Avaliação de métodos para projeto de controlador em dois níveis usando sinais de medição fasorial sincronizada

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Bento, Murilo Eduardo Casteroba
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Algoritmos genéticos; Controle de sistemas de potência; Desigualdades matriciais lineares; Equação de Riccati; Estabilidade a pequenas perturbações; Genetic algorithms; Linear matrix inequalities; Medição fasorial sincronizada; Power system control; Riccati equation; Small-signal stability; Synchronized phasor measurement
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-09032016-080224/

Esta proposta de pesquisa visa avaliar métodos de projeto de controladores em dois níveis, composto por controladores descentralizados e centralizado, utilizando sinais de medição fasorial sincronizada. Pesquisas iniciais foram realizadas utilizando a abordagem baseada na resolução da equação de Riccati num sistema multimáquinas, considerando aquisição de dados via medição fasorial sincronizada e atrasos de tempo nos canais de comunicação da entrada e da saída do controlador centralizado. Esta pesquisa propõe o projeto e avaliação de controladores centralizados através das abordagens baseadas na resolução da equação de Riccati, Desigualdades Matriciais Lineares e Algoritmos Genéticos. O projeto consiste em obter um controlador centralizado robusto a variações de carga e topologia do sistema, além de possíveis perdas de links de comunicação da entrada e da saída do controlador centralizado com o sistema elétrico. A fim de verificar a eficácia das abordagens de projeto foram utilizados o Sistema Equivalente Sul-Sudeste Brasileiro e o Sistema Simplificado Australiano. Além disso, simulações dinâmicas dos sistemas com aplicação de contingências foram realizadas com o propósito de se avaliar os controladores centralizados obtidos através de um modelo linear. Os resultados alcançados mostram semelhança e eficiência das abordagens quando se consideram múltiplos pontos de operação do sistema. A abordagem baseada em Algoritmos Genéticos se sobressai de acordo com os resultados obtidos para os sistemas-teste mencionados por propiciar um controlador centralizado robusto a múltiplos pontos de operação e possíveis perdas de links de comunicação.