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Thèse de Doctorat
DOI
https://doi.org/10.11606/T.3.2006.tde-18042007-153132
Document
Auteur
Nom complet
Adriano Galindo Leal
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2006
Directeur
Jury
Jardini, José Antonio (Président)
Ahn, Se Un
Gouvêa, Marcos Roberto
Magrini, Luiz Carlos
Prieto Schmidt, Hernán
Titre en portugais
Sistema para determinação de perdas em redes de distribuição de energia elétrica utilizando curvas de demanda típicas de consumidores e redes neurais artificiais.
Mots-clés en portugais
Curvas de demanda típicas
Curvas típicas de carga
Perdas de demanda
Perdas de energia
Perdas técnicas
Rede neural
Sistemas de distribuição
Sistemas de informação
Resumé en portugais
Este trabalho tem por objetivo propor uma nova metodologia para o cálculo das perdas por segmento do sistema de distribuição. As perdas técnicas são agrupadas nos seguintes segmentos: rede secundária, transformador de distribuição, rede primária e subestação de distribuição. Desenvolveu-se uma metodologia destinada ao cálculo das perdas de forma hierárquica: por exemplo, selecionada uma subestação específica, são calculadas as perdas na subestação e em seus componentes a jusante (redes primárias, transformadores de distribuição, redes secundárias). As perdas, inicialmente, são obtidas por meio de cálculo elétrico para os segmentos envolvidos, com a utilização dos parâmetros da rede, com os dados de faturamento e as curvas de carga típicas por classe de consumidor e seus tipos de atividade. Com os resultados desses cálculos, treinam-se redes neurais que irão calcular as perdas em sistemas genéricos utilizando os parâmetros e topologia do segmento e as curvas típicas de cargas dos consumidores e a energia mensal consumida. O trabalho apresenta um exemplo de aplicação, em sistema de distribuição existente, mostrando os resultados obtidos, e termina apresentando as principais vantagens da metodologia. Finalmente, os resultados obtidos com a nova metodologia são comparados com os resultados obtidos por métodos analíticos de cálculo intensivo.
Titre en anglais
Distribution system losses evaluation by ANN approach.
Mots-clés en anglais
Artificial neural network
Demand losses
Distribution system
Energy losses
Information systems
Typical demand curves
Typical load curves
Resumé en anglais
In this work, a new methodology for the calculation of the energy technical losses in a distribution system, is presented. The proposed approach regards the segmentation of the distribution system, thus, the losses will be obtained for segments such as: the secondary network, distribution transformer, primary network and distribution substation. It was developed a computational system aimed to the calculation of the technical losses within specific distribution networks and usable in a microcomputer. Such a calculation is done in a hierarchical way. For instance, once selected a specific substation it is calculated the losses within the substation and in all the above cited components existing downstream the substation. The energy technical losses are calculated for each segment involved in the distribution system. This is done by using the network's recorded data, the energy consumption data and the typical load curves by class of consumer and type of activity developed. The outcome of these calculations are then used to train the neural networks, which in turn will calculate the losses in generic distribution systems where characteristics such as the circuit parameters and topology, the consumer's load curves and the monthly energy consumed, are known. By using the energy data available in the supplying points, the total energy billed per month as well as the loss indexes per segment, it will be obtained the total amount of the energy losses in each segment of the system. Likewise, this procedure will enable an evaluation of the non technical losses. The results of a case study related to an existing distribution system and the main advantages of the proposed methodology, are also presented herein. Finally, the results obtained with the new methodology are compared with those obtained through analytical methods.
 
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Date de Publication
2009-08-18
 
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