C Conferentia Proceedings
CBA2018-0757 Sistemas Inteligentes

METODOLOGIA BASEADA NO ALGORITMO ADABOOST COMBINADO COM REDE NEURAL PARA LOCALIZAÇÃO DO DISTÚRBIO DE AFUNDAMENTO DE TENSÃO

Fábbio Anderson Silva Borges1; RICARDO DE ANDRADE LIRA RABELO2; Marcel Aires Araújo3; Ricardo Augusto de Souza Fernandes4

1 Universidade Federal do Piauí; 2 Universidade Federal do Piaui; 3 Universidade Federal Rural de Pernambuco; 4 Universidade Federal de São Carlos

Baixar PDF doi:10.20906/CPS/CBA2018-0757

Resumo

A correta localização dos distúrbios de afundamento de tensão no sistema de distribuição não é uma tarefa trivial, devido à curta duração desses eventos e sua rápida disseminação na rede. Este artigo propõe a aplicação do algoritmo Adaboost com Redes Neurais para estimar a região de origem do distúrbio. A ocorrência do afundamento de tensão no sistema afeta todos as barras, ou seja, esse distúrbio é propagado em todo o sistema. Assim, o gerenciamento de dados, por meio dos smart meters combinado com ferramentas de classificação torna-se uma alternativa viável para auxiliar na localização. Nesse sentido, os smart meters conseguem extrair as características do distúrbio de afundamento de tensão medido e enviar para a concessionária. No lado da concessionária, os valores de características de vários medidores são agregados e utilizados como entrada do AdaBoost. Para tanto, foi necessário analisar a relevância do conjunto de característica extraída dos sinais de tensão, de modo a comprovar se o vetor extraído evidencia a disseminação do distúrbio na rede. O AdaBoost com Rede Neural foi testado em diferentes cenários do alimentador de teste IEEE de 13 barramentos e foi capaz de estimar a região com uma boa precisão.

Palavras-chave: AdaBoost; Localização do distúrbio de Afundamento de Tensão; Qualidade de Energia; Rede Neural; Afundamento de Tensão

Como citar

Fábbio Anderson Silva Borges; RICARDO DE ANDRADE LIRA RABELO; Marcel Aires Araújo; Ricardo Augusto de Souza Fernandes. “METODOLOGIA BASEADA NO ALGORITMO ADABOOST COMBINADO COM REDE NEURAL PARA LOCALIZAÇÃO DO DISTÚRBIO DE AFUNDAMENTO DE TENSÃO”. XXII Congresso Brasileiro de Automática. CBA2018. 2018. DOI: 10.20906/CPS/CBA2018-0757