Análise de distúrbios de tensão em sistemas de distribuição de energia elétrica baseada em sistemas imunológicos artificiais

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: Lima, Fernando Parra dos Anjos [UNESP]
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Energia elétrica - Distribuição
Sistemas de energia eletrica - Distúrbios
Sistemas inteligentes de controle
Diagnostico
Electric power distribution
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/87159
Resumo: Neste trabalho apresenta-se um método para detecção e classificação de distúrbios de tensão em sistemas de distribuição de energia elétrica. A partir das oscilografias de tensão, medidas na subestação, aplica-se o algoritmo de seleção negativa de um sistema imunológico artificial para diferenciar os sinais entre próprios e não-próprios. Os sinais classificados como próprios representam a operação normal do sistema, isto é, alimentador sem a presença de distúrbio, e os classificados como não-próprios são sinais onde há a presença de uma anormalidade. A análise dos sinais é realizada através do janelamento das oscilografias onde são realizadas comparações entre os sinais e os detectores previamente criados, avaliando a afinidade entre as janelas. Caso a afinidade entre os sinais ultrapasse um limiar preestabelecido pelo operador, é encontrado um casamento, e o sinal é classificado. Com esta proposta busca-se a concepção de um método que possa ser modificado facilmente, para atender a permanente evolução das tecnologias das subestações. Para validar e avaliar o desempenho do método foram realizados testes com quatro sistemas de distribuição de energia elétrica, sendo três sistemas testes de 5, 33 e 84 barras e um sistema real de 134 barras
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