Abstract
Este artigo aborda assuntos relacionados aos problemas encontrados na medição de energia elétrica em decorrência de distorções harmônicas da rede. Tais distorções podem ser capazes de provocar erros consideráveis, acarretando, consequentemente, em cobrança de uma quantidade indevida de energia pela empresa fornecedora. Tendo em vista esse problema, o objetivo deste artigo consiste em tornar o processo de medição de energia elétrica mais eficiente por meio de conceitos referentes a Redes Neurais Artificias e Redes Neuro-Fuzzy.
Palavras-chave: Medição de energia elétrica. Distorções Harmônicas. Redes Neurais Artificiais. Redes Neuro-Fuzzy.
Abstract
A tool to assist in the process of electric energy measurement by the use of computational intelligence
This article discusses issues related to problems encountered on electrical energy measurement due to harmonics distortions in the network. Such distortions may be able to cause considerable errors and consequently an undue amount of energy collection by the supplier. In view of this problem, the objective of this article is to make the process of measuring more efficient electricity through concepts related to Artificial Neural Networks and Neuro-Fuzzy Networks.
Keywords: Electrical energy measurement. Harmonic Distortions. Artificial Neural Networks. Neuro-Fuzzy Networks.
References
DUGAN, S. S. R. C.; MCGRANAGHAN, M. F.; BEATY, H. W. Electrical power systems quality. New York: McGraw Hill, 2012.
ELLER, N. A. Arquitetura de informação para o gerenciamento de perdas comerciais de energia elétrica. 2003 Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) - Centro Tecnológico, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis. 2003. 114 f. apud SOUZA, André Nunes de et al. Inteligência computacional aplicada na identificação e classificação de problemas de medição de energia elétrica. In: BRAZILIAN CONFERENCE ON DYNAMICS CONTROL AND THEIR APPLICATIONS. 9., 2010, Serra Negra. [Anais]... Serra Negra: [s.n.], 2010.
MARRO, A. A. et al. Lógica fuzzy: conceitos e aplicações. Natal: Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), 2010.
RODRIGUES, A. M. Influência da distorção harmônica e de desequilíbrios em medidores de energia elétrica ativa. 2009. 11 p. TCC (Graduação em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Paraná, Curitiba, 2009.
SILVA, I. N. de; SPATTI, D. H.; FLAUZINO, R. A. Redes neurais artificiais para engenharia e ciências aplicadas: curso prático. São Paulo: Artliber, 2010.
SILVA, L. C. E. da. Efeitos das distorções harmônicas (tensões e correntes) e desequilíbrios (tensões) em medidores eletrônicos trifásicos de energia elétrica ativa. 2008. 202 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Faculdade de Engenharia, Universidade Estadual Paulista, Ilha Solteira, 2008.
SOARES, F. A.; ANDRADE, M. M. de. Apostila de instrumentação e processamento de sinais biológicos. Brasília: [s.n.], 2004.
SOUZA, A. N. de et al. Inteligência computacional aplicada na identificação e classificação de problemas de medição de energia elétrica. In: BRAZILIAN CONFERENCE ON DYNAMICS CONTROL AND THEIR APPLICATIONS. 9., 2010, Serra Negra. [Anais]... Serra Negra: [s.n.], 2010.
TEIXEIRA, R. de A.; CORRÊA, M. V.; ASSIS, J. C. de O. Redes neuro-fuzzy: algoritmo de treinamento e aplicações. Principium Online: Iniciação Científica no Unileste-MG, Coronel Fabriciano, v. 1, n. 3, p.152-168, dez. 2007.