Estudo comparativo de métodos de filtragem para medições não-invasivas de descargas parciais em sistemas de alta tensão: abordagens com diferentes filtros clássicos, adaptativo e transformada wavelet.
The Partial discharge (PD) phenomene occur in segmented manner in electrical insulation. Over time, these occurrences can evolve to a critical state, resulting in short circuits and significant damage to electrical equipment. PD detection and analysis are essential in the context of preventive ma...
| Autor principal: | SILVA, Adriel Brito da |
|---|---|
| Grau: | Dissertação |
| Idioma: | por |
| Publicado em: |
Universidade Federal do Pará
2025
|
| Assuntos: | |
| Acesso em linha: |
https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/16783 |
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ir-2011-16783 |
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ir-2011-167832025-03-24T14:47:19Z Estudo comparativo de métodos de filtragem para medições não-invasivas de descargas parciais em sistemas de alta tensão: abordagens com diferentes filtros clássicos, adaptativo e transformada wavelet. SILVA, Adriel Brito da NUNES, Marcus Vinícius Alves http://lattes.cnpq.br/9533143193581447 https://orcid.org/0000-0001-5079-4126 Filtros digitais Filtro adaptativo Descargas parciais Digital filters adaptive filter partial discharges Wavelet transform CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA ALTA TENSÃO SISTEMAS DE ENERGIA ELÉTRICA The Partial discharge (PD) phenomene occur in segmented manner in electrical insulation. Over time, these occurrences can evolve to a critical state, resulting in short circuits and significant damage to electrical equipment. PD detection and analysis are essential in the context of preventive maintenance, contributing to high availability rates of Electrical Power Systems (EPS). However, interference from various noise sources, such as other electrical equipment and electromagnetic phenomena, makes PD signal detection challenging. This work presents a comparative study of filtering and signal analysis methods in noninvasive measurements of partial discharges in real high voltage systems, using different classical filters and the Wavelet Transform (WT). The research evaluated the effectiveness of several filtering methods in noise reduction, providing better identification and characterization of PD signals. Classic filters such as Moving Average (MA), Butterworth (BW), Chebsyshev (Type I), SavitzkyGolay (SG) and adaptive filtering such as Least Mean Squares (LSM), in addition to techniques based on multiresolution wavelet decomposition, were implemented and compared to verify metrics such as Signal-to-Noise Ratio (SNR), Cross-Correlation (CC), Root Mean Square Error (RMSE), Kurtosis (K), and others, considering the preservation of the essential characteristics of PD signals. The results obtained demonstrated that filtering techniques are crucial for reducing noise effects, although more classical methods present limited efficiency when compared to those with adaptive capacity. The comparative analysis revealed critical points that, although they demonstrated restricted efficiency, contribute significantly to the improvement of electrical equipment monitoring methods. CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico O fenômeno das descargas parciais (DP) ocorre de maneira segmentada no isolamento elétrico. Com o tempo, essas ocorrências podem evoluir para um estado crítico, resultando em curtos-circuitos e danos significativos aos equipamentos elétricos. A detecção e análise de DP são essenciais no contexto da manutenção preventiva, contribuindo para índices de alta disponibilidade dos Sistemas Elétricos de Potência (SEP). No entanto, a interferência de várias fontes de ruído, como outros equipamentos elétricos e fenômenos eletromagnéticos, torna a detecção dos sinais de DP desafiadora. Este trabalho apresenta um estudo comparativo de métodos de filtragem e análise de sinais em medições não-invasivas de descargas parciais em sistemas reais de alta tensão, utilizando diferentes filtros clássicos e a Transformada Wavelet (TW). A pesquisa avaliou a eficácia de diversos métodos de filtragem na redução de ruídos, proporcionando uma melhor identificação e caracterização dos sinais de DP. Foram implementados e comparados filtros clássicos como Média Móvel (MA), Butterworth (BW), Chebsyshev (Tipo I), Savitzky-Golay (SG), e filtragem adaptativa como Mínimos Quadrados Médios (LSM), além das técnicas baseadas em decomposição de multirresoluções wavelets, para verificar métricas como a Razão Sinal-Ruído (SNR), Correlação-Cruzada (CC), Erro Quadrático Médio (RMSE), Curtose (K), e outras, considerando a preservação das características essenciais dos sinais de DP. Os resultados obtidos demonstraram que as técnicas de filtragem são cruciais para a redução dos efeitos de ruídos, embora métodos mais clássicos apresentem eficiência limitada quando comparados àquelas com capacidade de adaptação. A análise comparativa revelou pontos críticos que, embora tenham demonstrado uma eficiência restrita, contribuem significativamente para o aprimoramento dos métodos de monitoramento dos equipamentos elétricos. SENAI - Departamento Regional do Pará 2025-01-30T14:58:09Z 2025-01-30T14:58:09Z 2024-11-06 Dissertação SILVA, Adriel Brito da. Estudo comparativo de métodos de filtragem para medições não-invasivas de descargas parciais em sistemas de alta tensão: abordagens com diferentes filtros clássicos, adaptativo e transformada wavelet. Orientador: Marcus Vinnícius Alves Nunes. 2024. 85 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2024. Disponível em: https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/16783. Acesso em:. https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/16783 por Acesso Aberto http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/ application/pdf Universidade Federal do Pará Brasil Instituto de Tecnologia UFPA Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica Disponível na internet via correio eletrônico:bibliotecaitec@ufpa.br |
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Repositório Institucional - Universidade Federal do Pará |
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Systems (EPS). However, interference from various noise sources, such as other electrical
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signals. Classic filters such as Moving Average (MA), Butterworth (BW), Chebsyshev (Type
I), SavitzkyGolay (SG) and adaptive filtering such as Least Mean Squares (LSM), in addition
to techniques based on multiresolution wavelet decomposition, were implemented and
compared to verify metrics such as Signal-to-Noise Ratio (SNR), Cross-Correlation (CC),
Root Mean Square Error (RMSE), Kurtosis (K), and others, considering the preservation of
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