920 resultados para power systems


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Wind speed forecasting has been becoming an important field of research to support the electricity industry mainly due to the increasing use of distributed energy sources, largely based on renewable sources. This type of electricity generation is highly dependent on the weather conditions variability, particularly the variability of the wind speed. Therefore, accurate wind power forecasting models are required to the operation and planning of wind plants and power systems. A Support Vector Machines (SVM) model for short-term wind speed is proposed and its performance is evaluated and compared with several artificial neural network (ANN) based approaches. A case study based on a real database regarding 3 years for predicting wind speed at 5 minutes intervals is presented.

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Multi-agent approaches have been widely used to model complex systems of distributed nature with a large amount of interactions between the involved entities. Power systems are a reference case, mainly due to the increasing use of distributed energy sources, largely based on renewable sources, which have potentiated huge changes in the power systems’ sector. Dealing with such a large scale integration of intermittent generation sources led to the emergence of several new players, as well as the development of new paradigms, such as the microgrid concept, and the evolution of demand response programs, which potentiate the active participation of consumers. This paper presents a multi-agent based simulation platform which models a microgrid environment, considering several different types of simulated players. These players interact with real physical installations, creating a realistic simulation environment with results that can be observed directly in the reality. A case study is presented considering players’ responses to a demand response event, resulting in an intelligent increase of consumption in order to face the wind generation surplus.

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An intensive use of dispersed energy resources is expected for future power systems, including distributed generation, especially based on renewable sources, and electric vehicles. The system operation methods and tool must be adapted to the increased complexity, especially the optimal resource scheduling problem. Therefore, the use of metaheuristics is required to obtain good solutions in a reasonable amount of time. This paper proposes two new heuristics, called naive electric vehicles charge and discharge allocation and generation tournament based on cost, developed to obtain an initial solution to be used in the energy resource scheduling methodology based on simulated annealing previously developed by the authors. The case study considers two scenarios with 1000 and 2000 electric vehicles connected in a distribution network. The proposed heuristics are compared with a deterministic approach and presenting a very small error concerning the objective function with a low execution time for the scenario with 2000 vehicles.

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Most of distributed generation and smart grid research works are dedicated to network operation parameters studies, reliability, etc. However, many of these works normally uses traditional test systems, for instance, IEEE test systems. This paper proposes voltage magnitude and reliability studies in presence of fault conditions, considering realistic conditions found in countries like Brazil. The methodology considers a hybrid method of fuzzy set and Monte Carlo simulation based on the fuzzy-probabilistic models and a remedial action algorithm which is based on optimal power flow. To illustrate the application of the proposed method, the paper includes a case study that considers a real 12-bus sub-transmission network.

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Energy resource scheduling is becoming increasingly important, as the use of distributed resources is intensified and of massive electric vehicle is envisaged. The present paper proposes a methodology for day-ahead energy resource scheduling for smart grids considering the intensive use of distributed generation and Vehicle-to-Grid (V2G). This method considers that the energy resources are managed by a Virtual Power Player (VPP) which established contracts with their owners. It takes into account these contracts, the users' requirements subjected to the VPP, and several discharge price steps. The full AC power flow calculation included in the model takes into account network constraints. The influence of the successive day requirements on the day-ahead optimal solution is discussed and considered in the proposed model. A case study with a 33-bus distribution network and V2G is used to illustrate the good performance of the proposed method.

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The recent changes on power systems paradigm requires the active participation of small and medium players in energy management. With an electricity price fluctuation these players must manage the consumption. Lowering costs and ensuring adequate user comfort levels. Demand response can improve the power system management and bring benefits for the small and medium players. The work presented in this paper, which is developed aiming the smart grid context, can also be used in the current power system paradigm. The proposed system is the combination of several fields of research, namely multi-agent systems and artificial neural networks. This system is physically implemented in our laboratories and it is used daily by researchers. The physical implementation gives the system an improvement in the proof of concept, distancing itself from the conventional systems. This paper presents a case study illustrating the simulation of real-time pricing in a laboratory.

