Neste trabalho, um sistema de classificação de distúrbios elétricos múltiplos e isolados é proposto. A inovação deste sistema está na utilização de um conjunto de filtros no pré-processamento, o que possibilita a separação de algumas classes de distúrbios e, consequentemente, a classificação de distúrbios múltiplos a partir de classificadores mais simples. O sistema proposto foi projetado com dados simulados e testado tanto com dados simulados quanto com dados reais. Bons resultados foram alcançados, uma vez que um desempenho global superior a 99% foi obtido, para o conjunto de dados considerado.

In this work, an automatic system was designed for classifying single and multiple disturbances in power systems. A filter bank was used for signal decomposition, which allows the decoupling of some disturbance classes, and makes it simpler the classifier design. The proposed system was designed using simulated data and tested for both simulated and experimental data. A global classification efficiency above 99% was achieved for the data set considered.

Este trabalho aborda uma nova técnica para a estimação de harmônicos (amplitude e fase) com reduzida complexidade computacional para implementação em DSP. A técnica utiliza demodulação do sinal seguida de filtragem. Como resultado, estimações de harmônicos em 1/2, 1 e 2 ciclos da componente fundamental são obtidos. Resultados obtidos com sinais elétricos sintéticos e sinal real (medido) indicam que a técnica proposta é bastante interessante para implementação em DSP de baixo custo. A adequação da técnica para implementação em precisão finita é avaliada através da utilização do DSP TMS320F2812.

This work presents a new technique for harmonic estimation (amplitude and phase) with reduced complexity for DSP implementation. This makes use of demodulation followed by filtering approaches. As a result, harmonic estimations with 1/2, 1 and 2 cycles of the fundamental component are attained. Results obtained with synthetic and measured electric power signals indicate that this technique can be a very interesting one for low-cost DSP implementation. The suitability of finite-precision implementation of the proposed technique is presented and evaluated with DSP TMS320F2812.

Este trabalho apresenta um sistema de detecção e classificação de distúrbios de qualidade da energia elétrica (QEE) que se baseia na decomposição do sinal de tensão em dois novos sinais, referentes à componente fundamental e ao sinal de erro e, em seguida, utiliza Estatísticas de Ordem Superior (EOS) para extrair parâmetros representativos de cada classe para simplificar o algoritmo de detecção e classificação. Como detector é utilizado um algoritmo baseado na teoria de Bayes e para implementar o algoritmo de classificação utilizou-se uma rede neural artificial. O sistema foi testado em simulações para seis classes de distúrbios, apresentando uma eficiência global próxima a 100% para tais distúrbios. Os resultados aqui apresentados são comparados com os resultados de outros sistemas propostos na literatura.

This contribution outlines signal processing-based algorithms for the detection and classification of voltage disturbances in power system. Basically filtering technique is applied to decompose the voltage signal into two primitive components which are named fundamental and error ones, then higher-order statistics (HOS)-based feature are selected and applied to detect and classify disturbances. Bayes- and Neural Network-based techniques are designed for the detection and classification respectively. The system was simulated considering six classes of disturbances, achieving a global efficiency about 100% to such disturbances. The performance of the method is compared with other methods presented in the literature.