Classificação de Eventos em Redes de Distribuição de Energia Utilizando Transformada Wavelet e Modelos Neurais Autônomos

Abstract

Resumo -Este trabalho apresenta um método para classificação automática de oscilografias correspondentes a faltas e eventos relacionadosà qualidade de energia em redes de distribuição de energia elétrica. O método propostoé dividido em dois estágios: pré-processamento e classificação dos eventos. No primeiro estágio, os sinais das oscilografias são decompostos utilizando a transformada wavelet. A energia presente em cada sub-banda do domínio waveleté então calculada para compor vetores de características, que são utilizados como entradas para os classificadores do segundo estágio. Os classificadores investigados são baseados em redes neurais artificiais feed-forward do tipo Multi-Layer Perceptron (MLP) e Support Vector Machines (SVM), as quais são capazes de promover de maneira automática a seleção de entradas e o controle de complexidade da rede simultaneamente. Experimentos usando dados simulados forneceram resultados promissores para a classificação de eventos de qualidade de energia.Palavras-chave -Classificação de faltas, wavelets, seleção de entradas, controle de complexidade, inferência Bayesiana aplicada a MLPs, Máquinas de Vetor de Suporte. Abstract -This work proposes a method for automatic classification of oscillographies corresponding to faults and eventsrelated to service quality in electricity distribution networks. The proposed method is divided in two stages: pre-processing and classification of events. In the first stage, oscillography signals are decomposed using the wavelet transform. The energy present in each sub-band of the wavelet domain is then computed in order to compose feature vectors, which are fed to the automatic classifiers of the second stage. The classifiers investigated are based on Multi-Layer Perceptron (MLP) feed-forward artificial neural networks and Support Vector Machines (SVM), which are able to promote feature selection and network complexity control simultaneously. Experiments using simulated data yielded promising results in service quality event classification.