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Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Federal Institute of São Paulo (IFSP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.creator | Bernardes, Haislan | - |
Autor(es): dc.creator | Minussi, Carlos Roberto | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T15:44:47Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T15:44:47Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-07-01 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.3390/en17143403 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/304674 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/304674 | - |
Descrição: dc.description | Early detection of threats to electrical energy distribution systems helps professionals make decisions and mitigate interruptions in supply and improper activation of the protection system. Biologically inspired methods, e.g., artificial neural networks, genetic algorithms, and ant colonies, solve optimization problems and facilitate pattern recognition and decision-making. The present work presents a tool for detecting and classifying voltage disturbances based on the negative selection algorithm, which identifies and eliminates self-reactive cells, associated with multiresolution analysis, which analyzes the signal at different scales of detail, allowing a more complete understanding and detailed description of the phenomenon in question. The negative wavelet selection algorithm demonstrates robustness to detect and classify disturbances. | - |
Descrição: dc.description | Federal Institute of São Paulo (IFSP), Campus of Presidente Epitácio, SP | - |
Descrição: dc.description | Electrical Engineering Department College of Electrical Engineering of Ilha Solteira (FEIS/UNESP), SP | - |
Descrição: dc.description | Electrical Engineering Department College of Electrical Engineering of Ilha Solteira (FEIS/UNESP), SP | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Energies | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | artificial immune systems | - |
Palavras-chave: dc.subject | detection and classification | - |
Palavras-chave: dc.subject | power quality | - |
Palavras-chave: dc.subject | voltage disorders | - |
Palavras-chave: dc.subject | wavelet transform | - |
Título: dc.title | Detection and Classification of Voltage Disturbances in Electrical Power Systems Based on Multiresolution Analysis and Negative Selection Algorithm | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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