Análise da estabilidade de tensão em sistemas de energia elétrica considerando a dinâmica dos parâmetros da rede.

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Albuquerque, Felipe Proença de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Aprendizado computacional; Estabilidade de tensão; Load active power margin; Machine learning; Phasor measurements; Margem de carga de potência ativa; Medidas fasoriais; Network parameter variation; Variação dos parâmetros da rede; Voltage stability
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3143/tde-16102024-074630/

A estabilidade de tensão é crucial para o correto funcionamento dos sistemas de potência em termos de confiabilidade e segurança. Nos últimos anos, a relevância dessa área de estudo aumentou devido ao fato de os sistemas de potência estarem operando cada vez mais próximos do ponto de colapso. Além disso, o aumento do monitoramento do sistema tem permitido novas abordagens para o problema. A literatura técnica mostra que a estabilidade de tensão é influenciada pela variação das grandezas que compõem o sistema de energia, sejam elas os parâmetros presentes na matriz de admitância ou as medidas originadas do monitoramento do sistema, como as realizadas pelas unidades de medição fasorial. Contudo, a abordagem convencional do estudo de estabilidade negligencia a influência da imprecisão dos parâmetros, bem como a necessidade de uma modelagem rigorosa do ruído nas medidas fasoriais. Nesse sentido, com base em uma ampla revisão bibliográfica, este trabalho apresenta uma alternativa para a estimação da margem de carga de potência ativa baseada em aprendizado estatístico, que leva em conta a influência da variação dessas grandezas e uma modelagem rigorosa para os dados obtidos em sistemas de energia.