Estabilizador neural não-linear para sistemas de potência treinado por rede de controladores lineares

A utilização de Estabilizadores de Sistemas de Potência (ESP), para amortecer oscilações eletromecânicas de pequena magnitude e baixa freqüência, é cada vez mais importante na operação dos modernos sistemas elétricos. Estabilizadores convencionais, com estrutura e parâmetros fixos, têm sido utilizados com essa finalidade há algumas décadas, porém existem regiões de operação do sistema nas quais esses estabilizadores lineares não são tão eficientes, especialmente quando comparados com estabilizadores projetados através de modernas técnicas de controle. Um ESP Neural, treinado a partir de um conjunto de controladores lineares locais, é utilizado para investigar em quais regiões de operação do sistema elétrico o desempenho do estabilizador a parâmetros fixos é deteriorada. O melhor desempenho do ESP Neural nessas regiões de operação, quando comparado com o ESP convencional, é demonstrado através de simulações digitais não-lineares de um sistema do tipo máquina síncrona conectada a um barramento infinito e de um sistema com quatro geradores.

Detecção, classificação e quantificação automática de variações de tensão de curta duração para aplicação em análise de pós-operação em sistemas de energia elétrica

A análise de ocorrências no sistema de energia elétrica é de fundamento mportância para uma operação segura, e para manter a qualidade da energia elétrica lornecida aos consumidores. As concessionárias do setor de energia elétrica usam equipamentos, chamados registradores de perturbação (RP's), para monitora diagnosticar problemas nos sistemas elétrico e de proteção. As formas de onda normalmente analisadas nos centros de operação das concessionárias, são aquelas geradas por eventos que quase sempre causam a aocrtul je linhas devido a operação dos relés comandados pelos dispositivos de proteção .Contudo, uma grande quantidade de registros armazenados que podem conte informações importantes sobre o comportamento e desempenho do sistema elétricl jeixa de ser analisada. O objetivo desse trabalho é usar os dados disponíveis nos centros de ontrole, operação das concessionárias de energia elétrica obtidos pelos RP's, para classificar e quantificar de forma automática sinais que caracterizem problemas de qualidade da energia, quanto a variações de tensão de curta duração: afundamentos, elevações e interrupções. O método proposto usa a transformada wavelet para obter um vetor característico para as tensões das fases A, B e C, e uma rede neural probabilística para classificação. Os sinais classificados como apresentando variações de curta duração são quantilicados quanto a duração e amplitude, usando-se as propriedades da análise nultiresolução da decomposição do sinal. Esses parâmetros, então, irão formar uma Jase de dados onde procedimentos de análise estatística podem ser usados para gerar relatórios com as características da qualidade da energia. Os resultados obtidos com a metodologia proposta para um sistema real são também apresentados.

Investigação de estratégias de controle digital para regulação de velocidade e emulação da dinâmica de turbinas hidráulicas, com implementação e testes experimentais em uma micromáquina de 10 KVA

Devido não ser comum o estudo de sistemas de potência em plantas reais como usinas hidrelétricas por causa dos riscos e custos que envolvem sua operação, dá-se preferência pela realização computacional de modelos matemáticos desse tipo de planta na resolução de problemas, desenvolvimento de novas tecnologias e formação de recursos humanos. No entanto, modelos realizados computacionalmente não proveem a experiência, visual, auditiva e tátil que um modelo físico real pode oferecer. Portanto, neste trabalho, apresenta-se a descrição e a modelagem de um sistema de geração em escala reduzida de 10kVA, que é um sistema físico real, composto por um motor CC, um gerador síncrono e transformadores, chamado também de sistema micromáquina, o qual faz parte da infraestrutura do Laboratório de Engenharia Elétrica da UFPA. Para este sistema, por intermédio deste trabalho de mestrado e do trabalho de mestrado de Moraes (2011), foram desenvolvido subsistemas eletrônicos e computacionais de acionamento, automação e controle para operá-lo de forma segura resultando em uma excelente plataforma didática para dar suporte às pesquisas em dinâmica e controle de sistemas de potência, bem como o desenvolvimento de trabalhos acadêmicos e de ensino. Nesse mesmo contexto, é apresentada uma proposta de técnica de emulação de turbina hidráulica, tendo como base o controle de potência aplicado ao motor CC do sistema micromáquina. Tal técnica foi desenvolvida principalmente com o propósito de dar suporte ao estudo e desenvolvimento de técnicas de regulação de velocidade de turbinas hidráulicas. Consequentemente, também é apresenta uma proposta de um regulador de velocidade digital para turbinas hidráulicas baseado na estrutura canônica RST de controle digital, cujos parâmetros são projetados por duas técnicas de projeto estudadas neste trabalho: o método de alocação polinomial de polos e o projeto de compensadores por atraso de fase pelo método de resposta em frequência para sistemas discretos. Logo para comprovar a eficácia das ferramentas de hardware, software e teóricas desenvolvidas neste trabalho, resultados de experimentos realizados no sistema micromáquina são apresentados e analisados.

