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Master's Dissertation
DOI
10.11606/D.18.2013.tde-01102013-104201
Document
Author
Full name
Fabbio Anderson Silva Borges
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Carlos, 2013
Supervisor
Committee
Silva, Ivan Nunes da (President)
Fernandes, Ricardo Augusto Souza
Paschoareli Júnior, Dionízio
Title in Portuguese
Extração de características combinadas com árvore de decisão para detecção e classificação dos distúrbios de qualidade da energia elétrica
Keywords in Portuguese
Árvores de decisão
Extração de características
Identificação de distúrbios
Qualidade de energia elétrica
Abstract in Portuguese
Este trabalho apresenta uma metodologia de detecção e classificação de distúrbios relacionados à qualidade da energia elétrica. A detecção é feita utilizando-se somente uma regra para inferir na presença ou não do distúrbio em uma janela analisada. Para a classificação é proposto um método baseado em árvore de decisão. A árvore recebe como entrada as características do sinal extraídas tanto no domínio do tempo como no domínio da frequência, sendo a última obtida pela Transformada de Fourier. Destaca-se que toda a metodologia de extração de características foi idealizada como tentativa de se reduzir ao máximo o esforço computacional das tarefas de detecção e classificação de distúrbios. Em suma, verifica-se que os resultados obtidos são satisfatórios para a proposta desta pesquisa.
Title in English
Features extraction combined with decision tree for detection and classification of disorders of power quality
Keywords in English
Decision trees
Feature extraction
Identification of disturbances
Power quality
Abstract in English
This work presents a methodology for detection and classification of disturbance related to the electric power quality. The detection is performed using only one rule to infer in the presence or not of the disturbance in a window analyzed. For the classification is proposed a method based on decision tree. The tree receives as input features of the extracted signal both in time domain and in the frequency domain, being the last obtained by Fourier transform. It is emphasized that all the features extraction methodology was idealized as an attempt to reduce to the maximum the computational effort for the tasks of detection and classification of disturbances. In short, it is possible to verify that the results obtained are satisfactory for the purpose of this research.
 
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Fabbio.pdf (2.47 Mbytes)
Publishing Date
2013-10-03
 
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