O diagnóstico de transitórios oscilatórios em sistemas de distribuição de média tensão pelo uso da morfologia matemática e da busca por correspondência
Ano de defesa: | 2021 |
---|---|
Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | , , , , |
Tipo de documento: | Tese |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade de São Paulo
Medianeira |
Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
|
Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
País: |
Brasil
|
Palavras-chave em Português: | |
Área do conhecimento CNPq: | |
Link de acesso: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29184 |
Resumo: | O objetivo desta pesquisa, no contexto da Qualidade da Energia Elétrica (QEE), é o diagnóstico e a classificação dos Transitórios Oscilatórios (TOs) provocados pelo chaveamento de cargas específicas nos sistemas elétricos de potência. Apesar de o transitório ocorrer em um período de curta duração, este tem grande importância devido a sua duração, amplitude e frequências manifestadas, sendo possível a sua observação via as tensões e/ou correntes trifásicas registradas nos Sistemas de Distribuição de Média Tensão (SDMTs). Os chaveamentos considerados como fontes para os TOs foram: da energização de linhas e de bancos de capacitores. Uma análise comparativa do tempo de processamento e do erro médio na detecção, ao utilizar as técnicas Notch Filter, transformada Wavelet e Morfologia Matemática (MM) para identificar o início dos TOs em sinais sintéticos foi realizada, com e sem a presença de ruídos. Com o uso de equações analíticas foi elaborada uma base de dados sintética de TOs formando desta forma um dicionário utilizado para extração dos parâmetros. Para a detecção da descontinuidade do sinal a técnica da MM apresentou melhores resultados, e com a aplicação de um algoritmo de busca por correspondência, ou Matching Pursuit Algorithm, foi possível classificar a fonte causadora dos TOs. Para avaliação da abordagem proposta, os TOs foram representados a partir de distintos e de múltiplos sinais sintéticos e aleatórios, bem como por sinais reais experimentais adquiridos do grupo de trabalho do IEEE (Working Group P1159.3). Os resultados obtidos demonstraram que é possível a classificação das fontes específicas geradoras dos TOs considerando um evento individual, bem como múltiplos eventos em um SDMT. |