Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/8987| Tipo: | Dissertação |
| Fecha de publicación : | 21-feb-2017 |
| Autor(es): | ROCHA, Gabriel Vianna Soares |
| Primer Orientador: | TOSTES, Maria Emília de Lima |
| Título : | Sistema inteligente de suporte a análise da qualidade da energia elétrica em regime permanente |
| Citación : | ROCHA, Gabriel Vianna Soares. Sistema inteligente de suporte a análise da qualidade da energia elétrica em regime permanente. Orientadora: Maria Emília de Lima Tostes. 2017. 115 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica.) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2017. Disponível em: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/8987. Acesso em:. |
| Resumen: | Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um software que fornece um ambiente computacional para que o usuário possa realizar análises de Qualidade de Energia Elétrica (QEE) seguindo as normas estipuladas pela Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) através dos Procedimentos de Distribuição (PRODIST). Também é possível realizar análises de contribuição de impactos causados pela injeção de harmônicos na rede elétrica, apontando as possíveis parcelas percentuais de contribuição de cada Unidade Consumidora (UC), através de módulos que realizam um estudo de sensibilidade por meio de técnicas de Inteligência Computacional (IC) como Redes Neurais Artificiais (RNA), Árvores de Regressão (AR) e Regressão Linear Simples (RL). Para construção dos modelos são utilizados dados de séries temporais de harmônicos de corrente e de tensão que foram obtidos através de campanhas de medição. |
| Resumen : | This work presents the development of software that provides a computational environment so that the user can carry out analyzes of Quality of Eletrical Energy (QEE) following the rules stipulated by the National Eletrical Power Agency (ANEEL) through the Distribution Procedures (PRODIST). Also it is possible to do analysis of contribution of impacts caused by the injection of harmonics in the electric network, pointing out the possible percentage shares of contribution of each Consumer Unit (UC), through modules that perform a sensitivity study through Computational Intelligence (CI) techniques as Artificial Neural Network (ANN) Regression Trees (RT) and Simple Linear Regression (LR). For the construction of the models are used time series data of current and voltage harmonics that were obtained through measurement campaigns. |
| Palabras clave : | Qualidade de energia elétrica Regressão linear Harmônicos (Ondas elétricas) Redes neurais artificiais Árvore de regressão Quality of electrical energy Harmonics Linear regression Regression tree Artificial neural networks |
| CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
| País: | Brasil |
| Editorial : | Universidade Federal do Pará |
| Sigla da Instituição: | UFPA |
| Instituto: | Instituto de Tecnologia |
| Programa: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
| metadata.dc.rights: | Acesso Aberto |
| Aparece en las colecciones: | Dissertações em Engenharia Elétrica (Mestrado) - PPGEE/ITEC |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| Dissertacao_SistemaInteligenteSuporte.pdf | 7,05 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons
