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específicas características ainda devem ser incluídas e trabalhadas 
no sentido de se alcançar uma implementação prática e confiável ao que foi proposto. 
 
11.3 Técnicas de Inteligência Artificial 
Este item procura exemplificar a caracterização de medições da qualidade da 
energia no que diz respeito a um melhor aproveitamento da informação disponível, 
utilizando-se de sistemas de inteligência artificial. 
 
11.3.1 Aplicação de Redes Neurais Artificiais 
Da situação atual, com os modernos equipamentos de medição, acumula-se 
dentro das concessionárias elétricas um grande volume de dados, principalmente em 
termos das medições que são dificilmente assimiláveis. Estas medições são 
realizadas para específicas finalidades e os resultados, apesar de poderem representar 
um interesse geral para todos os setores da empresa, em geral, são utilizados 
unicamente pelo departamento específico que pediu a sua execução. Sendo assim, a 
análise das medições por sistemas automáticos de inteligência artificial vem a 
permitir e possibilitar um melhor aproveitamento da informação e a sua circulação 
em todos os níveis da empresa. 
A metodologia utilizada para o diagnóstico e o arquivamento das medições 
pode utilizar um sistema de inteligência artificial, que simule uma rede neural. Cada 
medição pode ser identificada por uma série de campos variáveis, numéricos ou 
lógicos (localização, quantidade e tipo de consumidores atendidos, tipo de 
transformador, carregamento do transformador pelo faturamento - escolhidos após 
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uma análise do sistema) e por uma série de conclusões (resultados das medições - por 
exemplo, limites máximos ou mínimos de tensão observados). A partir das medições 
realizadas, o sistema pode automaticamente inferir quais, entre os transformadores 
não medidos, se encontram em situação crítica. Como todos os sistemas neuroniais, 
das vantagens desta aplicação, destaca-se a capacidade de aprendizado do sistema 
inteligente sendo a sua confiabilidade melhorada com o aumento das informações 
disponibilizadas pelas medições. 
Ilustrando um pouco melhor a metodologia proposta, ao nível da 
concessionária, uma equipe técnica pode estudar o banco de dados disponível e os 
mecanismos do fluxo das informações, fixando os objetivos esperados da análise das 
medições. Fixando-se os parâmetros de análise a serem levados em conta no estudo 
das medições, elaboram-se os específicos algoritmos de análise aplicando-os ao 
banco de dados existentes. Com base nos algoritmos desenvolvidos, o sistema pode 
emitir específicos relatórios, indicando as medições críticas, que merecem uma maior 
atenção por parte da empresa, apontando de forma preliminar os prováveis 
problemas presentes no conjunto de consumidores. Para a interpretação dos dados, 
podem ser empregados algoritmos do tipo estatístico a cada medição e comparações 
entre grupos de medições homogêneas, utilizando técnicas de análise por lógica 
Fuzzy. Dependendo da quantidade e da complexidade das medições, pode ser 
montado um sistema de interpretação dos dados utilizando-se programas de 
inteligência artificial com redes neuroniais. 
 
