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dc.contributor.advisorCELESTE, W. C.
dc.date.accessioned2018-09-21T14:09:44Z-
dc.date.available2018-09-21
dc.date.available2018-09-21T14:09:44Z-
dc.identifier.citationSCHNEIDER, R. K., Identificação inteligente de cargas elétricas similares em Smart Gridpor
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/10462-
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santopor
dc.titleIdentificação inteligente de cargas elétricas similares em Smart Gridpor
dc.typemasterThesisen
dc.contributor.memberPEREIRA, F. G.
dc.contributor.memberCHAVES, G. L. D.
dc.contributor.memberSOUTO, R. F.
dc.contributor.memberCOURA, D. J. C.
dcterms.abstractEsta dissertação mostra o resultado da aplicação de técnicas de caracterização para definir assinaturas de carga em Smart Grids. O diferencial deste trabalho é que as cargas têm os mesmos dados técnicos e são do mesmo fabricante (cargas com alto grau de similaridade), tornando o processo de identificação mais difícil e descrevendo uma condição desafiadora. O protótipo é uma plataforma com quatro lâmpadas fluorescentes tecnicamente idênticas, permitindo 16 configurações de operação possíveis, isto é, desde nenhuma lâmpada ligada até todas as lâmpadas ligadas. São comparadas duas técnicas para definir a assinatura de carga: uma com 14 características simples para representar cada uma das 16 configurações possíveis; e outra forma baseada na entropia de Shannon e Renyi. Cada conjunto de assinatura de carga é submetido a 5 classificadores inteligentes bem difundidos na literatura. Em seguida, os conjuntos de assinaturas, classificados através do Raciocínio Baseado em Casos (RBC), são submetidos a um otimizador objetivando encontrar a maior acurácia possível para o sistema de identificação. A maior taxa de acerto obtida neste trabalho foi de 77,31% e representa um bom desempenho do sistema de identificação, tendo em vista a complexidade do problema. Estes resultados iniciais servirão de referência para novas soluções a este novo problema.por
dcterms.creatorSCHNEIDER, R. K.
dcterms.formatapplication/pdfpor
dcterms.issued2018-07-09
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Energiapor
dc.publisher.initialsUFESpor
dc.publisher.courseMestrado em Energiapor
dc.contributor.advisor-coRIGO Jr., L. O.
Appears in Collections:PPGEN – Dissertações de Mestrado

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