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Os Transformadores de potência são máquinas de elevada importância ao nível dos Sistemas Elétricos de Energia (SEE) uma vez que são estas máquinas que possibilitam a interligação dos diferentes níveis de tensão da rede e a transmissão de energia elétrica em Corrente Alternada (CA). Geralmente, estas máquinas são de grandes dimensões e de elevado nível de complexidade construtiva. Caracterizam-se por possuírem períodos de vida útil bastante elevados (vinte a trinta anos) e preços elevados, o que conduz a um nível de exigência de fiabilidade muito elevada, uma vez que não e viável a existência de muitos equipamentos de reserva nos SEE. Com o objetivo de tentar maximizar o período de vida útil dos transformadores de potência e a sua fiabilidade, tenta-se, cada vez mais, implementar conceitos de manutenção preventiva a este tipo de máquinas. No entanto, a gestão da sua vida útil e extremamente complexa na medida em que, estas máquinas têm vários componentes cruciais e suscetiveis de originar falhas e, quase todos eles, encontram-se no interior de uma cuba. Desta forma, não e possível obter uma imagem do seu estado, em tempo real, sem colocar o transformador fora de serviço, algo que acarreta custos elevados. Por este motivo, desenvolveu-se uma técnica que permite obter uma indicação do estado do transformador, em tempo real, sem o retirar de serviço, colhendo amostras do óleo isolante e procedendo a sua análise físico-química e Analise Gases Dissolvidos (DGA). As análises aos óleos isolantes tem vindo a adquirir uma preponderância muito elevada no diagnóstico de falhas e na analise do estado de conservação destes equipamentos tendo-se desenvolvido regras para interpretação dos parâmetros dos óleos com carácter normativo. Considerando o conhecimento relativo a interpretação dos ensaios físico-químicos e DGA ao oleol, e possível desenvolver ferramentas capazes de otimizar essas mesmas interpretações e aplicar esse conhecimento no sentido de prever a sua evolução, assim como o surgimento de possíveis falhas em transformadores, para assim otimizar os processos de manutenção. Neste campo as Redes Neuronais Artificiais (RNAs) têm um papel fundamental

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A presente dissertação insere-se no âmbito da unidade curricular “ Dissertação” do 2º ano do mestrado em Engenharia Eletrotécnica – Sistemas Elétricos de Energia. Com o aumento crescente do número de consumidores de energia, é cada vez mais imperioso a adoção de medidas de racionalização e gestão dos consumos da energia elétrica. Existem diferentes tipos de dificuldades no planeamento e implementação de novas centrais produtoras de energia renovável, pelo que também por este motivo é cada vez mais importante adoção de medidas de gestão de consumos, quer ao nível dos clientes alimentados em média tensão como de baixa tensão. Desta forma será mais acessível a criação de padrões de eficiência energética elevados em toda a rede de distribuição de energia elétrica. Também a economia é afetada por uma fraca gestão dos consumos por parte dos clientes. Elevados desperdícios energéticos levam a que mais energia tenha que ser produzida, energia essa que contribui ainda mais para a elevada taxa de dependência energética em Portugal, e para o degradar da economia nacional. Coloca-se assim a necessidade de implementar planos e métodos que promovam a eficiência energética e a gestão racional de consumos de energia elétrica. Apresenta-se nesta dissertação várias propostas, algumas na forma de projetos já em execução, que visam sensibilizar o consumidor para a importância da utilização eficiente de energia e, ao mesmo tempo, disponibilizam as ferramentas tecnológicas adequadas para auxiliar a implementação dos métodos propostos. Embora os planos apresentados, sobejamente conhecidos, tenham imensa importância, a implementação nos vários consumidores de sistemas capazes de efetivamente reduzir consumos tem um papel fundamental. Equipamentos de gestão de consumos, que são apresentados nesta dissertação, permitem ao consumidor aceder diretamente ao seu consumo. Podem aceder não apenas ao consumo global da instalação mas também ao consumo específico por equipamento, permitindo perceber onde se verifica a situação mais desfavorável. Funcionalidades de programação de perfis tipo, com limitações de potência em vários períodos horários, bem como possibilidades de controlo remoto com recurso a aplicações para Smartphones permitem a redução de consumos ao nível da rede de distribuição e, desta forma, contribuir para a redução dos desperdícios e da dependência energética em Portugal. No âmbito do trabalho de dissertação é desenvolvida uma metodologia de comercialização de potência, que é apresentada nesta tese. Esta metodologia propõem que o consumidor, em função dos seus consumos, pague apenas a quantidade de potência que efetivamente necessita num certo período de tempo. Assim, o consumidor deixa de pagar uma tarifa mensal fixa associada á sua potência contratada, e passará a pagar um valor correspondente apenas à potência que efetivamente solicitou em todas as horas durante o mês. Nesta metodologia que é apresentada, o consumidor poderá também fazer uma análise do seu diagrama de cargas e simular uma alteração da sua tarifa, tarifa esta que varia entre tarifa simples, bi-horária semanal, bi-horária diária, tri-horária semanal ou tri-horária diária, de forma a perceber em qual destas pagará um menor valor pela mesma energia. De forma a que o consumidor possa perceber se haverá vantagem de uma alteração para uma potência contratada flexível, ou para uma outra tarifa associada á energia, tem ao seu dispor uma ferramenta, que em função dos seus consumos, permite retirar conclusões sobre o preço final a pagar na fatura, após cada tipo de alteração. Esta ferramenta foi validada com recurso a várias simulações, para diferentes perfis de consumidores. Desta forma, o utilizador fica a perceber que realmente pode poupar com uma potência contratada flexível, ao mesmo tempo que pode identificar-se com um perfil de simulação e, mais facilmente, perceber para que alteração tarifária pode usufruir de uma maior poupança.