11.3.2 Detecção de distúrbios na qualidade da energia elétrica utilizando 
redes neurais 
Este trabalho aborda o uso da arquitetura ADALINE (ADAptive Linear 
NEuron) na detecção de distúrbios relacionados à qualidade da energia (ABDEL-
GALILA and EL-SAADANY, 2003). 
A característica principal desta abordagem frente as demais é a sua rapidez 
em nível de resposta, devido a sua construção simples (arquitetura) e de fácil 
implementação. Comparando-a com os métodos baseados em análise Wavelet, cujos 
cálculos matemáticos são pesados, esta demonstrou ser uma ferramenta acessível 
para aplicações on-line. 
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Neste trabalho é realizado inicialmente uma revisão sobre redes neurais, 
dando maior enfoque a teoria do Adaline. Também é apresentado um panorama geral 
sobre qualidade da energia. Em seguida, exemplos numéricos são apresentados à 
Adaline, avaliando o algoritmo utilizando sinais gerados pelo software Matlab. 
Desta aplicação, analisá-se a sensibilidade do Adaline considerando os seguintes 
parâmetros: taxa de aprendizagem e número de entradas do algoritmo. Para validação 
dos resultados encontrados o modelo é exposto a um sistema do IEEE de distribuição 
industrial de 13 barras. Este sistema foi testado com diferentes tipos de cargas 
lineares e não lineares, analisando-o em duas situações: uma para detectar a 
ocorrência de afundamentos no sinal de tensão acrescido de componentes 
harmônicos, e outra para a ocorrência de transitórios oscilatórios no sinal de tensão 
também acrescido de componentes harmônicos. 
Para esta aplicação observou-se que a rede Adaline obteve sucesso na 
detecção exata dos distúrbios mais comuns relacionados à qualidade da energia. O 
modelo analisado mostrou-se bastante sensível tanto para o número de entradas 
atrasadas quanto ao valor da taxa de aprendizagem. Uma pequena taxa de 
aprendizagem pode conduzir a uma redução da velocidade do tempo de 
convergência, enquanto uma taxa de aprendizagem maior pode levar o modelo a 
perder a habilidade de localizar o sinal de energia. 
 
11.3.3 Algoritmos Genéticos aplicados à estimação de componentes 
harmônicos em um SEP 
O problema de identificação de harmônicos pode ser abordado como um 
problema de estimação onde os AGs serão empregados como ferramenta de 
otimização para a estimação dos mesmos, especialmente para sinais com magnitudes 
variantes no tempo. A modelagem matemática do problema se resume na estimação 
dos componentes harmônicos de um sinal ruidoso (MACEDO et al., 2002) (MOURA 
et al., 2002). Matematicamente, um sinal periódico e distorcido pode ser 
adequadamente representado em termos de sua freqüência fundamental e seus 
componentes harmônicos, expressos como uma soma de senóides como na série de 
Fourier. Deve ser enfatizado que quanto mais próximo do real for o modelo do sinal 
em análise (maior será o número de harmônicos considerados) o que pode tornar alto 
o esforço computacional desenvolvido, podendo inclusive inviabilizar algumas 
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aplicações on-line. Sendo assim, procura-se modelar o sistema obtendo-se um 
balanço entre a simplicidade e a generalidade, assegurando que os resultados sejam 
significativos para a aplicação em específico. 
Para o desenvolvimento deste trabalho, os sinais analógicos provenientes do 
sistema elétrico são convenientemente digitalizados formando um banco de dados 
que servirá como parâmetro para o algoritmo. Este banco será formado pelo 
componente CC e a magnitude da tensão dos termos seno e co-senos do componente 
fundamental e de cada harmônico em específico. Esta aplicação resume-se então em 
encontrar uma estimativa dos parâmetros referentes ao componente CC, ao 
componente fundamental e componentes harmônicos do sinal em análise, 
minimizando o erro entre o vetor de ruído desconhecido e o real, através da teoria de 
AGs. 
Estudos iniciais referentes aos AGs mostram que estes podem identificar os 
componentes harmônicos para qualquer forma de onda distorcida proveniente de um 
SEP, independente da presença ou não do CC. Isto dá a um método que empregue 
AG vantagens adicionais quando comparado à utilização da TDF ou à utilização de 
filtros dinâmicos. Cabe relembrar que no caso da TDF, o seu comportamento pode 
ser influenciado pela presença do componente CC, e os filtros dinâmicos por sua vez, 
necessitam de reajustes em seus parâmetros. Cabe ainda citar o ótimo desempenho 
do Filtro de Kalman nesta estimação dos componentes harmônicos, que em 
contrapartida, necessita de uma detalhada análise estatística do sinal a ser analisado. 
Ressalta-se que uma técnica baseada em AGs que atue de maneira ótima na 
estimação de harmônicos em um SEP pode ainda ser empregada como um filtro 
digital. 
Cabe destacar que investigações podem ser realizadas