Previsão de distorção harmônica em cargas residenciais utilizando redes neuro-fuzzy

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2018-07-11

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Universidade Federal do Pará

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MORAIS JUNIOR, Albino Moisés Faro de. Previsão de distorção harmônica em cargas residenciais utilizando redes neuro-fuzzy. Orientadora: Maria Emília de Lima Tostes. 2018. 111 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2018. Disponível em: <http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/10267>. Acesso em:.

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Este trabalho apresenta uma modelagem para DHTv%, DHTi% e harmônicos individuais utilizando previsões de um sistema ANFIS que aprende com dados medidos e prevê o comportamento da rede para valores futuros. Estas previsões podem ajudar a atender as normas nacionais de DHTv% estipuladas pela Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) através dos Procedimentos de Distribuição (PRODIST), como as normas internacionais de DHTi%., desta forma se antecipando às normas que atualmente são recomendativas, mas em um futuro próximo serão punitivas. A modelagem é realizada por meio de um sistema Neuro-Fuzzy denominado ANFIS, o qual utiliza rede neural para aprender o comportamento do sistema e ajuste dos parâmetros e regra Fuzzy para a determinação dos valores de saída do sistema levando em consideração o aprendizado da rede Neural. A grande vantagem desta ferramenta é o poder de se modelar padrões utilizando uma previsão de estado harmônico das cargas conectadas na baixa tensão, o que ajuda na criação de pseudomedidas para as redes de distribuição, onde é difícil e oneroso a obtenção de medições reais. Entre as aplicações práticas para esta ferramenta pode-se destacar a utilização dos valores previstos em substituição a valores anômalos medidos, a utilização em medidores de energia para prever e evitar a ultrapassagem dos valores de Distorção Harmônico estipulados em norma e a utilização como base para a previsão de harmônicas individuais, que podem ser utilizadas em estudos de fluxo de carga harmônicos.

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MORAIS JUNIOR, Albino Moisés Faro de. Previsão de distorção harmônica em cargas residenciais utilizando redes neuro-fuzzy. Orientadora: Maria Emília de Lima Tostes. 2018. 111 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2018. Disponível em: <http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/10267>. Acesso em:.