Banca de DEFESA: THALITA KELY PEREIRA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: THALITA KELY PEREIRA
DATA: 25/02/2025
HORA: 09:00
LOCAL: Sala de Defesas do PPGESISA
TÍTULO:

LOCALIZAÇÃO DE FALTAS EM LINHAS DE TRANSMISSÃO UTILIZANDO PROCESSAMENTO ESTATÍSTICO DE SINAIS E APRENDIZADO DE MÁQUINA

PALAVRAS-CHAVES:

SOBI, PCA, Análise de Componentes Independentes, Sistema de Potência, Faltas Elétricas

PÁGINAS: 70
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
SUBÁREA: Medidas Elétricas, Magnéticas e Eletrônicas; Instrumentação
ESPECIALIDADE: Instrumentação Eletrônica
RESUMO:

A demanda por eletricidade está crescendo cada vez mais devido à expansão da população e a necessidade de fornecimento contínuo de energia elétrica para residências, setores comercial e industrial. O fornecimento contínuo de eletricidade é um dos critérios fundamentais para avaliar o desempenho do Sistema Elétrico de Potência (SEP). A Linha de Transmissão (LT) compõe o SEP e sua correta operação é extremamente importante para transmitir eletricidade da geração até o local de consumo. As LTs estão sujeitas a diversas falhas devido a seu longo comprimento e por estarem expostas ao vento, chuva, tempestades, calor e outras condições ambientais. As falhas devem ser resolvidas o mais rápido possível a fim de reduzir os danos à rede e evitar a interrupção do serviço, instabilidade, e perdas financeiras impostas a clientes e empresas. Os métodos de
localização de faltas podem ser divididos em duas categorias: métodos convencionais e Inteligência Artificial (IA). Os métodos convencionais incluem o método da teoria das ondas viajantes (Traveling Wave - TW) e o método baseado na impedância da LT, enquanto a IA inclui Rede Neural Artificial (RNA), Lógica Fuzzy, Máquina de Vetor de Suporte (Suport Vector Machine - SVM), Algoritmo Genético (AG), entre outros. O Second Order Blind Identification (SOBI) é um algoritmo da técnica Blind Source Separation (BSS) normalmente aplicado a um conjunto de dados multivariados e é utilizado para separar os sinais, identificando os componentes originais. Neste estudo, propõe-se o uso do algoritmo SOBI combinado com o regressor K-Nearest Neighbors (KNN) aplicado em sinais trifásicos de tensão para localização de faltas. Além disso, serão explorados outros métodos para estimar a localização da falta em LTs. Essa abordagem visa não apenas estimar a localização de falhas, mas também aprimorar a remoção de ruído (denoising) presente nesses sinais. Desta forma, os regressores irão operar com sinais mais limpos e com menores dimensões, o que reduz a complexidade computacional, além de obter maior precisão para dados com a presença de ruído.

MEMBROS DA BANCA:
Externo ao Programa - PAULO VITOR GRILLO DE SOUZA - DAT/EENG (Suplente)
Externo à Instituição - LEANDRO RODRIGUES MANSO SILVA - UFJF (Suplente)
Interno - HENRIQUE LUIS MOREIRA MONTEIRO (Membro)
Presidente - DANTON DIEGO FERREIRA (Membro)
Externo à Instituição - CARLOS AUGUSTO DUQUE - UFJF (Membro)
Interno - BRUNO HENRIQUE GROENNER BARBOSA (Membro)