Data compression for electric power disturbance waveforms in the smart grid environments

A necessidade de melhorar o desempenho do armazenamento e da transmissão das infor- mações decorrentes monitoramento do estado do sistema elétrico de potência, faz com que a compressão de dados seja um tema de vital importância no cenário das redes elétricas inteligentes. Verificou-se que o tema apresenta particularidades e exigências específicas derivadas da operação das redes elétricas e da natureza dos fenômenos que nelas ocorrem. O trabalho aborda o estado da arte na compressão de sinais, com o objetivo de propor novas técnicas que viabilizem a compressão eficiente das formas de onda de distúrbios. Sendo assim, as contribuições da tese distribuem-se em três técnicas híbridas de compressão de dados que combinam de forma eficiente algoritmos de compressão de dados com perdas e sem perdas, focando-se na estratégia de alocação dinâmica de bits no domínio da transformada. A saber: técnica 1, Codificação por transformadas com alocação dinâmica e inteligente de bits no espaço transformado (CTIA), que executa a alocação de bits segundo um conjunto de padrões vetoriais característicos de distribuição de energia; técnica 2, Codificação por transformadas com curvas de perfil espectral para alocação dinâmica de bits no espaço transformado (CTCA), que utiliza curvas de padrões de estimação da distribuição de energia; e técnica 3, Codificação por transformadas com abordagem dissociativa entre regime permanente e eventos transitórios (CTAD), que identifica e desagrega as características comportamentais do regime permanente e do estado transitório para a alocação de bits. Os resultados de simulações com banco de sinais reais mostraram um bom desempenho dos algoritmos propostos no que tange a taxa de compressão de dados e a fidelidade da forma de onda reconstruída. Comparação de resultados com algoritmos relevantes encontrados na literatura científica indicamcomo promissoras as técnicas desenvolvidas e apresentadas neste trabalho. ______________________________________________________________________________ ABSTRACTThe necessity of improving the storage and the transmission of the information derived from the electrical power system monitoring, makes the data compression an important sub- ject in the smart grids scenario. It was verified that this problempresents specific peculiarities and demands emerged from the grid operation and from the nature of the phenomenon that happen on it. This work addresses the state of the art in signal compression with the purpose of pro- posing new techniques that enable an efficient compression of waveform disturbances. In this way, the contribution of this thesis is divided into three hybrid techniques of data compression, which combine in an efficient way lossy and lossless data compression algorithms. These proposals focused on the dynamic bit allocation strategy in transform domain. The proposed algorithms are: 1- Transform coding with dynamic and intelligent bit allocation, which executes the bit allocation according to a set of vector patterns proper of the energy distribution. 2- Transform coding with spectral profile curves for dynamic bit allocation, that uses estimation pattern curves from the energy distribution. 3- Transform coding with a dissociative approach between steady state and transients, which identifies and disaggregates the behavioral characteristics of these states for bit allocation. The results of simulations using a database of real signals showed a good performance of the proposed algorithms with respect to the compression ratio and the fidelity of the reconstructed waveform. The results comparisons with relevant algorithms found in the literature indicate that the developed techniques presented in this work are promising in the context of signal compression