Arquitetura fuzzy hierárquica com defuzzificação adicional de camadas e aplicações ao diagnóstico de qualidade da energia elétrica

Among various existing decision-making methods, hierarchical fuzzy methods have emerged as a suitable tool for dealing with complex applications which have many input variables and a high degree of subjectivity. In this context, the product of electric energy stands out. In general, the diagnosis...

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Detalhes bibliográficos
Autor principal: Nolasco, Diego Habib Santos
Outros Autores: Costa, Flávio Bezerra
Formato: doctoralThesis
Idioma:pt_BR
Publicado em: Brasil
Assuntos:
Sistema fuzzy hierárquico
Inferência genérica
T-normas e funçõesoverlap
Diagnóstico
Qualidade de energia
Wavelet-packet
Energias renováveis
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Endereço do item:https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/27365
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Nolasco, Diego Habib Santos
Arquitetura fuzzy hierárquica com defuzzificação adicional de camadas e aplicações ao diagnóstico de qualidade da energia elétrica
description Among various existing decision-making methods, hierarchical fuzzy methods have emerged as a suitable tool for dealing with complex applications which have many input variables and a high degree of subjectivity. In this context, the product of electric energy stands out. In general, the diagnosis of energy quality is a difficult practice due to the subjectivities inherent to the analysis process, nuances among different standards existing in the world, and uncertainties of evaluation parameters. This thesis proposes a new methodology for the power quality diagnosis based on the hierarchical fuzzy theory with a cascade-type architecture. The proposed method analyzes the quality parameters in steady-state electrical systems based on different existing standards in the world and performs a linguistic/quantitative diagnosis in which the contributions of the analyzed indices are weighted on the power quality of the evaluated system. Firstly, the diagnosis method was implemented from two hierarchical fuzzy architectures known (conventional and defuzzification free). Posteriorly, a new proposed architecture with additional defuzzification of layers was developed to aggregate the main advantages of conventional and defuzzification free in order to make the diagnosis method more complete and robust. This study proposes that the output of each subsystem obtained from primary decision-making process is transferred directly between the hierarchical layers, without loss of linguistic information, to obtain a resultant power quality diagnosis. In addition, a secondary decision-making process is performed together with an additional defuzzification method in order to obtain a complementary specific diagnosis at the out of each hierarchical subsystem. The diagnosis method based on the proposed fuzzy architecture presented satisfactory results when compared with the two existing architectures. After validation of the diagnosis method and hierarchical fuzzy architecture, both presented in this thesis, at the end of research, an wavelet-fuzzy system with generic inference method based on extended overlap functions is proposed as a new tool able of monitoring the power quality in renewable energy systems.
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spelling ri-123456789-273652019-07-28T05:13:00Z Arquitetura fuzzy hierárquica com defuzzificação adicional de camadas e aplicações ao diagnóstico de qualidade da energia elétrica Nolasco, Diego Habib Santos Costa, Flávio Bezerra Palmeira, Eduardo Silva Bedregal, Benjamin Rene Callejas Ferreira, Danton Diego Coury, Denis Vinicius Oliveira, Luiz Affonso Henderson Guedes de Ribeiro, Ricardo Lucio de Araújo Sistema fuzzy hierárquico Inferência genérica T-normas e funçõesoverlap Diagnóstico Qualidade de energia Wavelet-packet Energias renováveis CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Among various existing decision-making methods, hierarchical fuzzy methods have emerged as a suitable tool for dealing with complex applications which have many input variables and a high degree of subjectivity. In this context, the product of electric energy stands out. In general, the diagnosis of energy quality is a difficult practice due to the subjectivities inherent to the analysis process, nuances among different standards existing in the world, and uncertainties of evaluation parameters. This thesis proposes a new methodology for the power quality diagnosis based on the hierarchical fuzzy theory with a cascade-type architecture. The proposed method analyzes the quality parameters in steady-state electrical systems based on different existing standards in the world and performs a linguistic/quantitative diagnosis in which the contributions of the analyzed indices are weighted on the power quality of the evaluated system. Firstly, the diagnosis method was implemented from two hierarchical fuzzy architectures known (conventional and defuzzification free). Posteriorly, a new proposed architecture with additional defuzzification of layers was developed to aggregate the main advantages of conventional and defuzzification free in order to make the diagnosis method more complete and robust. This study proposes that the output of each subsystem obtained from primary decision-making process is transferred directly between the hierarchical layers, without loss of linguistic information, to obtain a resultant power quality diagnosis. In addition, a secondary decision-making process is performed together with an additional defuzzification method in order to obtain a complementary specific diagnosis at the out of each hierarchical subsystem. The diagnosis method based on the proposed fuzzy architecture presented satisfactory results when compared with the two existing architectures. After validation of the diagnosis method and hierarchical fuzzy architecture, both presented in this thesis, at the end of research, an wavelet-fuzzy system with generic inference method based on extended overlap functions is proposed as a new tool able of monitoring the power quality in renewable energy systems. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq Dos diversos métodos de tomada de decisão existentes, os métodos fuzzy hierárquicos vêm se destacando como ferramentas adequadas para tratar de aplicações complexas, com alto grau de subjetividade. Neste contexto, insere-se o produto energia elétrica. Em geral, o diagnóstico de qualidade da energia é uma prática difícil devido as subjetividades inerentes ao processo de análise, as nuances dos diferentes padrões existentes em todo o mundo, e características de incerteza dos parâmetros de avaliação. Nesta tese, propõe-se uma nova metodologia de diagnóstico de qualidade da energia baseada na teoria hierárquica fuzzy tipo cascata. O método proposto analisa parâmetros de qualidade em regime permanente a partir de vários padrões existentes no mundo, e fornece um diagnóstico linguístico/quantitativo, no qual, as contribuições dos índices analisados são ponderadas sobre a qualidade da energia do sistema avaliado. O método de diagnóstico foi implementado primeiramente a partir de duas arquiteturas hierárquicas difusas existentes na literatura (convencional e livre de defuzzificação), e posteriormente, por uma nova arquitetura (com defuzzificação adicional de camadas). A arquitetura proposta foi desenvolvida para agregar as principais vantagens das arquiteturas convencional e livre de defuzzificação no intuito de tornar o método de diagnostico mais completo e robusto. Este estudo propõe que a saída de cada subsistema obtida a partir de um processo primário de tomada de decisão seja transferida diretamente entre as camadas hierárquicas, sem perda de informação linguística, para obtenção de um diagnóstico resultante de qualidade da energia. Ademais, um processo secundário de tomada de decisão é realizado em conjunto com um método de defuzzificação adicional no intuito de obter um diagnóstico específico complementar na saída de cada subsistema da hierarquia. O método de diagnóstico desenvolvido a partir da arquitetura proposta, apresentou resultados satisfatórios em comparação as duas arquiteturas existentes. Após validação do método de diagnóstico e da arquitetura hierárquica fuzzy, apresentados nesta tese, como resultado final da presente pesquisa, é proposto um sistema wavelet-fuzzy com método de inferência genérica baseado em funções overlap estendidas, como uma nova ferramenta capaz de monitorar a qualidade da energia em sistemas elétricos com inserção de energias renováveis. 2019-07-23T18:39:56Z 2019-07-23T18:39:56Z 2019-04-30 doctoralThesis NOLASCO, Diego Habib Santos. Arquitetura fuzzy hierárquica com defuzzificação adicional de camadas e aplicações ao diagnóstico de qualidade da energia elétrica. 2019. 188f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2019. https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/27365 pt_BR Acesso Aberto application/pdf Brasil UFRN PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO

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