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.

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.

Modelos para previsão de carga a curto prazo através de redes neurais artificiais com treinamento baseado na teoria da informação

O conhecimento prévio do valor da carga é de extrema importância para o planejamento e operação dos sistemas de energia elétrica. Este trabalho apresenta os resultados de um estudo investigativo da aplicação de Redes Neurais Artificiais do tipo Perceptron Multicamadas com treinamento baseado na Teoria da Informação para o problema de Previsão de Carga a curto prazo. A aprendizagem baseada na Teoria da Informação se concentra na utilização da quantidade de informação (Entropia) para treinamento de uma rede neural artificial. Dois modelos previsores são apresentados sendo que os mesmos foram desenvolvidos a partir de dados reais fornecidos por uma concessionária de energia. Para comparação e verificação da eficiência dos modelos propostos um terceiro modelo foi também desenvolvido utilizando uma rede neural com treinamento baseado no critério clássico do erro médio quadrático. Os resultados alcançados mostraram a eficiência dos sistemas propostos, que obtiveram melhores resultados de previsão quando comparados ao sistema de previsão baseado na rede treinada pelo critério do MSE e aos sistemas previsores já apresentados na literatura.

Extração de conhecimento em forma de regras difusas a partir de mapas auto-organizáveis de Kohonen: aplicação em diagnóstico de faltas incipientes em transformadores

Apesar das diversas vantagens oferecidas pelas redes neurais artificiais (RNAs), algumas limitações ainda impedem sua larga utilização, principalmente em aplicações que necessitem de tomada de decisões essenciais para garantir a segurança em ambientes como, por exemplo, em Sistemas de Energia. Uma das principais limitações das RNAs diz respeito à incapacidade que estas redes apresentam de explicar como chegam a determinadas decisões; explicação esta que seja humanamente compreensível. Desta forma, este trabalho propõe um método para extração de regras a partir do mapa auto-organizável de Kohonen, projetando um sistema de inferência difusa capaz de explicar as decisões/classificação obtidas através do mapa. A metodologia proposta é aplicada ao problema de diagnóstico de faltas incipientes em transformadores, em que se obtém um sistema classificatório eficiente e com capacidade de explicação em relação aos resultados obtidos, o que gera mais confiança aos especialistas da área na hora de tomar decisões.

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.

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.

Análise da qualidade de energia em sistemas de distribuição através de medição e fluxo de carga harmônico trifásico

Este trabalho apresenta uma análise da qualidade de energia realizado em um sistema real de distribuição de energia elétrica, a partir das diferentes classes de consumo atendida pela concessionária. O estudo foi realizado em duas etapas, sendo a primeira através de medições realizadas no secundário de transformadores da rede de distribuição que atende ao sistema da CEA (Companhia de Eletricidade do Amapá), previamente classificados por classe de atendimento sendo, classe comercial, residencial e mista. Através do estudo torna-se possível a identificação e a caracterização de fontes geradoras de harmônicos no sistema, possibilitando assim a análise do nível de injeção de harmônicos em sua rede de distribuição, bem como a avaliação dos impactos que essas fontes distribuídas de geração harmônica podem provocar na qualidade de energia fornecida pela concessionária. A etapa final do estudo apresenta o uso de um fluxo de carga harmônico trifásico, onde a partir do perfil harmônico obtido no estudo, é feita uma avaliação de forma global do sistema.

Monitoração e análise de grandezas da qualidade da energia elétrica em processos industriais utilizando instrumentação virtual

O presente trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um sistema de aquisição de dados elétricos de cargas motrizes no processo industrial de sistema de rede automatizada baseado em instrumentação virtual, permitindo a monitoração e análise de distúrbios relacionados à Qualidade de Energia Elétrica (QEE) em regime permanente, como variação de tensão, distorção harmônica e desequilíbrio de tensão, onde os resultados possam ser visualizados em uma interface amigável e intuitiva ao usuário e armazenados de maneira conveniente em um banco de dados. Este sistema é uma solução viável por ter baixo custo na sua implementação e flexível para a monitoração e análise de parâmetros de QEE nos processos industriais quando comparada com a instrumentação tradicional.

