Banca de QUALIFICAÇÃO: LUDIMILA PATRÍCIA DA SILVA DE LLAMAS

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: LUDIMILA PATRÍCIA DA SILVA DE LLAMAS
DATA: 15/03/2024
HORA: 14:00
LOCAL: Sala de Defesas do PPGESISA
TÍTULO:

Métodos de Remoção de Ruído para Sinais Elétricos em Sistemas de Potência

PALAVRAS-CHAVES:

Qualidade de Energia Elétrica, Sistemas de Potência, Smart Grids, Ruídos

PÁGINAS: 50
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
SUBÁREA: Medidas Elétricas, Magnéticas e Eletrônicas; Instrumentação
ESPECIALIDADE: Instrumentação Eletrônica
RESUMO:

O avanço científico e tecnológico tem levado a um aumento expressivo no número de dispositivos eletrônicos e, consequentemente, na demanda por energia elétrica. Esse crescimento incentivou o desenvolvimento de fontes de energia limpas e renováveis, como as energias fotovoltaica e eólica, integradas através da geração distribuída de energia elétrica. Essa modalidade, que se caracteriza pela produção de energia próxima aos pontos de consumo e conectada ao Sistema Elétrico de Potência (SEP), tem contribuído para a emergência de problemas relacionados à Qualidade de Energia Elétrica (QEE), incluindo harmônicos e outros distúrbios que afetam o funcionamento do SEP. Estes problemas podem levar a falhas nos sistemas de proteção, erros de medição, aumento de perdas em transformadores e sobreaquecimento nas linhas de distribuição, tornando crucial o estudo desses distúrbios em sinais elétricos. Neste contexto, este trabalho de mestrado propõe a aplicação da Análise de Componentes Independentes (ICA), especificamente através das variantes FastICA e SOBI, para reduzir o ruído de sinais elétricos em Sistemas de Potência. Foram criados 1000 sinais sintéticos contendo harmônicos e ruídos para testar a eficácia da ICA nesse cenário, demonstrando a habilidade do método em isolar o componente fundamental do sinal elétrico, além de harmônicos e ruídos. A eficácia da técnica foi avaliada através das métricas MSE (Erro Quadrático Médio), RMSE (Raiz do Erro Quadrático Médio) e MAE (Erro Absoluto Médio), indicando que a ICA se destaca por não necessitar de agrupamento prévio, como exigido pela Análise de Componentes Independentes de Canal Único (SCICA), sendo eficaz na extração de componentes de baixa e alta frequência, bem como de baixa energia. Além da ICA, este estudo também explorou a eficiência de redes neurais autoencoder e LSTM, bem como a transformada de Wavelet tradicional, para a mesma finalidade. Os resultados preliminares obtidos com autoencoder e LSTM mostraram-se comparáveis aos alcançados pelo FastICA e SOBI, destacando a relevância e a competitividade dessas abordagens modernas na análise de sinais elétricos afetados por distúrbios.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - WILIAN SOARES LACERDA (Suplente)
Interno - HENRIQUE LUIS MOREIRA MONTEIRO (Membro)
Presidente - DANTON DIEGO FERREIRA (Membro)
Interno - BRUNO HENRIQUE GROENNER BARBOSA (Membro)