MONITORAMENTO DA QUALIDADE DE ENERGIA ELÉTRICA BASEADO EM ALGORITMOS GENÉTICOS E MÁQUINA DE VETOR DE SUPORTE
Thais Martins Mendes1; Danton Diego Ferreira1; Bruno Henrique Groenner Barbosa1
1 Universidade Federal de Lavras
Resumo
Qualidade de Energia Elétrica (QEE) tem emergido como um campo importante de pesquisa nos últimos anos. O desenvolvimento e uso crescente de conversores de alta potência, e o aumento de cargas não lineares com potência cada vez mais elevada causam alterações não desejadas no sinal elétrico (corrente e tensão). Este trabalho apresenta um sistema de detecção de distúrbios de qualidade da energia elétrica (QEE). O método faz uso inovador da chamada Máquina de Vetor de Suporte one class, que é um método de classificação não-supervisionada. Utiliza Estatística de Ordem Superior (EOS) para construir um compacto e representativo vetor de assinaturas dos eventos de QEE. Algoritmos Genéticos são utilizados para selecionar os melhores parâmetros e simplificar o algoritmo de detecção. O sistema foi testado em simulações para oito classes de distúrbios, apresentando uma eficiência global de 100%.
Palavras-chave: Qualidade de Energia; Distúrbios Elétricos; Máquina de Vetor de Suporte