Experimentos de mineração de dados aplicados a sistemas scada de usinas hidrelétricas

O atual modelo do setor elétrico brasileiro permite igualdade de condições a todos os agentes e reduz o papel do Estado no setor. Esse modelo obriga as empresas do setor a melhorarem cada vez mais a qualidade de seu produto e, como requisito para este objetivo, devem fazer uso mais efetivo da enorme quantidade de dados operacionais que são armazenados em bancos de dados, provenientes da operação dos seus sistemas elétricos e que tem nas Usinas Hidrelétricas (UHE) a sua principal fonte de geração de energia. Uma das principais ferramentas para gerenciamento dessas usinas são os sistemas de Supervisão, Controle e Aquisição de Dados (Supervisory Control And Data Acquisition - SCADA). Assim, a imensa quantidade de dados acumulados nos bancos de dados pelos sistemas SCADA, muito provavelmente contendo informações relevantes, deve ser tratada para descobrir relações e padrões e assim ajudar na compreensão de muitos aspectos operacionais importantes e avaliar o desempenho dos sistemas elétricos de potência. O processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (Knowledge Discovery in Database - KDD) é o processo de identificar, em grandes conjuntos de dados, padrões que sejam válidos, novos, úteis e compreensíveis, para melhorar o entendimento de um problema ou um procedimento de tomada de decisão. A Mineração de Dados (ou Data Mining) é o passo dentro do KDD que permite extrair informações úteis em grandes bases de dados. Neste cenário, o presente trabalho se propõe a realizar experimentos de mineração de dados nos dados gerados por sistemas SCADA em UHE, a fim de produzir informações relevantes para auxiliar no planejamento, operação, manutenção e segurança das hidrelétricas e na implantação da cultura da mineração de dados aplicada a estas usinas.

Avaliação tecnológica, operacional e de gestão de sistemas híbridos para geração de eletricidade na Região Amazônica

O objetivo deste trabalho consiste em contribuir com o conhecimento sobre os sistemas híbridos de energia implantados na Região Amazônica e baseados no aproveitamento das fontes de energia solar, eólica e diesel-elétrica. O trabalho apresenta primeiramente o estado-da-arte dos sistemas híbridos, caracterizando sua evolução histórica, os principais tipos e classificações, a composição básica e os prós e contras da eletrificação usando esses tipos de sistemas. Em seguida, é feita a identificação e a descrição dos sistemas regionais através das referências bibliográficas existentes e de informações coletadas em pesquisas de campo. As características técnicas, operacionais, econômicas e de gerenciamento desses sistemas são analisadas sucintamente, servindo de base às proposições de modelos para sistemas híbridos, que influenciam diretamente sobre a estratégia de operação e gestão dos sistemas híbridos regionais. Esses modelos, depois de implementados, permitirão a otimização da operação dos sistemas e sua sustentabilidade.

