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Type: Dissertação
Title: Detector de novidades de sinais de qualidade de energia baseado em transformada de stockwell utilizando um processador soft core embarcado em plataforma FPGA
Author: Ribeiro, Victor Mendes
First Advisor: Duque, Carlos Augusto
Co-Advisor: Silva, Leandro Rodrigues Manso
Referee Member: Andrade Filho, Luciano Manhães de
Referee Member: Ferreira, Danton Diego
Resumo: Com a crescente implementação das redes Smart Grids (SGs), onde a presença de cargas não lineares e novas fontes de geração de energia se tornam cada vez mais proeminentes, há um potencial significativo para a ocorrência de distúrbios desconhecidos. Em meio a esse cenário, o volume exponencial de dados provenientes dos medidores inteligentes requer uma gestão eficiente para preservar as informações relevantes e promover um armazenamento de dados eficaz. Nesse contexto, as técnicas de Detecção de Novidade (do inglês, Novelty Detection) (ND) surgem como uma solução promissora. A Transformada de Stockwell (ST) se destaca como uma distribuição tempo-frequência que demonstra uma notável habilidade em detectar novidades associadas a mudanças na estacionariedade dos sinais, podendo ser aplicada tanto em sinais de tensão quanto de corrente da rede elétrica. Este trabalho descreve, portanto, o uso da ST para a detecção de novidades em sinais de Qualidade de Energia (PQ). Para viabilizar a implementação em plataformas FPGA, propõe-se a adoção de um processador soft core, visando otimizar os recursos de hardware disponíveis. Além disso, uma estratégia de seleção de voices é proposta para reduzir a complexidade e o tempo de execução do algoritmo em implementações em tempo real, ao mesmo tempo em que se mantém a capacidade de detecção. A técnica de ND proposta foi implementada em um protótipo funcional baseado em FPGA, utilizando tanto sinais sintetizados quanto sinais reais gravados em campo, comprovando assim a possibilidade do desenvolvimento do equipamento. Onde através do método de seleção de voice, foi possível reduzir o tempo de processamento de um frame de duração 66,6ms de 109ms para 8,9ms, a uma taxa de 10MHz, possibilitando a implementação do detector em tempo real.
Abstract: With the increasing implementation of Smart Grids (SGs), where the presence of non-linear loads and new energy generation sources become increasingly prominent, there is significant potential for the occurrence of unknown disturbances. In the midst of this scenario, the exponential volume of data from smart meters requires efficient management to preserve relevant information and promote effective data storage. In this context, Novelty Detection (ND) techniques emerge as a promising solution. The Stockwell Transform (ST) stands out as a time-frequency distribution that demonstrates remarkable ability in detecting novelties associated with changes in signal stationarity, applicable to both voltage and current signals in the power grid. This work describes, therefore, the use of ST for novelty detection in Power Quality (PQ) signals. To enable implementation on FPGA platforms, the adoption of a soft-core processor is proposed to optimize available hardware resources. Furthermore, a voice selection strategy is proposed to reduce the complexity and execution time of the algorithm in real-time implementations while maintaining detection capability. The proposed ND technique was implemented in a functional prototype based on FPGA, using both synthesized and real signals recorded in the field, thus proving the feasibility of equipment development. Through the voice selection method, it was possible to reduce the processing time of a 66.6ms duration frame from 109ms to 8.9ms, at a rate of 10MHz, enabling real-time implementation of the detector.
Keywords: Qualidade da energia elétrica
FPGA
Processador embarcado
Redes elétricas inteligentes
CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Institution Initials: UFJF
Department: Faculdade de Engenharia
Program: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
Access Type: Acesso Aberto
Creative Commons License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/16980
Issue Date: 7-Mar-2024
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia Elétrica (Dissertações)



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