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Dissertação de Mestrado
DOI
Documento
Autor
Nome completo
Danilo de Souza Pereira
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2019
Orientador
Banca examinadora
Kagan, Nelson (Presidente)
Asada, Eduardo Nobuhiro
Freitas Filho, Walmir de
Título em português
Localização de faltas em redes de distribuição no contexto de redes elétricas inteligentes utilizando algoritmos evolutivos.
Palavras-chave em português
Algoritmos
Algoritmos evolutivos
Automação avançada da distribuição
Distribuição de energia elétrica
Energia elétrica (Qualidade; Otimização)
Localização de faltas
Redes de distribuição de energia elétrica
Redes elétricas inteligentes
Resumo em português
Este trabalho trata do desenvolvimento de uma metodologia e de uma ferramenta computacional de localização de faltas em sistemas elétricos de distribuição. Para tanto, considera-se o ambiente de Redes Elétricas Inteligentes, onde está à disposição uma grande diversidade de informações, como oscilografias de relés, dados de sensores, dados históricos, alarmes de medidores inteligentes, dentre outras. Convencionalmente, as metodologias de localização de defeitos em redes de distribuição se baseiam em conjuntos particulares de dados, que geralmente são medições apenas na saída do alimentador, e funcionam como uma ferramenta isolada no centro de operações. Este trabalho contribui para esse tema ao propor a Localização de Faltas como uma ferramenta de Automação Avançada, instalada em um Sistema de Gerenciamento da Distribuição. Ele deve estar integrado aos demais sistemas corporativos, dos quais obtém dados de medição, alarmes de atuação e indicação de eventos na rede, em tempo real. Um barramento de interoperabilidade permite a troca de informações entre os sistemas. O algoritmo de localização de faltas proposto considera os alarmes de atuação de chaves monitoradas, indicação de sensores, alarmes de ausência de tensão, dentre outras informações, para restringir ao máximo a área de busca do defeito. Por fim, uma implementação de Algoritmo Evolutivo permite estimar o local e a resistência de falta, a partir de testes de defeitos na área de busca. Nesse processo, os valores calculados são comparados com as medições obtidas dos respectivos pontos. Na etapa de aplicação da metodologia, foram consideradas algumas condições de monitoramento da rede elétrica: da condição de menor monitoramento ao cenário de maior monitoramento. Foi possível verificar como o aumento da quantidade de informações do sistema traz benefícios para a localização dos defeitos.
Título em inglês
Fault location in distribution networks in the context of smart grids utilizing evolutionary algorithms.
Palavras-chave em inglês
Advanced distribution automation
Evolutionary algorithms
Fault location
Smart grids
Resumo em inglês
This work provides the development of a methodology and a computational tool for Fault Location (FL) in power distribution systems. The Smart Grid environment is considered, which provides a huge variety of information, such as relays waveforms, fault current sensors and historical data, smart meters alarms, among others. Conventionally, FL methodologies in power distribution systems are based on particular data sources, usually measurements at the beginning of the power feeder, which are not integrated with other corporate systems. This work contributes to the subject by proposing the FL as an Advanced Distribution Automation tool, to be installed in a Distribution Management System. As a part of the electric utility corporate systems, it obtains metering data, equipment alarms and events notifications, i.e. real time information. An Interoperability Bus (IB) allows the information exchange among the systems. The proposed FL algorithm considers monitored switches tripping alarms, current current sensors notifications, outage alarms, among other data, in order to narrow the search area as much as possible. Ultimately, an Evolutionary Algorithm (EA) implementation estimates the fault point and the fault resistance, through short-circuit tests an the search area. During that process, the computed electric quantities are compared with the measured ones at each monitored point. When applying the methodology for the case studies, some power grid monitoring conditions were considered: from the least monitored condition to the most monitored scenario. This made it possible to verify how the increase of power grid information benefits the FL algorithms.
 
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Data de Publicação
2019-09-13
 
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