Controladores fuzzy aplicados ao conversor de geradores de indução duplamente excitados em sistemas eólicos integrados a sistemas de potência

Este artigo apresenta novas estratégias de controle fuzzy aplicadas ao conversor estático interligado ao rotor dos geradores de indução duplamente excitados (DFIG), em esquemas eólicos de velocidade variável, integrados a redes elétricas reais. As estratégias de controle propostas são do tipo fuzzy "look-up-table" com supervisão. O desempenho de tais reguladores, baseados em inteligência computacional, é comparado com o obtido com controladores PI's a parâmetros fixos, na ocorrência de faltas no sistema elétrico de potência. Esses controladores fuzzy são destinados a garantir a continuidade da operação dos conversores, e melhorar o desempenho transitório do sistema, em relação aos controladores convencionais. Os resultados apresentados confirmam a eficácia das estratégias de controle adotadas. O modelo físico dos aerogeradores, consistindo de um grande número de turbinas eólicas, foi implementado através de uma ferramenta de simulação dinâmica, desenvolvida no ambiente computacional MATLABTM.

Metodologias de inteligência computacional aplicadas ao problema de previsão de carga a curto prazo

Diversas atividades de planejamento e operação em sistemas de energia elétrica dependem do conhecimento antecipado e preciso da demanda de carga elétrica. Por este motivo, concessionárias de geração e distribuição de energia elétrica cada vez mais fazem uso de tecnologias de previsão de carga. Essas previsões podem ter um horizonte de curtíssimo, curto, médio ou longo prazo. Inúmeros métodos estatísticos vêm sendo utilizados para o problema de previsão. Todos estes métodos trabalham bem em condições normais, entretanto deixam a desejar em situações onde ocorrem mudanças inesperadas nos parâmetros do ambiente. Atualmente, técnicas baseadas em Inteligência Computacional vêm sendo apresentadas na literatura com resultados satisfatórios para o problema de previsão de carga. Considerando então a importância da previsão da carga elétrica para os sistemas de energia elétrica, neste trabalho, uma nova abordagem para o problema de previsão de carga via redes neurais Auto-Associativas e algoritmos genéticos é avaliada. Três modelos de previsão baseados em Inteligência Computacional são também apresentados tendo seus desempenhos avaliados e comparados com o sistema proposto. Com os resultados alcançados, pôde-se verificar que o modelo proposto se mostrou satisfatório para o problema de previsão, reforçando assim a aplicabilidade de metodologias de inteligência computacional para o problema de previsão de cargas.

Estratégias de controle de ordem fracionária aplicadas ao amortecimento de oscilações eletromecânicas em sistemas elétricos de potência

Neste trabalho é proposta uma nova metodologia de projeto de estabilizadores de sistemas de potência baseada em teoria de sistemas de ordem fracionária (ESP-OF). A estratégia é baseada em uma generalização do projeto de compensadores do tipo rede avançoatraso (lead-lag) para o domínio de funções de transferência de ordem fracionária. Uma nova variável de projeto, a qual define a ordem da dinâmica fracionária do controlador, é sintonizada para se obter um compromisso entre um bom desempenho no amortecimento do modo eletromecânico dominante e uma robustez ampliada do ESP-OF. O desempenho do ESP-OF foi avaliado experimentalmente, em um sistema de potência em escala reduzida, localizado no Laboratório de Sistemas de Potência da Universidade Federal do Pará. A referida planta de teste apresenta uma estrutura típica do tipo gerador síncrono conectado a um barramento infinito e exibe um modo dominante de oscilação eletromecânica, de amortecimento extremamente reduzido, cujo valor da frequência natural é em torno de 1,2 Hz. O ESP-OF foi então projetado para ampliar o amortecimento relativo desse modo alvo, para toda a faixa de operação admissível. Para fins de implementação prática, primeiramente foram realizados testes experimentais para a identificação de um modelo nominal da planta, sob a forma de uma função de transferência pulsada, para uso na fase de projeto. O modelo obtido experimentalmente foi então validado e posteriormente utilizado tanto para o projeto do ESP-OF quanto para o projeto de um ESP convencional (utilizado para fins de comparação de desempenho). As leis de controle amortecedor do ESP-OF foram calculadas, convertidas para a forma de equações a diferenças e, subsequentemente, embarcadas em sistema digital baseado em microcontrolador DSPIC. Diversos testes de resposta ao impulso foram realizadas sob diferentes condições operacionais. As respectivas respostas dinâmicas dos sinais de saída da planta (desvio de potencia ativa) e do esforço de controle foram registradas para fins de análise. Os resultados experimentais mostraram que o ESP fracionário apresentou um desemprenho dinâmico e robustez similar em comparação com o desempenho obtido por um ESP convencional, para toda a faixa de operação investigada.

