Efeitos das distorções harmônicas (tensões e correntes) e desequilíbrios (tensões) em medidores eletrônicos trifásicos de energia elétrica ativa

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Fluxo de carga não-iterativo para a análise de sistemas de distribuição de energia elétrica radiais e malhados

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Reconfiguração de redes de distribuição de energia elétrica através de um algoritmo de busca dispersa

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Desempenho de um algoritmo backward-forward sweep de cálculo de fluxo de potência

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Reconfiguração de sistemas de distribuição de energia elétrica utilizando a metaheurística busca em vizinhança variável

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise experimental de erros de medição de energia elétrica ativa em medidores eletromagnéticos tipo indução, sujeitos a distorções harmônicas de correntes e tensões, em sistemas equilibrados e desequilibrados

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Istmo Centroamericano: la regulación de la distribución de energía eléctrica en los países con empresas privadas. Los casos de El Salvador, Guatemala, Nicaragua y Panamá

Incluye Bibliografía

Previsão espacial de demanda em sistemas de distribuição com uma base reduzida de dados

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Localização de faltas em alimentadores de distribuição de energia elétrica usando medições esparsas de tensões

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Mineração de dados baseada em inteligência computacional: uma aplicação à determinação da tipologia de curvas de cargas

As concessionárias de energia, para garantir que sua rede seja confiável, necessitam realizar um procedimento para estudo e análise baseado em funções de entrega de energia nos pontos de consumo. Este estudo, geralmente chamado de planejamento de sistemas de distribuição de energia elétrica, é essencial para garantir que variações na demanda de energia não afetem o desempenho do sistema, que deverá se manter operando de maneira técnica e economicamente viável. Nestes estudos, geralmente são analisados, demanda, tipologia de curva de carga, fator de carga e outros aspectos das cargas existentes. Considerando então a importância da determinação das tipologias de curvas de cargas para as concessionárias de energia em seu processo de planejamento, a Companhia de Eletricidade do Amapá (CEA) realizou uma campanha de medidas de curvas de carga de transformadores de distribuição para obtenção das tipologias de curvas de carga que caracterizam seus consumidores. Neste trabalho apresentam-se os resultados satisfatórios obtidos a partir da utilização de Mineração de Dados baseada em Inteligência Computacional (Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen) para seleção das curvas típicas e determinação das tipologias de curvas de carga de consumidores residenciais e industriais da cidade de Macapá, localizada no estado do Amapá. O mapa auto-organizável de Kohonen é um tipo de Rede Neural Artificial que combina operações de projeção e agrupamento, permitindo a realização de análise exploratória de dados, com o objetivo de produzir descrições sumarizadas de grandes conjuntos de dados.

Impactos na qualidade da energia elétrica provenientes do rápido crescimento da demanda no Sudeste do Estado do Pará

Nos últimos anos, o desenvolvimento sócio econômico da Região Sudeste do Estado do Pará, tem sido causado principalmente pela exploração e processamento industrial de minérios, que agregado ao crescimento populacional, tem gerado grande evolução na demanda do consumo de energia elétrica, devido à instalação cada vez mais crescente de novas cargas industriais, comerciais, residenciais e rurais monofásicas. Todo esse aumento de carga já está impactando diretamente o desempenho das subestações distribuidoras da Concessionária de Energia Elétrica, no que tange a manifestação de distúrbios de regime permanente causados por harmônicas, tais como zumbidos em transformador de força e rompimento de condutores de média tensão. Estes distúrbios são apresentado em um estudo de caso envolvendo as Subestações (SE´s) Itacaiúnas e Itupiranga. Para comprovar a nocividade desses distúrbios nessas SE´s, foram realizadas campanhas de medição para obtenção de resultados práticos e, então, executadas simulações envolvendo estudos de curtocircuito, fluxo de carga e propagação de harmônicos, de forma a se obter um diagnóstico analítico sobre as situações encontradas e assim, ser possível emitir recomendações para a mitigação dos problemas detectados. Este trabalho será de grande valia à Concessionária de Energia Elétrica, podendo ser tomado como uma das referências para estudos de qualidade de energia elétrica, em outras subestações, além de dar embasamento experimental às futuras cobranças da ANEEL, com relação à implantação dos Procedimentos de Distribuição de Energia Elétrica no Sistema Elétrico Nacional (PRODIST).

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.

Previsão de demanda de cargas elétricas por seleção de variáveis stepwise e redes neurais artificiais

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Regulação de tensão utilizando compensador série controlado a tiristores para sistemas de distribuição

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Previsão espacial da densidade de carga nos sistemas de distribuição de energia elétrica considerando a geometria fractal da zona urbana

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)