Diagnóstico automático de eventos e distúrbios em unidades geradoras e usinas utilizando lógica fuzzy
Ano de defesa: | 2015 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Pato Branco |
Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: | |
Área do conhecimento CNPq: | |
Link de acesso: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/1755 |
Resumo: | A expansão contínua dos atuais sistemas elétricos de potência tem levado ao desenvolvimento de técnicas de monitoramento que visam subsidiar a análise, o controle e o planejamento dos sistemas. Dentre essas técnicas destacam-se os sistemas SCADA (do inglês, Supervisory Control and Data Acquisition), os sistemas de monitoramento de grandes áreas (do inglês, Wide Area Measurement System) e os sistemas de análise de oscilografias. Sistemas de análise oscilográfica se baseiam no estudo dos registros oscilográficos provenientes de dispositivos chamados de Registradores Digitais de Perturbação (RDP) que permitem a análise das grandezas elátricas (tensão, corrente), bem como dos sinais digitais dos equipamentos de proteção monitorados (atuação do dispositivo, por exemplo). O excesso de dados presente nos centros de operação e controle de usinas geradoras torna difícil a tarefa de análise dos especialistas em oscilografia, juntamente a esse fato, vê-se uma crescença na utilização de sistemas inteligentes aplicados no diagnóstico de distúrbios em sistemas elétricos de potência. Deste modo, visando auxiliar o trabalho dos especialistas, bem como reduzir o tempo em que as unidades geradoras ficam fora de operação devido a distúrbios, busca-se aqui a elaboração de um sistema de diagnóstico e classificação de distúrbios em plantas geradoras de energia elétrica baseado em lógica fuzzy capaz de diferenciar situações operacionais e de conhecimento dos operadores das situações de contingência bem como classificar a natureza dos distúrbios que causam o desligamento de uma unidade de geração de acordo com as informações obtidas dos registros oscilográficos de longa duração, além de integralizar os eventos em um aspecto multi-máquina. |