Estimação fasorial em tempo real utilizando um algoritmo genético compacto multiobjetivo - Marsolla, Rafael (2015)
A medição fasorial sincronizada é utilizada hoje como forma de aprimorar a operação de um Sistema Elétrico de Potência (SEP), empregando unidades de medição fasorial estrategicamente localizadas e instaladas. Estas realizam a aquisição do sinal elétrico e posteriormente a estimação dos fasores de tensão e corrente sincronizados no tempo, os quais indicam o comportamento do SEP em uma localidade específica. Este trabalho multidisciplinar propõe a análise e implementação de um método computacional evolutivo, o Algoritmo Genético Compacto Multiobjetivo (AGCM) aplicado ao problema de medição fasorial, amplamente utilizado por exemplo, no monitoramento de um SEP, comportando-se assim como uma unidade medidora de fasor, ou Phasor Measurement Unit (PMU). O AGCM aqui apresentado tem como principal característica a análise multiobjetiva do problema. Pelo fato de todo SEP ser trifásico, é proposto esta nova abordagem, onde é considerando para a estimação fasorial as três fases de forma conjunta, e não mais estimadas independentemente. Assim o AGCM proposto considera em seu mapeamento genético dos indivíduos, as características do sinais das três fases, diferentemente da abordagem mono-objetivo, onde cada fase do SEP é modelada sobre um indivíduo diferente. Posteriormente para garantir a eficácia do método evolutivo quando em operação em um cenário de tempo real, é proposto uma plataforma de aquisição de dados e processamento, inspirada em trabalhos anteriormente desenvolvidos, permitindo a integração de todos os módulos que formarão um PMU para análise fasorial em tempo real. Aqui um sistema de Global Positioning System (GPS) existente é proposto como forma de sincronismo entre os PMUs, sincronizando uma gama de equipamentos em um única referência de tempo, com a precisão necessária. Para auxiliar na integração dos módulos necessários, uma biblioteca de funções desenvolvida no LSEE será expandida permitindo a execução do método evolutivo diretamente em uma interface Field Programmable Gate Array (FPGA) a qual atuará como um coprocessador genético da plataforma de tempo real. Os resultados aqui apresentados foram obtidos seguindo especificações normativas, através de sinais gerados sinteticamente, e também utilizando o Alternative Transient Program (ATP), permitindo assim ensaios mais realísticos para a validação dos métodos evolutivos.