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Master's Dissertation
DOI
10.11606/D.18.2017.tde-11092017-095558
Document
Author
Full name
André Luís da Silva Pessoa
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Carlos, 2017
Supervisor
Committee
Oleskovicz, Mário (President)
Santos, Ricardo Caneloi dos
Silva, Murilo da
Title in Portuguese
A localização de faltas em um sistema de distribuição radial baseada na aplicação de árvores de decisão e redes neurais artificiais
Keywords in Portuguese
Alocação otimizada de medidores de qualidade da energia elétrica
Árvores de decisão
Monitoramento e localização de faltas
Redes elétricas inteligentes
Redes neurais artificiais
Sistema de distribuição aéreo
Abstract in Portuguese
Os Sistemas de Distribuição (SDs), devido as suas topologias e configurações, dentre outros fatores, apresentam um desafio para a localização física das situações de faltas passíveis de ocorrência. Como fato, tem-se que uma localização de faltas, rápida e precisa, possibilita atenuar os transtornos que os usuários finais dos SDs viriam a ter em relação à qualidade do serviço prestado pelas distribuidoras. No contexto das redes elétricas inteligentes, e considerando medidores de qualidade da energia elétrica previamente alocados de forma otimizada, esta pesquisa propõe uma metodologia baseada em árvores de decisão e redes neurais artificiais para a localização de faltas em SDs radiais e aéreos. Foram realizados testes da metodologia proposta considerando variações no tipo, na impedância e no ângulo de incidência da falta aplicadas sobre o SD de 34 barras do IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers). Para os testes de sensibilidade da metodologia desenvolvida, foram consideradas variações no carregamento do sistema, os erros inerentes ao sistema de medição, a variação no número de medidores disponível, o impacto de uma alocação não otimizada dos medidores e uma redução na taxa amostral. Os resultados encontrados foram promissores e indicam que a metodologia como desenvolvida poderá ser aplicada para SDs diferentes do caso teste utilizado.
Title in English
Fault location in a radial distribution system based on the application of decision trees and artificial neural networks
Keywords in English
Aerial distribution system
Decision trees
Monitoring and fault location
Neural networks
Optimized allocation of power quality meters
Smart grids
Abstract in English
Due to the distribution systems (DS) topologies, configurations and among other factors, it is a challenge to physically locate situations of faults. As a matter of fact, a fast and accurate fault location will make it possible to mitigate the inconvenience that the end users of DS would have due to the quality of the service provided by the distributors. In the context of intelligent electric grids, and considering the electric power quality meters optimally alocated, this research proposes a methodology based in decision trees and artificial neural networks for a fault location in radial and aerial DS. The proposed methodology was tested considering variations on the type, impedance and angle of incidence of the fault applied on the DS of 34 bars of the IEEE (Institute of Electrical and Electronic Engineers). For a sensitivity test of the developed methodology, it were considered the variations in system loading, the errors inherent to the measurement system, a variation in number of meters available, the impact of the non-optimized allocation of the meters and a redution on the sampling rate. The results were promising and indicated that the methodology developed can be applied to different DS from the test case used.
 
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Andre.pdf (7.07 Mbytes)
Publishing Date
2017-09-25
 
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