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Reinforcement Learning (RL) refers to a class of learning algorithms in which learning system learns which action to take in different situations by using a scalar evaluation received from the environment on performing an action. RL has been successfully applied to many multi stage decision making problem (MDP) where in each stage the learning systems decides which action has to be taken. Economic Dispatch (ED) problem is an important scheduling problem in power systems, which decides the amount of generation to be allocated to each generating unit so that the total cost of generation is minimized without violating system constraints. In this paper we formulate economic dispatch problem as a multi stage decision making problem. In this paper, we also develop RL based algorithm to solve the ED problem. The performance of our algorithm is compared with other recent methods. The main advantage of our method is it can learn the schedule for all possible demands simultaneously.

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This paper presents a Reinforcement Learning (RL) approach to economic dispatch (ED) using Radial Basis Function neural network. We formulate the ED as an N stage decision making problem. We propose a novel architecture to store Qvalues and present a learning algorithm to learn the weights of the neural network. Even though many stochastic search techniques like simulated annealing, genetic algorithm and evolutionary programming have been applied to ED, they require searching for the optimal solution for each load demand. Also they find limitation in handling stochastic cost functions. In our approach once we learn the Q-values, we can find the dispatch for any load demand. We have recently proposed a RL approach to ED. In that approach, we could find only the optimum dispatch for a set of specified discrete values of power demand. The performance of the proposed algorithm is validated by taking IEEE 6 bus system, considering transmission losses

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A 36 minute covering transformer testing, use in three-phase connections and power systems by Prof Jan Sykulski of the University of Southampton.

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Els objectius d'aquest projecte són el disseny d'una instal·lació fotovoltaica connectada a xarxa que sigui capaç de produir la mateixa quantitat d’energia que consumeix la casa de colònies a on es troba ubicada. La particularitat d’aquesta instal·lació serà que els generadors fotovoltaics aniran sobra una plataforma giratòria que seguirà el sol buscant sempre la millor i major producció energètica. El control d'aquesta estructura anirà a càrrec d'un autòmat programable. Aprofitant l'existència de panells fotovoltaics, s'ha dissenyat un sistema d’acumulació d’energia de 2 kW de potència que dotarà de corrent una línia que, en cas de falla en el sistema d’alimentació general, es mantindrà ininterrompuda. Aquesta línia serà de 230 V i està dissenyada per tenir una autonomia de 2 hores

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El sector de pasta i paper és considerat un dels set sectors industrials més intensius en consum energètic. La producció i consum d'electricitat i de vapor esdevenen les fonts majoritàries d'emissions de gasos d'efecte hivernacle en aquest sector industrial. Les fàbriques papereres poden assolir objectius de reducció d'emissions mitjançant reducció en origen (substitució de combustibles, introducció d'energies renovables) o bé a partir de mesures d'eficiència energètica en el propi procés. En aquest context, s'ha desenvolupat un mètode de distribució d'emissions que permet assignar a cada unitat d'operació del procés paperer, el seu grau de responsabilitat en emissions. També s'han avaluat diferents mètodes de càlcul de factors d'emissió de vapor i electricitat, tant per plantes de cogeneració com per sistemes individuals. A partir d'aquesta avaluació s'han proposat nous mètodes alternatius als analitzats. Aquests mètodes i els factors d'emissions s'han aplicat a dues fàbriques papereres catalanes.

