Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2020 |
Autor(a) principal: |
Carvalho, Jerson dos Santos
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Orientador(a): |
Oliveira, Leonardo Willer de
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Banca de defesa: |
Almeida, Madson Cortes de
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Dias, Bruno Henriques
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Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
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Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
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Departamento: |
Faculdade de Engenharia
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: |
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Área do conhecimento CNPq: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/11799
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Resumo: |
A presente dissertação de mestrado propõe uma aplicação de redes neurais artificiais (RNA) no problema de detecção e localização de defeitos de alta impedância de um sistema de distribuição de energia elétrica real com a presença de veículos elétricos (VE). Para isso, utilizou-se veículos elétricos com seus postos de carregamento e variou-se a curva de recarga diária dos veículos elétricos com o objetivo de avaliar o impacto nos problemas de detecção e localização de defeitos de alta impedâncias, na premissa de proteção adaptativa através da aplicação de RNA. Dentre as curvas existentes na literatura especializada escolheu-se três, com destaque especial para o tipo de recarga em que se considera o veículo elétrico tanto na condição de carregamento, quanto na condição de injeção de potência na rede de distribuição. Além das curvas de recarga, visando aumentar a aplicabilidade do método, variou-se também os patamares de carga, para a simulação de fluxo de potência via OpenDSS. Por fim, investigou-se diferentes tipos de topologias de instalação de medidores inteligentes instalados ao longo do sistema de distribuição de energia elétrica estudado e os resultados foram analisados através de métricas de avaliação e ferramentas da estatística descritiva. O estudo de caso considera uma rede elétrica real de uma concessionária de distribuição brasileira. |