Procedimentos para gestão de perdas não técnicas em sistemas de distribuição de energia elétrica

Esta dissertação de mestrado tem como finalidade analisar a gestão das perdas não técnicas de energia elétrica e entender as metodologias adotadas nos projeto de combate a essas perdas desenvolvidas pelas concessionárias de distribuição. Trazendo, assim, à superfície, a importância de uma gestão eficiente das perdas comerciais para se obter uma boa manutenção dos seus índices. É no sistema de distribuição de energia onde ocorre a maior porcentagem das perdas dos sistemas elétricos de potência. Sendo, portanto, a parte do sistema elétrico com maior potencial para redução das perdas. Assim, o enfoque desta dissertação é fazer uma análise das perdas não técnicas, das formas de atuação sobre elas e das metodologias utilizadas pelas concessionárias atualmente, as quais serão apresentadas através de um estudo de caso.

Um framework para a previsão de cenários com o uso de sistemas híbridos neurogenéticos para compra e venda de energia elétrica no mercado futuro

No contexto da previsão de séries temporais, é grande o interesse em estudos de métodos de previsão de séries temporais que consigam identificar as estruturas e padrões existentes nos dados históricos, possibilitando gerar os próximos padrões da série. A proposta defendida nesta tese é a de desenvolvimento de um framework que utilize ao máximo as potencialidades das técnicas de previsão (redes neurais artificiais) com as técnicas de otimização (algoritmos genéticos) em um sistema híbrido intercomunicativo que aproveite bem as vantagens de cada uma dessas técnicas para a geração de cenários futuros que possam mostrar, além das previsões normais com base nos valores históricos, percursos alternativos das curvas das séries temporais analisadas.

O plantio associado entre banana (Musa acuminata Cultivar Cavendish "Grande Naine") e feijão-de-porco (Canavalia ensiformis (L.) D. C.): uma avaliação agronômica dos efeitos da competição por água, nitrogênio e energia luminosa

Nas regiões de clima tropical, o monocultivo da banana vem causando conseqüências ambientais desastrosas e, muitas vezes, impedindo uma exploração continuada de uma mesma área. A redução do rendimento é devido principalmente as limitações físico-químicas do solo e a rápida degradação do sistema radicular, agravada pela ação de parasitas do solo (nematóides, fungos, etc.). Em virtude destas limitações, várias iniciativas vem sendo buscadas para a minimização das perdas agronômicas e ambientais, destacando-se o melhoramento e a modificação genética, e a associação deste cultivo com espécies leguminosas. Porém uma das grandes dificuldades de avaliarmos os novos sistemas de cultivo alternativos concentra-se na falta de referenciais agronômicos relacionados principalmente com o funcionamento de sistemas de cultivos associados, especialmente relacionados aos fatores e condições que interferem diretamente na definição do rendimento da espécie principal. O presente estudo testou , em campo experimental, o uso de plantas de serviço associada a bananeira e seus efeitos na produção de biomassa durante seu o ciclo vegetativo. Isto porque é durante esta fase que a bananeira constrói sua capacidade de reservas de fotoassimilados e, consequentemente, define o potencial de produção e enchimento dos frutos. Além do monocultivo, definiu-se mais duas parcelas associadas com o feijão-de- porco: 1) o plantio simultâneo das duas espécies e; 2) o plantio de feijão-de-porco e, após 2 meses, a introdução da banana. Além de acompanhamento semanal das parcelas, realizou-se, bimensalmente, coletas destrutivas de dados sobre produção de matéria seca, superfície foliar e análise nutricional das plantas. Após a análise agronômica da fase vegetativa, aplicou-se a modelização dos sistemas de cultivo estudados e comparou-se os possíveis cenários sobre o rendimento final da bananeira, além de outros indicadores sobre os fatores de crescimento das plantas. Após o acompanhamento dos 7 primeiros meses do ciclo vegetativo, concluiu-se que a data de estabelecimento da associação foi determinante para o sucesso do cultivo associado. Podemos destacar que a associação entre a bananeira e o feijão-de-porco não causou limitações na produção de biomassa (4,2 ton/ha), quando comparada com o monocultivo (4,5 ton/ha). A redução do número de capinas também foi um indicador animador deste sistema de cultivo alternativo. Por outro lado, quando a bananeira foi plantada 60 dias após a leguminosa, a mesma representou uma séria limitação na produção de biomassa (2,7 ton/ha). Esta limitação deveu-se ao estado de forte competição devido a agressividade com que o feijão-de-porco recobria toda a parcela e alcançando uma altura (74 cm) superior que a muda de banana (29 cm). Em relação a primeira parte da metodologia aplicada - o diagnóstico agronômico -, a mesma foi eficiente para a avaliação do ciclo vegetativo da associação estudada, ficando a necessidade da continuidade do acompanhamento do ciclo reprodutivo, para a confirmação dos resultados em termos de formação e produção de frutos. Na fase de modelização, chegou-se a uma leitura dos resultados próxima dos resultados obtidos no campo. Em termos de rendimento em frutos, o monocultivo com adubação (400 kg/ha de nitrogênio) e irrigação (133 mm) teve um aumento na ordem de 50% no rendimento final (28 ton/ha) Quando comparada com a parcela nas condições reais do experimento (19,6 ton/ha). Já o rendimento em frutos da associação, apresentou o mesmo resultado com e sem adubação e irrigação (16 ton/ha). No tocante a contrução dos cenários, confirmou-se novamente algumas das vantagens da associação, principalmente na redução da adubação nitrogenada aplicada nos sistemas convencionais de cultivo. Finalmente, podemos imaginar a construção de várias formas de testar e otimizar o uso destes sistemas associados (cenários). Porém, confirma-se que a construção de novos referenciais agronômicos sobre sistemas de cultivo mais complexos (os cultivos associados) torna-se ainda muito necessário para a realização de avaliações mais precisas sobre estas alternativas. E, com estes novos referenciais técnicos, podemos imaginar, a médio e longo prazo, alguns dos benefícios das leguminosas sobre as propriedades físico-químicas do solo cultivado (cobertura viva, adubo verde, redução de adventícias, etc) e sobre a manutenção do rendimento dos cultivos (adubação verde).

