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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Santana, Márcio Wladimir | - |
| Autor(es): dc.creator | Fortunato, Danielle Abreu | - |
| Autor(es): dc.creator | Ferreira, Danton Diego | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T11:48:03Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T11:48:03Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2019-04-16 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2019-04-16 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2018 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/33589 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://revistas.unibh.br/index.php/dcet/article/view/2581 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1147744 | - |
| Descrição: dc.description | Power quality disturbances lead to several drawbacks such as an increase in line and equipment voltageand consequent ohmic losses; limitation of the production capacity; higher operating temperatures, premature fails, and reduction of life expectancy of machines; malfunction of equipment; and unplanned outages. Real-time detection and classification of disturbances areof great importance for power systems. This paper proposes an evolving Takagi-Sugeno fuzzy model (eTS) framework for disturbance detection combined with a hybrid Hodrick-Prescott and Fast Fourier Transform feature selection method applied over a sliding window of voltage signals. The spike, notch, inter-harmonic, short interruption and harmonicdisturbanceswere considered. Classificationperformance in terms of the root mean squared error (RMSE) and non-dimensional error index (NDEI) have shown encouraging results. Moreover, the proposed data stream-based eTS disturbance monitoring system has shown to be able to learn new disturbance patterns automatically by online adapting the parameters and structure of fuzzy rules. | - |
| Descrição: dc.description | Os distúrbios de qualidade de energia elétrica levam a vários inconvenientes, como umaumento da tensãono sistema e nos equipamentos e consequentes perdas; limitação da capacidade de produção; temperaturas operacionais mais altas, falhas prematuras e redução da expectativa de vida das máquinas; mau funcionamento do equipamento e interrupções não planejadas. A detecção e classificação em tempo real de distúrbios sãode grande importância para os sistemas de energia. Este artigo propõe o modelo fuzzy evolutivo Takagi-Sugeno (eTS) para a detecção de distúrbios combinado com um método híbridode seleção decaracterísticas utilizando o filtro Hodrick-Prescott e a Transformada Rápida de Fourier aplicados sobre uma janela deslizante de sinais de tensão. Os distúrbios spike, notch, inter-harmônico, interrupção curta e harmônico foram considerados.O desempenho de classificação em termos da raiz quadrada do erro quadrático médio (RMSE) e do índice de erro não dimensional (NDEI) mostrou resultados encorajadores. Além disso, o sistema de monitoramento de distúrbios eTS proposto, baseado em fluxo de dados, mostrou ser capaz de aprender novos padrões de distúrbios automaticamente pela adaptação on-line dos parâmetros e estrutura das regras fuzzy. | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | UniBH | - |
| Direitos: dc.rights | restrictAccess | - |
| ???dc.source???: dc.source | E-xacta | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Energia - Qualidade | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Takagi-Sugeno evolutivo | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Power quality | - |
| Título: dc.title | Modelo fuzzy evolutivo para detecção e classificação em tempo real de distúrbios na qualidade de energia elétrica | - |
| Título: dc.title | Evolving fuzzy model forreal-timedetection and classification of power quality disturbances | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Artigo | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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