1 research outputs found
The use of advanced signal processing and deep learning for pattern recognition in integrated metrics of quality performance: a smart grid application
Power quality (PQ) is not a new theme, but it should not be neglected in any way, as
its performance parameters will reveal problems in the adequacy between the consumer
equipment and the electrical grid. With the ongoing transformations in electrical power
systems, characterized by the high penetration of renewable energy sources, the massive
insertion of components based on power electronics in the network, and the decentralization
of generation, these issues are becoming increasingly important. In Smart Grids,
solutions are sought for more advanced solutions to solve PQ disturbances problems. Advanced
signal processing plays an essential role in dealing with the network and supporting
various applications within this context and Artificial Intelligence (AI), which has gained
significant prominence to feed applications with innovative solutions in several areas. This
research investigates the use of advanced signal processing and Deep Learning techniques
for pattern recognition and classification of signals with PQ disorders. For this purpose,
the Continuous Wavelet Transform with a filter bank is used to generate 2-D images
with the time-frequency representation from signals with voltage disturbances. The work
aims to use Convolutional Neural Networks (CNN) to classify this data according to the
images’ distortion. In this implementation of AI, specific stages of design, training, validation,
and testing were carried out for a model elaborated by the case file and a knowledge
transfer technique with the pre-trained networks SqueezeNet, GoogleNet, and ResNet-50.
The work was developed in the MATLAB/Simulink software, all signal processing stages,
CNN design, simulation, and the investigated data generation. All steps have their objectives
fulfilled, culminating in the excellent execution and development of the research. The
results sought high precision for CNN de Scratch and ResNet-50 in classify the test set.
The other two models obtained not-so-high accuracy, and the results are consistent when
compared with different methodologies. Considerations about the results were pointed
out. Finally, some conclusions were established and a philosophical reflection on the role
of AI and advanced signal processing in electrical power systems.Agência 1Qualidade de Energia não é uma temática nova, porém de forma alguma deve ser negligenciada,
pois seus parâmetros de performance indicam problemas na adequação entre o
equipamento do consumidor e a rede elétrica. Com as transformações em andamento nos
sistemas elétricos de potência, caracterizados pela alta penetração de fontes renováveis de
energia, inserção massiva de componentes baseados em eletrônica de potência na rede e
descentralização da geração, essas questões se tornam cada vez mais importantes. Nas Redes
Inteligentes, busca-se soluções cada vez mais avançadas para solucionar questões dos
distúrbios da Qualidade de Energia. Dentro desse contexto, o processamento avançado de
sinais possui um papel importante para tratar as medições da rede e apoiar diversas aplicações.
A Inteligência Artificial, tem ganhado grande destaque dar suporte para aplicações
com soluções inovadoras em diversas áreas. Esta pesquisa tem como objetivo investigar
o uso de processamento avançado de sinais e técnicas de Aprendizagem Profundo ("Deep
Learning") para reconhecimento de padrões e classificação de sinais com distúrbios da
Qualidade de Energia. Para este propósito, a Transformada Wavelet Contínua com um
banco de filtros é usada para gerar imagens 2-D no domínio do tempo-frequência a partir
de sinais com distúrbios de tensão. O trabalho visa utilizar Redes Neurais Convolucionais
para classificar essas imagens de acordo com a respectiva distorção. Nesta implementação
de Inteligência Artificial, etapas específicas de projeto, treinamento, validação e teste
serão realizadas para um modelo elaborado pelo autor e também utilizando a técnica
de transferência de conhecimento com as redes pré-treinadas SqueezeNet, GoogleNet, e
ResNet-50. O trabalho foi desenvolvido no software MATLAB/Simulink, todas as etapas
de processamento do sinal, projeto de modelos de classificação, simulação e geração dos
dados investigados. Todas as etapas tiveram seus objetivos específicos cumpridos, culminando
na boa execução e desenvolvimento da pesquisa. Os resultados obtidos mostraram
alta precisão para "CNN de Scratch" e ResNet-50 em classificar o conjunto de testes. Os
outros dois modelos obtiveram acurácias não tão altas, e os resultados se mostram consistentes
ao comparar com outras metodologias. Considerações sobre os resultados foram
apontadas. Por fim, algumas conclusões foram estabelecidas, assim como uma reflexão
filosófica sobre o papel dos tópicos abordados para os sistemas elétricos de potência