e mineração de dados para análise dos dados coletados por medidores de qualidade de energia instalados nas cargas principais e no ponto de acoplamento comum do consumidor e consequentemente estabelecer a correlação entre as correntes harmônicas das cargas não lineares com a distorção harmônica no ponto de acoplamento comum. O processo proposto consiste na análise das cargas e do layout do local onde a metodologia será aplicada, na escolha e na instalação dos medidores de QEE e na aplicação do processo KDD completo, incluindo os procedimentos de coleta, seleção, limpeza, integração, transformação e redução, mineração, interpretação, e avaliação dos dados. Com o propósito de contribuição foram aplicadas as técnicas de mineração de dados Árvore de Decisão e Naïve Bayes e foram testados diversos algoritmos em busca do algoritmo com resultados mais significativos para esse tipo de análise conforme apresentado nos resultados. Os resultados obtidos evidenciaram que o processo KDD possui aplicabilidade na análise da Distorção Harmônica Total de Tensão no Ponto de Acoplamento Comum e deixa como contribuição a descrição completa de cada etapa desse processo, e para isso foram comparados com diferentes índices de balanceamento de dados, treinamento e teste e diferentes cenários em diferentes turnos de análise e apresentaram bom desempenho possibilitando sua aplicação em outros tipos de consumidores e empresas de distribuição de energia. Evidencia também, na aplicação escolhida e utilizando diferentes cenários, que a carga mais impactante foi a sétima harmônica de corrente das centrais de ar condicionado para o conjunto de dados coletados.
Acesso aberto (Open Access)
Modelagem e predição de canal em 3,5 GHz com redes neurais: abordagens com simulações e medições em ambientes fechados
(Universidade Federal do Pará, 2025-03-31) MALAQUIAS JUNIOR, Mozart Lima; BARROS, Fabrício José Brito; http://lattes.cnpq.br/9758585938727609; ARAÚJO, Jasmine Priscyla Leite de; http://lattes.cnpq.br/4001747699670004; https://orcid.org/0000-0003-3514-0401; ALCÂNTARA NETO, Miércio Cardoso de; CRUZ, Hugo Alexandre Oliveira da; CARDOSO, Diego Lisboa; http://lattes.cnpq.br/0549389076806391; http://lattes.cnpq.br/9541869769451585; http://lattes.cnpq.br/0507944343674734; https://orcid.org/0000-0002-8551-2261; xxx; https://orcid.org/0000-0002-5971-3668
Este trabalho propõe uma análise de canal em pequena e larga escala para a frequência de 3,5 GHz em ambientes fechados, utilizando o software de simulação Wireless InSite (WI) e medições realizadas no térreo e no primeiro andar do prédio anexo aos Laboratórios de Engenharia Elétrica da Universidade Federal do Pará. Para análise entre os dados medidos com os simulados, foi utilizado o Root Mean Squared Error (RMSE), com resultados de 3,681 dB para o térreo e 6,059 dB para o primeiro andar, validando os parâmetros de pequena escala obtidos na simulação. Foram aplicados os modelos de perda de percurso Floating-Intercept e Close-In para os dados obtidos de medição e simulação. A partir desses resultados, foram determinadas métricas como o Power Delay Profile (perfil de potência e retardo), retardo médio, espalhamento de retardo e banda de coerência. Adicionalmente, foi proposto um modelo de rede neural para prever a potência recebida dos raios que chegam em cada ponto de recepção, demonstrando a eficácia da abordagem na análise de canais de comunicação. O estudo contribui para o avanço de pesquisas em radio propagação na frequência de 3,5 GHz, combinando simulação, medições e técnicas de inteligência artificial para uma análise robusta e precisa.