Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2018 |
Autor(a) principal: |
Silva, Marcos Antonio de Araújo |
Orientador(a): |
Pimentel Filho, Max Chianca |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENERGIA ELÉTRICA
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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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.ufrn.br/jspui/handle/123456789/25575
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Resumo: |
As concessionárias de energia elétrica buscam permanentemente ampliar e modernizar os sistemas elétricos de potência frente às novas demandas dos consumidores e exigências estabelecidas pela Agência Nacional de Energia Elétrica. A proteção de sistemas elétricos tem papel fundamental na manutenção deste sistema e no controle de seus indicadores. Sistemas de distribuição possuem diversas particularidades físicas e técnicas, como o tempo de operação dos dispositivos, fluxos de carga e níveis de curto-circuito. Diante da grande diversidade destes sistemas, a construção de um algoritmo computacional que auxilie nos procedimentos matemáticos de parâmetros do sistema, ou ainda, que gere uma prévia configuração automática dos dispositivos, é necessária perante à ampla demanda ofertada aos engenheiros de proteção. O algoritmo foi modelado inicialmente com o objetivo de determinar as correntes de curto-circuito em cada dispositivo de proteção primária, assim como calcular as correntes mínimas de atuação das unidades de sobrecorrente temporizada e os ajustes de temporização dos relés. Porém, devido ao grande universo de possibilidades de ajustes oferecidos pelo código, fez-se necessária a utilização das técnicas da biologia evolutiva, com o intuito de escolher neste universo de possibilidades o indivíduo que torne a parametrização deste sistema otimizada. Se na primeira geração, o indivíduo escolhido não condisser com a função ótima, esta população será evoluída a partir dos procedimentos de seleção natural, cruzamento e mutação dos indivíduos, presentes nas técnicas de evolução utilizada nos Algoritmos Genéticos. Espera-se que a codificação genética, quando aplicada nos dispositivos microprocessados com característica de intervalo de tempo adequado segundo as normas, o algoritmo se mostre eficiente e estável. Já para os circuitos alimentadores nos quais a temporização dos equipamentos esteja inadequada para um estudo fidedigno de coordenação e seletividade, serão sugeridas mudanças de alguns parâmetros de temporização inicial. Caso o tempo de operação absoluto do alimentador seja minimizado, o procedimento realizado pelo algoritmo será considerado válido e a configuração apresentada ao final será a melhor entre todas da população. |