912 resultados para Power systems reliability


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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.

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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.

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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.

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Este trabalho tem como objetivo apresentar um aplicativo para auxiliar no planejamento de sistemas elétricos, através de uma metodologia para controle de tensão e minimização das perdas, através da otimização da injeção de reativos, mantendo a tensão nos barramentos dentro de limites pré estabelecidos. A metodologia desenvolvida é baseada em um sistema hibrido, que utiliza inteligência computacional baseada em um algoritmo genético acoplado a um programa de fluxo de carga (ANAREDE), que interagem para produzir uma solução ótima. Os resultados obtidos mostram que a técnica baseada no algoritmo genético é bem adequada ao tipo de problema ora tratado referente a minimização de perdas reativas e a melhoria do perfil da tensão em redes elétricas, sendo este atualmente um problema crítico em parte do Sistema Interligado Nacional (SIN).

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Os materiais amorfos vêm ganhando grande espaço na indústria de transformadores, devido às baixas perdas no núcleo, visto que estes possuem um ciclo de histerese mais estreito quando comparados com os núcleos tradicionais de aço silício. Entretanto, seu custo ainda tem sido um grande fator para pouca inserção deste tipo de equipamento nos sistemas elétricos de potência. Estudos sobre o custo/benefício em termos técnicos de desempenho e robustez devem ser considerados quando se deseja projetar transformadores que utilizam esse tipo de material. A grande contribuição deste trabalho encontra-se na análise do desempenho do transformador de núcleo amorfo diante de curtos-circuitos, visto que tais falhas neste equipamento ocasionam redução da receita, não apenas por gastos com manutenção, mas também porque a concessionária deixa de vender seu produto, energia elétrica, além de poder estar sujeita a penalidades por parte dos órgãos de regulação do setor elétrico. Quando em condições de curto-circuito os enrolamentos dos transformadores ficam submetidos a esforços mecânicos, produzidos por forças de Lorentz, essas forças surgem como resultado do fluxo produzido pelos próprios condutores em paralelo que transportam corrente na mesma direção. Diante disso, estudar o comportamento eletromagnético do transformador é fundamental para obtenção de tais forças. Para o desenvolvimento deste trabalho, utilizou-se o software Finite Element Method Magnetics (FEMM). Esta ferramenta se baseia no método de elementos finitos para realizar os cálculos das magnitudes eletromecânicas e, consequentemente, o cálculo das forças atuando nas espiras, as quais permitem realizar os cálculos dos esforços mecânicos. Por fim, este trabalho aborda a aplicação da ferramenta FEMM para o cálculo de esforços mecânicos e simulação do comportamento eletromagnético de um transformador de distribuição.

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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.

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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.

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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.

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Neste trabalho são apresentados o desenvolvimento e a implementação de estratégias de controle digital para regulação automática de tensão e para o amortecimento de oscilações eletromecânicas em um sistema de potência em escala reduzida de 10kVA, localizado no Laboratório de Controle de Sistemas de Potência (LACSPOT), da Universidade Federal do Pará (UFPA). O projeto dos dois controladores é baseado na técnica de alocação polinomial de polos. Para o projeto do Regulador Automático de Tensão (RAT) foi adotado um modelo simplificado, de primeira ordem, da máquina síncrona, cujos parâmetros foram levantados experimentalmente. Para o controlador amortecedor, por sua vez, também chamado de Estabilizador de Sistemas de Potência (ESP), foi utilizado um modelo discreto, do tipo auto regressivo com entrada exógena (ARX). Este modelo foi estimado por meio de técnicas de identificação paramétrica, considerando para tal, o conjunto motor-gerador interligado a um sistema de maior porte (concessionária de energia elétrica). As leis de controle foram embarcadas em um microcontrolador de alto desempenho e, para a medição dos sinais utilizados nos controladores, foi desenvolvida uma instrumentação eletrônica baseada em amplificadores operacionais para o condicionamento dos sinais dos sensores. O sinal de controle é baseado na técnica de modulação por largura de pulso (PWM) e comanda o valor médio da tensão de um conversor CC-CC, o qual é utilizado como circuito de excitação que energiza o enrolamento de campo do gerador. Além disso, o acionamento elétrico das máquinas que compõem o grupo gerador de 10kVA foi projetado e automatizado somando segurança aos operadores e ao componentes deste sistema de geração. Os resultados experimentais demonstraram o bom desempenho obtido pela estratégia proposta.

