sinais 2

Universidade Presbiteriana Mackenzie
Escola de Engenharia

Qualidade de energia elétrica

São Paulo
2012
ÍNDICE

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1.

RESUMO
Este trabalho apresenta um estudo comparativo entre ferramentas de análise, aplicável à Qualidade da Energia Elétrica (QEE), enfatizando-se a Transformada de Fourier com Janela (TFJ), a Transformada Wavelet (TW) e Redes Neurais Artificiais (RNAs). Das ferramentas apontadas, a TFJ e a TW, mostram-se aplicáveis à detecção, localização e classificação de distúrbios agregados às formas de ondas de tensão em um sistema de distribuição, com o intuito de prover um diagnóstico preciso das situações enfrentadas. Como será evidenciado, além da detecção, localização e classificação pelas técnicas citadas, os distúrbios também podem ser classificados segundo sua natureza, utilizando-se métodos alternativos, como pela aplicação de RNAs. Os testes efetuados mostraram que as ferramentas mencionadas possuem uma grande potencialidade quanto às suas aplicações na avaliação da QEE. Neste contexto, serão apontadas algumas peculiaridades e características inerentes a cada ferramenta. 1. INTRODUÇÃO
A Qualidade da Energia Elétrica (QEE) constitui na atualidade um fator crucial para a competitividade de praticamente todos os setores industriais e de serviços. Assim, para manter o nível de tensão dentro de certos limites operacionais aceitáveis, tanto em nível de transmissão como de distribuição, são necessárias medidas de controle e de acompanhamento tanto dos órgãos de fiscalização como das concessionárias fornecedoras de energia.
Para avaliar o quanto um sistema está operando fora de suas condições normais, duas grandezas elétricas básicas podem ser empregadas. Estas são a tensão e a frequência. A frequência em um sistema interligado situa-se na faixa de 60 ± 0,5Hz. Por outro lado, em relação à tensão, três aspectos principais devem ser observados: a forma de