Análise wavelet na classificação de distúrbios de tensão em sistemas de distribuição de energia elétrica.

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorMinussi, Carlos Roberto-
Autor(es): dc.contributorGosller, Fabrício Ely-
Autor(es): dc.creatorAciole, Fayner-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T16:19:57Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T16:19:57Z-
Data de envio: dc.date.issued2024-07-23-
Data de envio: dc.date.issued2024-07-23-
Data de envio: dc.date.issued2024-07-16-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/11449/256742-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/256742-
Descrição: dc.descriptionO relato em questão foi produzido com a intenção de demonstrar o projeto desenvolvido como requisito para o trabalho de graduação previsto no conteúdo programático da graduação em engenharia elétrica pela Universidade Estadual Paulista (UNESP) no Câmpus de Ilha Solteira. Nele é possível verificar os conceitos teóricos relacionados à qualidade de energia elétrica e a análise de sinais utilizando a transformada wavelet e três diferentes classificadores, árvore de decisão, random forest e SVM. Além disso, o relatório demonstra os resultados práticos obtidos a partir da classificação dos distúrbios de tensão utilizando a transformada wavelet, os classificadores já mencionados e determinadas métricas utilizadas na obtenção dos vetores característicos. Ao fim, foi possível realizar uma análise demonstrando qual conjunto wavelet/métrica/classificador apresentou o melhor desempenho.-
Descrição: dc.descriptionThe report in question was produced to demonstrate the project developed as a requirement for the undergraduate work foreseen in the syllabus of the degree in electrical engineering at the Universidade Estadual Paulista (UNESP) at the Ilha Solteira Câmpus. It is possible to verify the theoretical concepts related to electrical energy quality and signal analysis using the wavelet transform and three different classifiers: decision tree, random forest, and SVM. Furthermore, the report demonstrates the practical results obtained from classifying voltage disturbances using the wavelet transform, the classifiers already mentioned, and specific metrics used to obtain the characteristic vectors. Ultimately, it was possible to analyze which wavelet/metric/classifier set presented the best performance.-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.description2018/12067-6-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Direitos: dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess-
Palavras-chave: dc.subjectAnálise wavelet-
Palavras-chave: dc.subjectClassificação de distúrbios de tensão-
Palavras-chave: dc.subjectProcessamento de sinais-
Palavras-chave: dc.subjectWavelet analysis-
Palavras-chave: dc.subjectSignal processing-
Palavras-chave: dc.subjectClassification of electrical disturbances-
Título: dc.titleAnálise wavelet na classificação de distúrbios de tensão em sistemas de distribuição de energia elétrica.-
Título: dc.titleWavelet analysis in the classification of voltage disturbances in electric power distribution systems-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

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