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Nesta tese e realizada a investigação experimental de uma estratégia de controle LPV (do inglês, linear parameter varying) aplicada ao amortecimento de oscilações eletromecânicas em sistemas elétricos de potencia. O estudo foi realizado em um modelo de sistema de potencia em escala reduzida de 10kVA, cuja configuração e do tipo maquina interligada a uma barra infinita, alem de testes em campo em uma unidade geradora de 350 MVA da Usina Hidrelétrica de Tucuruvi. Primeiramente, foi desenvolvido e testado computacionalmente um conjunto de rotinas para analise e síntese de controlador amortecedor do tipo LPV, bem como para identificação de modelos LPV da planta. Os coeficientes do controlador amortecedor LPV, no caso um Estabilizador de Sistemas de Potencia (ESP), dependem do valor de uma variável de operação selecionada que, neste estudo, foram as potencias ativa (P) e reativa (Q) nos terminais da unidade geradora. Para fins de projeto, a dinâmica da planta foi representada através de um modelo ARX LPV, o qual foi estimado a partir de dados coletados experimentalmente na planta, para uma ampla faixa de condições operacionais. A partir do modelo LPV da planta, os valores dos parâmetros do ESP LPV foram determinados via um problema de otimização convexa, na forma de uma LMI parametrizada (PLMI). A solução da PLMI e obtida a partir de uma relaxação via decomposição em soma de quadrados. O ESP LPV foi projetado de modo a garantir a estabilidade e o desempenho do sistema para uma ampla faixa de condições operacionais da planta, o que geralmente não e possível de obter com controladores convencionais a parâmetros fixos. A lei de controle amortecedor do ESP LPV foi implementada em um sistema embarcado baseado em um controlador digital de sinais. Os resultados experimentais mostraram um excelente desempenho do ESP LPV no amortecimento de oscilações eletromecânicas, tanto no sistema de potencia em escala reduzida, quanto em uma unidade geradora da UHE de Tucurui.

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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.

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Esta tese apresenta uma metodologia flexível orientada a objetos (OO) para a aplicação no projeto e implementação de sistemas de software utilizados na realização de estudos dinâmicos de sistemas elétricos de grande porte. A metodologia OO proposta objetiva tornar mais simples o desenvolvimento, a atualização e a manutenção de complexos sistemas de software para estudos de transitórios eletromecânicos em sistemas elétricos de potência. Os requisitos de usuário são mapeados para um conjunto de classes básicas, as quais são usadas para efetuar a modelagem de dispositivos dinâmicos tais como geradores elétricos. Para avaliação da metodologia foram realizados dois estudos de casos. No primeiro estudo caso o Framework foi aplicado na simulação das unidades geradoras da Usina Hidrelétrica de Tucuruí. Os resultados da simulação foram comparados com medições obtidos em ensaios no campo e mostrou a boa performance do Framework na reprodução dos fenômenos eletromecânicos desta usina de grande porte. No segundo estudo de caso, por outro lado, o Framework foi aplicado na modelagem de um sistema de geração fotovoltaico (PV) com seu sistema de Rastreamento da Potência Máxima (MPPT). O controle MPPT foi implementado usando técnicas digitais. Os resultados das simulações demonstram a performance do Framework na modelagem do sistema de controle de corrente, assim como no controle MPPT, dos sistemas de geração PV.

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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.

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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.

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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.