Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2020 |
| Autor(a) principal: |
Ribeiro, Ícaro Freitas do Amaral |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| 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: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3143/tde-05112020-120326/
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Resumo: |
O crescente aumento da demanda por energia elétrica tem influenciado de maneira relevante nas condições de operação do sistema elétrico de potência em todo mundo, levando-o a operar próximo a sua capacidade máxima. Por este motivo, tem-se tornado importante estimar a proximidade do ponto de colapso de tensão desses sistemas para que os mesmos operem dentro dos limites de tensão permitido. A instabilidade de tensão, caracterizada pela redução lenta e gradual das magnitudes das tensões das barras de carga, tem-se constituído no principal obstáculo à operação estável dos sistemas de potência, e a razão essencial da ocorrência desse fenômeno consiste na incapacidade dos sistemas em atender à crescente demanda reativa. Desta forma, busca-se com essa dissertação de mestrado elaborar uma metodologia que possibilite determinar um índice que indique o nível de estabilidade de tensão do sistema e aplicá-lo a uma rede neural artificial, objetivando utilizá-la em análises com diferentes níveis de carregamento do sistema. O índice é composto pelo produto da distância mínima até o ponto de colapso de tensão e o coeficiente que representa a região estável de operação da linha de transmissão. Os resultados obtidos mostraram a eficiência da rede neural artificial em estimar devidamente a margem de estabilidade de tensão de qualquer barramento do sistema, possibilitando uma ação preventiva para que este distúrbio não ocasione maiores problemas ao sistema elétrico. |
