• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Thèse de Doctorat
DOI
https://doi.org/10.11606/T.3.2018.tde-05032018-102829
Document
Auteur
Nom complet
Mario Sergio Cambraia
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2017
Directeur
Jury
Júnior, Augusto Ferreira Brandão (Président)
Asano, Patrícia Teixeira Leite
Gimenes, André Luiz Veiga
Gramulia Junior, Jacyro
Moraes, Cicero Couto de
Titre en portugais
Automação da redução de perdas técnicas nos sistemas reticulados de distribuição utilizando redes neurais artificiais em redes inteligentes (smart grid).
Mots-clés en portugais
Distribuição de energia elétrica
Engenharia elétrica
Redes neurais
Sistemas elétricos
Resumé en portugais
Este trabalho apresenta a metodologia, o desenvolvimento e testes de um sistema de automação independente, baseado em Redes Neurais Artificiais, para redução de perdas técnicas em redes de distribuição subterrâneas reticuladas por meio do controle ótimo dos bancos de capacitores presentes na rede. A metodologia proposta contempla funcionalidades típicas de Redes Inteligentes, incluindo soluções práticas para o posicionamento de sensores de corrente em redes subterrâneas, coleta de medições de campo e transmissão para o Centro de Operação da Distribuição e controle em tempo real dos equipamentos de campo (bancos de capacitores). Portanto este trabalho consiste na implementação da solução através de baixo custo de investimento na mitigação do controle do fator de potência nos pontos de entrega ao consumidor, sendo que com isto ocorrem melhorias nos indicadores de qualidade e confiabilidade atendendo aos requisitos regulamentares e contratuais de fornecimento das distribuidoras. Para validação da metodologia proposta, foram utilizados os dados da concessionária de energia AES Eletropaulo sobre a Rede de Distribuição Subterrânea Reticulada do centro da cidade de São Paulo. As etapas da metodologia proposta e os principais aspectos do desenvolvimento do sistema são também descritos, bem como os testes realizados para comprovação dos resultados e validação do sistema.
Titre en anglais
Automation of the reduction of technical in reticulated distribution systems using artificial neural netwarks, te4chnical losses power factor.
Mots-clés en anglais
Artificial neural networks
Power factor
Smart grids
Underground distribution networks, Technical losses
Resumé en anglais
This work presents the methodology, development and testing of an independent automation system, based on Artificial Neural Networks, to reduce technical losses in reticulated underground distribution networks by means of the optimal control of the capacitor banks present in the network. The proposed methodology includes typical functionalities of Intelligent Networks, including practical solutions for the positioning of current sensors in underground networks, collection of field measurements and transmission to the Distribution Operation Center and real-time control of field equipment (capacitors banks). Therefore, this work consists in the implementation of the solution through a low cost of investment in the mitigation of the control of the power factor in the points of delivery to the consumer, and with this there are improvements in the indicators of quality and reliability taking into account the regulatory and contractual requirements of supply of the distributors. The energy concessionaire AES Eletropaulo had great participation in this research project, providing the necessary data of the Reticulated Underground Distribution Network of the city center of São Paulo. The steps of the proposed methodology and the main aspects of system development are also described, as well as the tests performed to prove the results and validate the system.
 
AVERTISSEMENT - Regarde ce document est soumise à votre acceptation des conditions d'utilisation suivantes:
Ce document est uniquement à des fins privées pour la recherche et l'enseignement. Reproduction à des fins commerciales est interdite. Cette droits couvrent l'ensemble des données sur ce document ainsi que son contenu. Toute utilisation ou de copie de ce document, en totalité ou en partie, doit inclure le nom de l'auteur.
Date de Publication
2018-03-07
 
AVERTISSEMENT: Apprenez ce que sont des œvres dérivées cliquant ici.
Tous droits de la thèse/dissertation appartiennent aux auteurs
CeTI-SC/STI
Bibliothèque Numérique de Thèses et Mémoires de l'USP. Copyright © 2001-2024. Tous droits réservés.