810 resultados para Modelagem de sistemas de distribuição


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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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As descargas atmosféricas representam um dos maiores fatores de riscos para o setor elétrico, especialmente na Amazônia, uma região do mundo identificada com altas densidades de ocorrências e picos de corrente de raios. Nesse contexto, a rede STARNET (Sferics Timing And Ranging NETwork), único sistema de detecção de descargas elétricas atmosféricas, terrestre, gratuito, e contínuo, cobrindo toda a região Amazônica, foi escolhido para a geração de padrões de descargas atmosféricas necessários a otimização dos sistemas de proteção das linhas de transmissão por meio de sistema de monitoramento de descargas atmosféricas. Contudo, o funcionamento intermitente, observado nos diagramas operacionais das várias estações da rede STARNET, afeta o desempenho global do sistema, em especial a eficiência de detecção. Por isso, foi desenvolvido um modelo de uniformização dos dados de descargas atmosféricas em função da configuração da rede (número e localização dos sensores em operação), no objetivo final de editar mapas de índice ceráunico e densidades de raios confiáveis. Existem regiões da Amazônia que sempre apresentam anomalias positivas de densidade de raios como as regiões de Belém e Manaus, bem como o estado do Tocantins que afeitam as linhas de transmissão. Depois, a incidência de raios nas linhas de transmissão na Amazônia foi estimada a partir da distribuição de pico de correntes registrada pela RDR-SIPAM e da densidade de raios corrigida da rede STARNET. A avaliação do desempenho da rede STARNET tendo como referencia à rede de detecção de raios do Sistema de Proteção da Amazônia (RDR-SIPAM) mostrou também uma forte dependência da eficiência de detecção da rede STARNET em função do pico de corrente das descargas atmosféricas.

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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

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Os sistemas elétricos de potência modernos apresentam inúmeros desafios em sua operação. Nos sistemas de distribuição de energia elétrica, devido à grande ramificação, presença de extensos ramais monofásicos, à dinâmica das cargas e demais particularidades inerentes, a localização de faltas representa um dos maiores desafios. Das barreiras encontradas, a influência da impedância de falta é uma das maiores, afetando significativamente a aplicação dos métodos tradicionais na localização, visto que a magnitude das correntes de falta é similar à da corrente de carga. Neste sentido, esta tese objetivou desenvolver um sistema inteligente para localização de faltas de alta impedância, o qual foi embasado na aplicação da técnica de decomposição por componentes ortogonais no pré-processamento das variáveis e inferência fuzzy para interpretar as não-linearidades do Sistemas de Distribuição com presença de Geração Distribuída. Os dados para treinamento do sistema inteligente foram obtidos a partir de simulações computacionais de um alimentador real, considerando uma modelagem não-linear da falta de alta impedância. O sistema fuzzy resultante foi capaz de estimar as distâncias de falta com um erro absoluto médio inferior a 500 m e um erro absoluto máximo da ordem de 1,5 km, em um alimentador com cerca de 18 km de extensão. Tais resultados equivalem a um grau de exatidão, para a maior parte das ocorrências, dentro do intervalo de ±10%.

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O objetivo deste trabalho é conhecer e compreender melhor os imprevistos no fornecimento de energia elétrica, quando ocorrem as variações de tensão de curta duração (VTCD). O banco de dados necessário para os diagnósticos das faltas foi obtido através de simulações de um modelo de alimentador radial através do software PSCAD/EMTDC. Este trabalho utiliza um Phase-Locked Loop (PLL) com o intuito de detectar VTCDs e realizar a estimativa automática da frequência, do ângulo de fase e da amplitude das tensões e correntes da rede elétrica. Nesta pesquisa, desenvolveram-se duas redes neurais artificiais: uma para identificar e outra para localizar as VTCDs ocorridas no sistema de distribuição de energia elétrica. A técnica aqui proposta aplica-se a alimentadores trifásicos com cargas desequilibradas, que podem possuir ramais laterais trifásicos, bifásicos e monofásicos. No desenvolvimento da mesma, considera-se que há disponibilidade de medições de tensões e correntes no nó inicial do alimentador e também em alguns pontos esparsos ao longo do alimentador de distribuição. Os desempenhos das arquiteturas das redes neurais foram satisfatórios e demonstram a viabilidade das RNAs na obtenção das generalizações que habilitam o sistema para realizar a classificação de curtos-circuitos.

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O presente trabalho apresenta uma nova metodologia de localização de faltas em sistemas de distribuição de energia. O esquema proposto é capaz de obter uma estimativa precisa da localização tanto de faltas sólidas e lineares quanto de faltas de alta impedância. Esta última classe de faltas representa um grande problema para as concessionárias distribuidoras de energia elétrica, uma vez que seus efeitos nem sempre são detectados pelos dispositivos de proteção utilizados. Os algoritmos de localização de faltas normalmente presentes em relés de proteção digitais são formulados para faltas sólidas ou com baixa resistência de falta. Sendo assim, sua aplicação para localização de faltas de alta impedância resulta em estimativas errôneas da distância de falta. A metodologia proposta visa superar esta deficiência dos algoritmos de localização tradicionais através da criação de um algoritmo baseado em redes neurais artificiais que poderá ser adicionado como uma rotina adicional de um relé de proteção digital. O esquema proposto utiliza dados oscilográficos pré e pós-falta que são processados de modo que sua localização possa ser estimada através de um conjunto de características extraídas dos sinais de tensão e corrente. Este conjunto de características é classificado pelas redes neurais artificiais de cuja saída resulta um valor relativo a distância de falta. Além da metodologia proposta, duas metodologias para localização de faltas foram implementadas, possibilitando a obtenção de resultados comparativos. Os dados de falta necessários foram obtidos através de centenas de simulações computacionais de um modelo de alimentador radial de distribuição. Os resultados obtidos demonstram a viabilidade do uso da metodologia proposta para localização de faltas em sistemas de distribuição de energia, especialmente faltas de alta impedância.