Planejamento ótimo de filtros harmônicos passivos em sistemas de distribuição de energia elétrica: uma abordagem com algoritmos evolutivos.

• Ano de defesa: 2006
• Autor(a) principal: PAMPLONA, Franklin Martins Pereira.
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA; UFCG
• Palavras-chave em Português: Engenharia Elétrica – Sistemas de Distribuição.; Algoritmos Evolutivos.; Qualidade de Energia Elétrica.; Filtros harmônicos passivos.; Electrical Engineering - Distribution Systems.; Evolutionary Algorithms.; Quality of Electric Power.; Passive harmonic filters.; Engenharia Elétrica.
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/3226

A instalação de filtros harmônicos passivos é uma solução clássica para a redução de correntes harmônicas em sistemas de distribuição de energia elétrica. Contudo, o planejamento de múltiplos filtros harmônicos em sistemas de distribuição não é uma tarefa trivial, devido às características peculiares das cargas e do próprio sistema de distribuição. Diante do estado da arte, a presente tese apresenta o desenvolvimento de um algoritmo para realizar o planejamento ótimo de múltiplos filtros harmônicos passivos em sistemas de distribuição radiais, aplicando algoritmos evolutivos para minimizar as distorções harmônicas totais de tensão no sistema de distribuição, e satisfazer, ao mesmo tempo, as condições normais de operação do sistema. O algoritmo desenvolvido destaca-se pela capacidade de aplicar simultaneamente: algoritmos evolutivos que proporcionam a determinação rápida e eficaz de soluções factíveis para o problema de otimização envolvido no planejamento de filtros harmônicos passivos; o emprego de uma função fitness que possibilita a incorporação de múltiplos objetivos durante o processo de otimização; um algoritmo otimizado para a análise de harmônicas em sistemas radiais, com a utilização modelos compatíveis com dados normalmente disponíveis na prática; diferentes modelos de cargas lineares; consideração das variações de carga lineares e não lineares; e a aplicação de diferentes estratégias no planejamento dos filtros passivos.