| Revista: | Controle & automacao |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000315430 |
| ISSN: | 0103-1759 |
| Autores: | Oleskovicz, Mario1 Coury, Denis V Carneiro, Adriano A.F.M Arruda, Elcio F Delmont, Odilon Souza, Silvio A |
| Instituciones: | 1Universidade de Sao Paulo, Escola de Engenharia de Sao Carlos, Sao Carlos, Sao Paulo. Brasil |
| Año: | 2006 |
| Periodo: | Jul-Sep |
| Volumen: | 17 |
| Número: | 3 |
| Paginación: | 331-341 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Portugués |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico |
| Resumen en inglés | This work presents a comparative study amongst tools for the analysis of Power Quality, emphasizing the Windowed Fourier Transform (WFT), the Wavelet Transform (WT) as well as Artificial Neural Networks (ANN). From the tools mentioned, the WFT and WT are applicable to the detection, location and classification of abnormalities related to voltage waveforms in a distribution system for the diagnosis of the present situation. As it will be shown, the classification of the phenomena can also be performed using alternative methods, as the ANN. Tests show that the mentioned tools have great potentiality to be applied to the evaluation of Power Quality. Some peculiarities of each tool will be emphasized |
| Resumen en portugués | 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 |
| Disciplinas: | Ingeniería, Matemáticas |
| Palabras clave: | Ingeniería eléctrica, Matemáticas aplicadas, Energía eléctrica, Calidad, Análisis, Transformada de Fourier, Transformada Wavelet, Redes neuronales |
| Keyword: | Engineering, Mathematics, Electrical engineering, Applied mathematics, Electric energy, Quality, Analysis, Fourier transform, Wavelet transform, Neural networks |
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