Estimação e aplicação de sincrofasores em redes de distribuição de energia

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Grando, Flavio Lori
• Orientador(a): Lazzaretti, Andre Eugenio
• Banca de defesa: Pipa, Daniel Rodrigues , Denardin, Gustavo Weber , Coelho, Leandro dos Santos , Moreto, Miguel , Miranda, Vladimiro Henrique Barrosa Pinto de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Curitiba
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Aprendizado de máquinas; Energia elétrica - Distribuição; Redes elétricas - Análise; Harmônicos (Ondas elétricas); Métodos de Simulação; Erros - Medição; Falhas de energia elétrica; Machine learning; Electric power distribution; Electric network analysis; Harmonics (Electric waves); Simulation methods; Errors - Measuremen; Electric power failures
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27892

Esta tese é contextualizada no monitoramento de sistemas elétricos de potência, mais especificamente sobre o emprego de PMUs (Phasor Measurement Units) em sistemas de distribuição. As PMUs foram aplicadas com sucesso na rede de transmissão, caracterizando fenômenos dinâmicos de grandes áreas. Entretanto, o uso em redes de distribuição ainda não é uma realidade. As principais questões envolvem: (i) quais os benefícios dos dados e (ii) quais requisitos de medição. Para contribuir com o avanço da tecnologia de PMUs para sistemas de distribuição, esta tese buscou responder tais questões cujas contribuições estão organizadas em duas partes: aplicação e medição de sincrofasores. No âmbito da aplicação, um estudo de impacto da qualidade das medidas fasoriais sobre o problema de classificação de eventos da rede elétrica foi abordado. Buscou-se avaliar o potencial dos dados em reconhecer eventos do sistema, ao mesmo tempo que foram investigadas as necessidades de precisão e exatidão que medidores e, consequentemente, algoritmos precisam ter para viabilizar aplicações em distribuição. Para isso, conduziu-se um amplo estudo de classificação de eventos sob diferentes condições de incerteza nos dados, com vá- rias distribuições e níveis de erro. São apresentados 2 160 resultados de classificação, envolvendo seis classificadores (baseados em aprendizado de máquina), três grupos distintos de eventos, sendo 4, 8 e 62 classes por grupo e diversas características de erros fasoriais. Os resultados suportam a área de instrumentação, trazendo análises de múltiplas fontes de erros e demonstração de como a precisão e exatidão afetam o reconhecimento de eventos do sistema de distribuição. Esses resultados e conclusões dão suporte à segunda parte do trabalho com a estimação de dados fasoriais, levando-se em conta as particularidades da rede de distribuição. No âmbito da medição, três novos algoritmos de estimação foram propostos, com princípios de funcionamento distintos: (i) uma abordagem baseada em hardware, (ii) abordagem esparsa e (iii) abordagem paramétrica. As contribuições envolvem, mas não se limitam à: estimação de harmônicos, interharmônicos e fator de amortecimento. Também envolvem estimações dinâmicas, utilizando estratégias de adaptação às oscilações sistema elétrico. Adicionalmente, os métodos foram projetados para oferecer tolerância ao ruído de sistemas de distribuição e computacionalmente eficientes para uso em sistemas embarcados de propósito geral. Foram conduzidos testes em ambiente controlado de simulação e testes experimentais utilizando um sistema embarcado. Para tal, utilizou-se um desenvolvimento paralelo a este trabalho, o qual consistiu em uma plataforma de testes capaz de aplicar testes padronizados e de forma automatizada. Por fim, um dos métodos foi empregado em um protótipo de PMU, o qual foi utilizado para monitoramento da rede elétrica, registrando harmônicos e eventos do sistema.