Otimização de sistemas híbridos para a eletrificação de minirredes com fontes renováveis: aspectos de projeto, operação e gestão

Em sistemas híbridos de geração de eletricidade (SHGEs) é fundamental avaliar corretamente o dimensionamento, a operação e a gestão do sistema, de forma a evitar seu colapso prematuro e garantir a continuidade do fornecimento de energia elétrica com a menor intervenção possível de usuários ou de empresas geradoras e distribuidoras de eletricidade. O presente trabalho apresenta propostas de otimização para as etapas de dimensionamento, operação e gestão de SHGEs atendendo minirredes de distribuição de eletricidade. É proposta uma estratégia de operação que visa otimizar o despacho de energia do sistema, identificando a melhor relação, sob aspectos técnicos e econômicos, entre o atendimento da carga exclusivamente via fontes renováveis e banco de baterias ou exclusivamente via grupo gerador, e o carregamento do banco de baterias somente pelas fontes renováveis ou também pelo grupo gerador. Desenvolve-se, também, um algoritmo de dimensionamento de SHGEs, com auxílio de algoritmos genéticos e simulated annealing, técnicas meta-heurísticas de otimização, visando apresentar a melhor configuração do sistema, em termos de equipamentos que resultem na melhor viabilidade técnica e econômica para uma dada condição de entrada definida pelo usuário. Por fim, é proposto um modelo de gestão do sistema, considerando formas de tarifação e sistemas de controle de carga, cujo objetivo é garantir uma relação adequada entre a disponibilidade energética do sistema de geração e a carga demandada. A estratégia de operação proposta combina as estratégias de operação descontínua do grupo gerador, da potência crítica e do ponto otimizado de contribuição do gerador no carregamento do banco de baterias, e seus resultados indicam que há redução nos custos de operação globais do sistema. Com relação ao dimensionamento ótimo, o algoritmo proposto, em comparação a outras ferramentas de otimização de SHGEs, apresenta bons resultados, sendo adequado à realidade nacional. O modelo de gestão do sistema propõe o estabelecimento de limites de consumo e demanda, adequados à realidade de comunidades isoladas atendidas por sistemas com fontes renováveis e, se corretamente empregados, podem ajudar a garantir a sustentabilidade dos sistemas.

Uso de árvore de decisão para avaliação da segurança estática em tempo real de sistemas elétricos de potência

As técnicas utilizadas para avaliação da segurança estática em sistemas elétricos de potência dependem da execução de grande número de casos de fluxo de carga para diversas topologias e condições operacionais do sistema. Em ambientes de operação de tempo real, esta prática é de difícil realização, principalmente em sistemas de grande porte onde a execução de todos os casos de fluxo de carga que são necessários, exige elevado tempo e esforço computacional mesmo para os recursos atuais disponíveis. Técnicas de mineração de dados como árvore de decisão estão sendo utilizadas nos últimos anos e tem alcançado bons resultados nas aplicações de avaliação da segurança estática e dinâmica de sistemas elétricos de potência. Este trabalho apresenta uma metodologia para avaliação da segurança estática em tempo real de sistemas elétricos de potência utilizando árvore de decisão, onde a partir de simulações off-line de fluxo de carga, executadas via software Anarede (CEPEL), foi gerada uma extensa base de dados rotulada relacionada ao estado do sistema, para diversas condições operacionais. Esta base de dados foi utilizada para indução das árvores de decisão, fornecendo um modelo de predição rápida e precisa que classifica o estado do sistema (seguro ou inseguro) para aplicação em tempo real. Esta metodologia reduz o uso de computadores no ambiente on-line, uma vez que o processamento das árvores de decisão exigem apenas a verificação de algumas instruções lógicas do tipo if-then, de um número reduzido de testes numéricos nos nós binários para definição do valor do atributo que satisfaz as regras, pois estes testes são realizados em quantidade igual ao número de níveis hierárquicos da árvore de decisão, o que normalmente é reduzido. Com este processamento computacional simples, a tarefa de avaliação da segurança estática poderá ser executada em uma fração do tempo necessário para a realização pelos métodos tradicionais mais rápidos. Para validação da metodologia, foi realizado um estudo de caso baseado em um sistema elétrico real, onde para cada contingência classificada como inseguro, uma ação de controle corretivo é executada, a partir da informação da árvore de decisão sobre o atributo crítico que mais afeta a segurança. Os resultados mostraram ser a metodologia uma importante ferramenta para avaliação da segurança estática em tempo real para uso em um centro de operação do sistema.

