Desenvolvimento de algoritmo para detecção de arco elétrico série no lado cc em sistemas de geração fotovoltaica utilizando máquina de vetores de suporte
Fecha
2023-12-19Autor
Ruppenthal, Evelyn Thainá Prass
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Nos sistemas fotovoltaicos, as falhas de arco elétrico série são as principais causadoras
de incêndios e estão fortemente associadas ao envelhecimento e desgaste dos materiais
isolantes, cabos danificados, conexões frouxas, corrosão de conectores, entre outras possíveis razões. Neste contexto, foi desenvolvido um algoritmo de aprendizado de máquina
baseado em máquina de vetores de suporte para detectar esse fenômeno no lado CC de
sistemas fotovoltaicos. O modelo de aprendizado proposto utiliza dados de treinamento e
teste obtidos a partir de ensaios realizados em uma usina de energia solar. Os dados adquiridos contam com eventos de partida/parada do inversor, sombreamento parcial, ruído
do MPPT, ruído de pré-arco, arco série, conexão e desconexão da string e anomalias na
corrente devido a distúrbios externos. Para a criação desse modelo, cujo objetivo é a classificação das séries temporais em arco e não arco, foram considerados dois atributos. Um
deles é derivado do cálculo do desvio padrão do pré-processamento do sinal de corrente,
e o segundo provém do cálculo do desvio padrão da Transformada Rápida de Fourier aplicado ao sinal de corrente. O algoritmo de detecção demonstrou bom desempenho; no
melhor dos casos, alcançou uma acurácia de 97,3%, sendo capaz de identificar os arcos
elétricos série e diferenciá-los de outros eventos que podem causar anomalias na corrente.
Além da acurácia, outros indicadores, como a matriz de confusão e as curvas de Característica de Operação do Receptor e de Precisão-Sensibilidade, foram utilizados para avaliar
a performance do modelo.
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