Análise da área de vulnerabilidade e estabilidade de tensão em sistemas elétricos com a inserção de parques eólicos

A presente dissertação de mestrado avalia os afundamentos e a estabilidade de tensão de um sistema elétrico real com inserção de parques eólicos. Os estudos de afundamentos de tensão servem de base para a determinação das áreas de vulnerabilidade do sistema elétrico, nas quais, por sua vez, são investigados os aspectos referentes à instabilidade de tensão ocasionada pela integração de parques eólicos com geradores assíncronos. Para este fim, é utilizado o programa computacional ANAQUALI, desenvolvido pelo CEPEL (Centro de Pesquisas de Energia Elétrica). No estudo do comportamento dinâmico da tensão decorrente de curto-circuito, no qual o sistema eólico é inserido nas concepções de velocidade fixa e velocidade variável, utiliza-se um programa computacional desenvolvido no aplicativo MATLABTM. Os resultados dessas simulações evidenciam que o sistema eólico de velocidade variável proporciona uma maior margem de estabilidade de tensão ao sistema elétrico, devido à presença do controle de velocidade e de tensão. Estes estudos não são comumente aplicados aos sistemas de geração distribuída, e por isso, esta dissertação contribui também neste aspecto, podendo seus resultados servir de base para o planejamento de centrais cólicas inseridas em sistemas elétricos convencionais.

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.

Metodologia para diagnosticar a qualidade de energia elétrica referente à distorção harmônica em sistema trifásico de baixa tensão utilizando lógica fuzzy

Este trabalho ressalta a importância de monitorar e diagnosticar a qualidade de energia elétrica sob a ótica das distorções harmônicas presente nas instalações elétricas em sistema trifásico de baixa tensão através de uma proposta metodológica para analisar e diagnosticar o nível dos distúrbios harmônico avaliando o indicador total de distorção harmônica (THD), apoiado por um sistema especialista baseado em um sistema de inferência Fuzzy.

Controle Fuzzy aplicado à melhoria da estabilidade dinâmica em sistemas elétricos de potência

Este trabalho propõe uma estratégia fuzzy, do tipo Rede de Controladores Locais, aplicável à melhoria da estabilidade dinâmica em sistemas elétricos de potência, visando compensar possíveis perdas de sintonia devido à ocorrência de variações nas condições operacionais da planta. A adaptação dos ganhos do controlador fuzzy é efetuada on-line, interpolando-se os ganhos de um conjunto finito de controladores locais fixos. Ao ocorrer variações nas condições operacionais da planta, os ganhos da lei de controle são ajustados automaticamente de modo a manter satisfatório o desempenho do sistema de controle. O desempenho do controle foi avaliado através de estudos de simulação, utilizando-se um modelo dinâmico não-linear, do tipo máquina barra infinita. Os resultados mostram que o emprego da estratégia proposta permite obter melhorias no desempenho dinâmico do sistema.