Metodologia de gestão do ciclo de vida de reatores

Nos sistemas elétricos de potência, os reatores em derivação são os equipamentos responsáveis pela redução ou mesmo anulação dos efeitos capacitivos indesejáveis na operação das linhas. Percebe-se, então, a importância desses equipamentos e a necessidade de mantê-los em perfeito funcionamento, pois uma falha grave gera um elevado custo de manutenção corretiva, queda nos indicadores de desempenho, além de multas por parte da agência reguladora - Agência Nacional de Energia Elétrica - ANEEL. O ciclo de vida de um reator em derivação envolve oito etapas - Planejamento, Especificação, Aquisição, Fabricação, Instalação, Comissionamento, Exploração e Desclassificação. Neste trabalho serão abordados apenas aspectos relativos à gestão da fase de exploração, que contempla o conjunto de processos de operação e manutenção de acordo com as perspectivas da empresa onde este estudo foi realizado. O processo de envelhecimento do reator pode ocorrer de diversas maneiras, no entanto o tempo de vida útil de um reator é condicionado essencialmente por dois fatores: a velocidade de envelhecimento e perda de robustez dos seus materiais e componentes e, as condições de funcionamento a que está sujeito ao longo do tempo. Para evitar danos aos reatores, as empresas de energia elétrica têm adotado procedimentos de manutenção preventivo e preditivo, que quando baseados em diagnósticos de diferentes métodos de avaliação tem um impacto fundamental na vida útil e confiabilidade dos reatores. Sendo a condição de degradação de um reator um processo contínuo no tempo, este pode ser classificado em cinco estágios: Novo, Normal, Anormal, Defeituoso e Falhado. Um índice de condição (IC) pode ser atribuído a cada um destes estágios de degradação, de acordo com os resultados de um conjunto de testes de diagnósticos para análise do estado de operação do reator e estimação da sua posição atual em relação ao seu ciclo de vida. Esta dissertação trata do desenvolvimento de uma metodologia para sistematizar a análise com a combinação de catorze diferentes métodos de diagnósticos e mapear os resultados em um modelo de condição que oriente o ciclo de vida do reator. A metodologia foi aplicada em dez reatores de 500 kV em duas subestações da Eletrobras-Eletronorte no Sistema de Transmissão do Pará, empresa na qual foi realizado este estudo.

Metodologia de controle preventivo baseado em árvore de decisão para a melhoria da segurança estática e dinâmica de sistemas elétricos de potência

A presente dissertação visa apresentar um conjunto de desenvolvimentos, aplicativos e serviços para suporte à operação em tempo real e ao controle preventivo visando garantir à segurança estática e dinâmica de sistemas elétricos de potência. A técnica de mineração de dados conhecida como árvore de decisão foi utilizada tanto para classificar o estado operacional do sistema, bem como para fornecer diretrizes à tomada de ações de controle, necessárias para evitar a degradação da tensão operativa e a instabilidade transitória. Testes preliminares foram realizados utilizando o histórico operacional do SCADA/SAGE do Centro de Operação Regional do Pará da Eletrobrás Eletronorte. Os resultados obtidos validaram completamente o conjunto (protótipo) de aplicativos e serviços, e indicam um grande potencial para a aplicação no ambiente de operação em tempo real.

