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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) | - |
Autor(es): dc.contributor | Dept. of Electrical Engineering | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Federal University of S ao Carlos | - |
Autor(es): dc.creator | Reis Bernardino, Luiz Gustavo | - |
Autor(es): dc.creator | Do Nascimento, Claudionor Francisco | - |
Autor(es): dc.creator | Tavares Neto, Roberto Fernandes | - |
Autor(es): dc.creator | De Souza, Wesley Angelino | - |
Autor(es): dc.creator | Marafao, Fernando Pinhabel | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T22:21:37Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T22:21:37Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-05-01 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-05-01 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-12-31 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1109/COBEP53665.2021.9684083 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/234231 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/234231 | - |
Descrição: dc.description | Power quality in smart microgrids must be carefully analyzed, whereas adverse consequences may harm the electrical systems without power management and appropriate measures. The main goal of this paper is to develop a 5th, 7th, 11th, and 13th voltage harmonic components identification method based on artificial neural network (ANN). This tool could provide information to the smart microgrid management and control system or be an alternative solution to the harmonic identification process of a harmonic compensator embededs into power converters. The trained algorithm can identify harmonic components amplitude and phase angle in the interfacing point between microgrid and power converters. it was possible to generate a voltage waveform with a maximum difference of 0.04 p.u. between the expected waveform and the one built with the parameters identified by ANN. The ANN method validation was performed through computer simulations. | - |
Descrição: dc.description | Federal University of São Carlos Dept. of Electrical Engineering | - |
Descrição: dc.description | Federal University of Technology - Paraná Dept. of Electrical Engineering | - |
Descrição: dc.description | São Paulo State University Dept. of Control and Automation Engineering | - |
Descrição: dc.description | Dept. of Production Engineering Federal University of S ao Carlos | - |
Descrição: dc.description | São Paulo State University Dept. of Control and Automation Engineering | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | 2021 Brazilian Power Electronics Conference, COBEP 2021 | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | Artificial neural networks | - |
Palavras-chave: dc.subject | harmonic component identification | - |
Palavras-chave: dc.subject | microgrids | - |
Palavras-chave: dc.subject | power quality | - |
Título: dc.title | Neural-network-based approach applied to harmonic component estimation in microgrids | - |
Tipo de arquivo: dc.type | aula digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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