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La calidad de energía eléctrica incluye la calidad del suministro y la calidad de la atención al cliente. La calidad del suministro a su vez se considera que la conforman dos partes, la forma de onda y la continuidad. En esta tesis se aborda la continuidad del suministro a través de la localización de faltas. Este problema se encuentra relativamente resuelto en los sistemas de transmisión, donde por las características homogéneas de la línea, la medición en ambos terminales y la disponibilidad de diversos equipos, se puede localizar el sitio de falta con una precisión relativamente alta. En sistemas de distribución, sin embargo, la localización de faltas es un problema complejo y aún no resuelto. La complejidad es debida principalmente a la presencia de conductores no homogéneos, cargas intermedias, derivaciones laterales y desbalances en el sistema y la carga. Además, normalmente, en estos sistemas sólo se cuenta con medidas en la subestación, y un modelo simplificado del circuito. Los principales esfuerzos en la localización han estado orientados al desarrollo de métodos que utilicen el fundamental de la tensión y de la corriente en la subestación, para estimar la reactancia hasta la falta. Como la obtención de la reactancia permite cuantificar la distancia al sitio de falta a partir del uso del modelo, el Método se considera Basado en el Modelo (MBM). Sin embargo, algunas de sus desventajas están asociadas a la necesidad de un buen modelo del sistema y a la posibilidad de localizar varios sitios donde puede haber ocurrido la falta, esto es, se puede presentar múltiple estimación del sitio de falta. Como aporte, en esta tesis se presenta un análisis y prueba comparativa entre varios de los MBM frecuentemente referenciados. Adicionalmente se complementa la solución con métodos que utilizan otro tipo de información, como la obtenida de las bases históricas de faltas con registros de tensión y corriente medidos en la subestación (no se limita solamente al fundamental). Como herramienta de extracción de información de estos registros, se utilizan y prueban dos técnicas de clasificación (LAMDA y SVM). Éstas relacionan las características obtenidas de la señal, con la zona bajo falta y se denominan en este documento como Métodos de Clasificación Basados en el Conocimiento (MCBC). La información que usan los MCBC se obtiene de los registros de tensión y de corriente medidos en la subestación de distribución, antes, durante y después de la falta. Los registros se procesan para obtener los siguientes descriptores: a) la magnitud de la variación de tensión ( dV ), b) la variación de la magnitud de corriente ( dI ), c) la variación de la potencia ( dS ), d) la reactancia de falta ( Xf ), e) la frecuencia del transitorio ( f ), y f) el valor propio máximo de la matriz de correlación de corrientes (Sv), cada uno de los cuales ha sido seleccionado por facilitar la localización de la falta. A partir de estos descriptores, se proponen diferentes conjuntos de entrenamiento y validación de los MCBC, y mediante una metodología que muestra la posibilidad de hallar relaciones entre estos conjuntos y las zonas en las cuales se presenta la falta, se seleccionan los de mejor comportamiento. Los resultados de aplicación, demuestran que con la combinación de los MCBC con los MBM, se puede reducir el problema de la múltiple estimación del sitio de falta. El MCBC determina la zona de falta, mientras que el MBM encuentra la distancia desde el punto de medida hasta la falta, la integración en un esquema híbrido toma las mejores características de cada método. En este documento, lo que se conoce como híbrido es la combinación de los MBM y los MCBC, de una forma complementaria. Finalmente y para comprobar los aportes de esta tesis, se propone y prueba un esquema de integración híbrida para localización de faltas en dos sistemas de distribución diferentes. Tanto los métodos que usan los parámetros del sistema y se fundamentan en la estimación de la impedancia (MBM), como aquellos que usan como información los descriptores y se fundamentan en técnicas de clasificación (MCBC), muestran su validez para resolver el problema de localización de faltas. Ambas metodologías propuestas tienen ventajas y desventajas, pero según la teoría de integración de métodos presentada, se alcanza una alta complementariedad, que permite la formulación de híbridos que mejoran los resultados, reduciendo o evitando el problema de la múltiple estimación de la falta.

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