Estudo de algoritmos para classificação de séries temporais: uma aplicação em qualidade de energia elétrica

Aborda a classificação automática de faltas do tipo curto-circuito em linhas de transmissão. A maioria dos sistemas de transmissão possuem três fases (A, B e C). Por exemplo, um curto-circuito entre as fases A e B pode ser identicado como uma falta\AB". Considerando a possibilidade de um curto-circuito com a fase terra (T), a tarefa ao longo desse trabalho de classificar uma série temporal em uma das 11 faltas possíveis: AT, BT, CT, AB, AC, BC, ABC, ABT, ACT, BCT, ABCT. Estas faltas são responsáveis pela maioria dos distúrbios no sistema elétrico. Cada curto-circuito é representado por uma seqüência (série temporal) e ambos os tipos de classificação, on-line (para cada curto segmento extraído do sinal) e off-line (leva em consideração toda a seqüência), são investigados. Para evitar a atual falta de dados rotulados, o simulador Alternative Transient Program (ATP) é usado para criar uma base de dados rotulada e disponibilizada em domínio público. Alguns trabalhos na literatura não fazem distinção entre as faltas ABC e ABCT. Assim, resultados distinguindo esse dois tipos de faltas adotando técnicas de pré-processamento, diferentes front ends (por exemplo wavelets) e algoritmos de aprendizado (árvores de decisão e redes neurais) são apresentados. O custo computacional estimado durante o estágio de teste de alguns classificadores é investigado e a escolha dos parâmetros dos classificadores é feita a partir de uma seleção automática de modelo. Os resultados obtidos indicam que as árvores de decisão e as redes neurais apresentam melhores resultados quando comparados aos outros classificadores.

Contribuições aos estudo da compensação de harmônicos em sistemas de energia elétrica

Esta tese enfoca o estudo de métodos para compensação de harmônicos em sistemas de energia elétrica e aborda diversos aspectos relacionados à presença de harmônicos nos mesmos, como a apresentação de conceitos e definições em sistemas não-senoidais e estratégias de compensação de potência. Enfatiza-se neste estudo, exemplificado por meio de medições e simulações realizadas, a influência da forma de onda de alimentação sobre cargas não-lineares; a interação harmônica entre a tensão de suprimento e a corrente das cargas, devido à impedância série do sistema; e a influência mútua entre cargas não-lineares em paralelo, como possível forma de atenuação de harmônicos. Para simular e predizer o impacto causado por cargas não-lineares em um sistema, assim como a implementação de ações para mitigar esses impactos, visando à melhoria da qualidade da energia, é necessário o conhecimento das respostas das mesmas. Como produto do presente trabalho, destacam-se as técnicas desenvolvidas para a modelagem de cargas nãolineares sob diferentes condições de alimentação, em especial o uso de técnicas de inteligência computacional, como o sistema neuro-fuzzy e as redes neurais artificiais; assim como o emprego da série de Volterra para predição do comportamento das cargas.

Estratégia de otimização para a melhoria da interpretabilidade de redes bayesianas: aplicações em sistemas elétricos de potência

A investigação de métodos, técnicas e ferramentas que possam apoiar os processos decisórios em sistemas elétricos de potência, em seus vários setores, é um tema que tem despertado grande interesse. Esse suporte à decisão pode ser efetivado mediante o emprego de vários tipos de técnicas, com destaque para aquelas baseadas em inteligência computacional, face à grande aderência das mesmas a domínios com incerteza. Nesta tese, são utilizadas as redes Bayesianas para a extração de modelos de conhecimento a partir dos dados oriundos de sistemas elétricos de potência. Além disso, em virtude das demandas destes sistemas e de algumas limitações impostas às inferências em redes bayesianas, é desenvolvido um método original, utilizando algoritmos genéticos, capaz de estender o poder de compreensibilidade dos padrões descobertos por essas redes, por meio de um conjunto de procedimentos de inferência em redes bayesianas para a descoberta de cenários que propiciem a obtenção de um valor meta, considerando a incorporação do conhecimento a priori do especialista, a identificação das variáveis mais influentes para obtenção desses cenários e a busca de cenários ótimos que estabeleçam valores, definidos e ponderados pelo usuário/especialista, para mais de uma variável meta.