Método de Agrupamento Evolutivo para Detecção e Classificação em Tempo Real de Distúrbios de Qualidade de Energia Elétrica em Smart Grids

Márcio Wladimir Santana¹; Danielle Abreu Fortunato¹; Daniel Furtado Leite²

¹ Centro Federal de educação Tecnológica de Minas Gerais - CEFET-MG; ² Universidade Federal de lavras - UFLA

Resumo

Atualmente é importante considerar o aumento das smart grids em nosso sistema elétrico. As smart grids são uma nova arquitetura de distribuição de energia elétrica que integra e possibilita ações a todos os usuários a ela conectados. A partir deste novo conceito de geração e consumo de energia elétrica podem surgir distúrbios de qualidade da energia elétrica desconhecidos. Modelos de detecção e classificação fuzzy evolutivos são capazes de identificar novos distúrbios, pois sua base de regras e sua estrutura evoluem de acordo com o fluxo de dados. Para a detecção e classificação, em particular, é considerado o método de agrupamento evolutivo (eCM). Para extração de variáveis indicadoras da presença de distúrbios é considerado o filtro Hodrick-Prescott e o valor eficaz da tensão de linha. A detecção e classificação de distúrbios foram alcançadas, para o melhor caso, com desempenho de 100%.

Palavras-chave: Smart grids; Qualidade de energia elétrica; Detecção e classificação de distúrbios; Agrupamento evolutivo