Detecção de ilhamento em sistemas de distribuição com múltiplos geradores distribuídos utilizando redes neurais artificiais

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Lunardi, Thiago Reginato
• 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: Detecção de ilhamento; Distributed generation; Doubly-fed induction generator; Geração distribuída; Gerador de indução duplo alimentado; Gerador síncrono; Islanding detection; Redes neurais artificiais; Synchronous generator
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-04102016-100143/

A inserção de geradores distribuídos nas redes de distribuição de energia elétrica está aumentando consideravelmente devido à possibilidade de maior proximidade destes geradores com os mercados consumidores, fatores ambientais, aprimoramentos das tecnologias atuais de geração de energia elétrica e desenvolvimentos de outras novas, alterações de legislações e incentivos governamentais. Este novo cenário traz também a necessidade de maior atenção devido à possibilidade de ocorrência de ilhamentos não intencionais. Nestas situações, o gerador distribuído deve ser desconectado imediatamente após a detecção do evento. Métodos tradicionais, como relés de tensão e de frequência, mostram bom desempenho quando há um elevado desbalanço entre as potências geradas e as potências das cargas ilhadas. Nos casos de pequenos desbalanços de potência, o ilhamento pode não ser detectado por esses métodos. Neste contexto, este trabalho visa desenvolver um sistema de detecção de ilhamentos em sistemas de distribuição por meio da utilização de uma rede neural artificial do tipo Perceptron multicamadas. Utilizando-se uma rede neural devidamente treinada para o sistema elétrico estudado, obteve-se um bom desempenho na detecção de ilhamento, obtendo-se elevadas taxas de acerto. Além disso, o método proposto foi capaz de diferenciar corretamente situações normais de operação do sistema, tais como chaveamento de blocos de cargas, das situações de ilhamento. Os mesmos cenários foram testados utilizando as proteções convencionais de tensão, frequência e de taxa de variação de frequência, a fim de obter a comparação com o método proposto. Como resultado, o método baseado na rede neural apresentou desempenho superior aos demais sistemas de proteção, detectando o ilhamento dentro da faixa de 2 segundos em todos os casos simulados neste trabalho.