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Tipo do documento: Dissertação
Título: Detecção e classificação de VTCDs em sistemas de distribuição de energia elétrica usando redes neurais artificiais.
Título(s) alternativo(s): Detection and classification of short duration voltage variations in power distribution systems using artificial neural networks.
Autor: Antunes, Richard Henrique Ribeiro 
Primeiro orientador: Lovisolo, Lisandro
Primeiro coorientador: Coelho, Pedro Henrique Gouvêa
Primeiro membro da banca: Monteiro, Luís Fernando Corrêa
Segundo membro da banca: Vellasco, Marley Maria Bernardes Rebuzzi
Terceiro membro da banca: Moor Neto, João Amin
Resumo: 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.
Abstract: The objective of this work is to know and understand the unforeseen in the supply of electricity, when there are short duration voltage variations (SDVV). The required databases for the diagnosis of faults were obtained through simulations of a model of radial feeder through software PSCAD/EMTDC. This work uses a Phase-Locked Loop (PLL) in order to detect and perform the estimation SDVV automatic frequency, phase angle and amplitude of the voltage and current from the power grid. This research is developing two artificial neural networks: one to identify and another to locate the SDVV occurred in the distribution system of electricity. The technique proposed here applies to three-phase feeders with unbalanced loads, which can have side extensions triphasic, biphasic and monophasic. In developing the same, it is considered that there is availability of measurements of voltages and currents at the node of the initial feeder and also in some points scattered along the distribution feeder. The performances of the architectures of neural networks were satisfactory and demonstrate the feasibility of ANNs in obtaining the generalizations that enables the system for the classification of short circuits.
Palavras-chave: Artificial neural networks
Short duration voltage variations
SDVV
Phase-locked loop
PLL
Distribution electric power system
PSCAD/EMTDC
Redes neurais artificiais
Variação de tensão de curta duração
VTCD
Phase-locked loop
PLL
Sistema de distribuição de energia elétrica
PSCAD/EMTDC
Área(s) do CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS
Idioma: por
País: BR
Instituição: Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Sigla da instituição: UERJ
Departamento: Centro de Tecnologia e Ciências::Faculdade de Engenharia
Programa: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Eletrônica
Citação: ANTUNES, Richard Henrique Ribeiro. Detecção e classificação de VTCDs em sistemas de distribuição de energia elétrica usando redes neurais artificiais.. 2012. 142 f. Dissertação (Mestrado em Redes de Telecomunicações; Sistemas Inteligentes e Automação) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2012.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/11777
Data de defesa: 28-Mar-2012
Aparece nas coleções:Mestrado em Engenharia Eletrônica

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