Estudo da identificação não invasiva de cargas elétricas residenciais usando redes neurais artificiais e máquinas de estados finitos.

Abstract

A proliferação de equipamentos eletrônicos de consumo conectados nos sistemas de distribuição, somadas à inserção de sistemas de controle para uso racional da energia elétrica, implicam em um crescimento continuo de cargas elétricas monofásicas lineares, e principalmente não-lineares, ou seja, cargas que introduzem componentes harmônicas de corrente ou tensão na rede elétrica. Levando em conta esse crescimento, juntamente com a grande diversidade das cargas conectadas no sistema, o processo de identificação de cargas se torna desafiador. A identificação de cargas pode ter varias finalidades, como o monitoramento de cargas elétricas residenciais em um cenário das redes elétricas inteligentes, ou até mesmo em um estudo de injeção de correntes harmônicas que afetam a qualidade de energia. Nesse contexto, o presente trabalho consiste em apresentar e comparar dois métodos para identificação de cargas aplicáveis em sistemas elétricos residenciais: o primeiro é a máquina de estados finitos com restrição de loop zero e o segundo é a rede neurail artificial. O trabalho foi dividido em duas partes perante a obtenção dos dados de entrada, simulação e experimento. Nos testes realizados, as taxas de acerto foram superiores a 92% (para casos que não extrapolam os limites de qualidade de energia). Ao final foram avaliadas as vantagens e desvantagens de cada método.