Algoritmo genético para alocação ótima de sensores de corrente para detecção de faltas de alta impedância

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Hugo Cezar Sales de Souza
Orientador(a): Edson Antonio Batista
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/8325
Resumo: High impedance faults are defects that occur in electricity transmission and distribution networks. In parallel with the loss of power, this type of fault threatens lives in the area close to the contact, and can cause damage to structures, fatalities and fires, negatively impacting the DEC (Equivalent Duration of Interruption per Consumer Unit) and FEC (Equivalent Frequency of Interruption per Consumer Unit) indices. Several studies aim to develop an efficient platform for detecting this type of disturbance, since traditional detection methods are unable to identify the intrinsic characteristics of this event. At the same time, with the evolution of computational methods, problem solving has gained new tools. Neural networks, evolutionary algorithms, fuzzy logic and other methods, combined with the increase in computing power, favor hardware implementation and, consequently, help in the development of methods for detecting HIFs. This work aims to implement an algorithm for detecting HIFs combined with an algorithm for optimized sensor allocation. The results demonstrate that the detection algorithm need to robustness, since the allocation algorithm depends for that. Overall, the work demonstrates that the allocation algorithm can research a satisfactorily reduction in the number of sensors to optimized response, and the allocation algorithm is an important tool for increasing the effectiveness of HIFs detection methods.
id UFMS_c92f80fb8e60bc835291f31b451b2ffc
oai_identifier_str oai:repositorio.ufms.br:123456789/8325
network_acronym_str UFMS
network_name_str Repositório Institucional da UFMS
repository_id_str
spelling 2024-02-01T14:18:32Z2024-02-01T14:18:32Z2023https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/8325High impedance faults are defects that occur in electricity transmission and distribution networks. In parallel with the loss of power, this type of fault threatens lives in the area close to the contact, and can cause damage to structures, fatalities and fires, negatively impacting the DEC (Equivalent Duration of Interruption per Consumer Unit) and FEC (Equivalent Frequency of Interruption per Consumer Unit) indices. Several studies aim to develop an efficient platform for detecting this type of disturbance, since traditional detection methods are unable to identify the intrinsic characteristics of this event. At the same time, with the evolution of computational methods, problem solving has gained new tools. Neural networks, evolutionary algorithms, fuzzy logic and other methods, combined with the increase in computing power, favor hardware implementation and, consequently, help in the development of methods for detecting HIFs. This work aims to implement an algorithm for detecting HIFs combined with an algorithm for optimized sensor allocation. The results demonstrate that the detection algorithm need to robustness, since the allocation algorithm depends for that. Overall, the work demonstrates that the allocation algorithm can research a satisfactorily reduction in the number of sensors to optimized response, and the allocation algorithm is an important tool for increasing the effectiveness of HIFs detection methods.Faltas de alta impedância são defeitos que ocorrem em redes de transmissão e distribuição de energia elétrica. Além de perda de energia, este tipo de falta ameaça as vidas na região próxima ao contato, podendo causar danos nas estruturas, fatalidades e incêndios, causando impactos negativos nos índices de DEC (Duração Equivalente de Interrupção por Unidade Consumidora) e FEC (Frequência Equivalente de Interrupção por Unidade Consumidora). Diversas pesquisas visam desenvolver uma plataforma eficiente de detecção deste tipo de distúrbio, visto que, os métodos de detecção tradicionais não são capazes de identificar as características intrínsecas deste evento. Paralelamente a isso, com a evolução da computação e dos métodos computacionais, a resolução de problemas ganha novas ferramentas. Redes neurais, algoritmos evolucionários, lógica nebulosa, aliados ao aumento da capacidade computacional, favorecem a implementação em hardware e, por consequência, auxiliam no desenvolvimento de métodos para detecção das FAIs. Este trabalho visa implementar um algoritmo de detecção de FAIs junto a um algoritmo para alocação otimizada de sensores. Os resultados demonstram a necessidade de robustez no algoritmo de detecção e de alocação, visto que o último depende do primeiro. Apesar disto, o trabalho demonstra que o algoritmo de alocação consegue reduzir de forma satisfatória a quantidade de sensores de forma otimizada, sendo a alocação de sensores uma ferramenta importante para aumentar a efetividade dos métodos de detecção de FAI.Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do SulUFMSBrasil-Algoritmo genético, Falta de alta impedância, IEEE 34, Rede IEEE, Sistema de distribuiçãoAlgoritmo genético para alocação ótima de sensores de corrente para detecção de faltas de alta impedânciainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisEdson Antonio BatistaHugo Cezar Sales de Souzainfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMSinstname:Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)instacron:UFMSORIGINALDissertacao_V6_assinado_assinado.pdfDissertacao_V6_assinado_assinado.pdfapplication/pdf4119599https://repositorio.ufms.br/bitstream/123456789/8325/-1/Dissertacao_V6_assinado_assinado.pdf15b6d45a99039718fead1f2e71396d75MD5-1123456789/83252024-02-01 10:18:34.921oai:repositorio.ufms.br:123456789/8325Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufms.br/oai/requestri.prograd@ufms.bropendoar:21242024-02-01T14:18:34Repositório Institucional da UFMS - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Algoritmo genético para alocação ótima de sensores de corrente para detecção de faltas de alta impedância
title Algoritmo genético para alocação ótima de sensores de corrente para detecção de faltas de alta impedância
spellingShingle Algoritmo genético para alocação ótima de sensores de corrente para detecção de faltas de alta impedância
Hugo Cezar Sales de Souza
-Algoritmo genético, Falta de alta impedância, IEEE 34, Rede IEEE, Sistema de distribuição
title_short Algoritmo genético para alocação ótima de sensores de corrente para detecção de faltas de alta impedância
title_full Algoritmo genético para alocação ótima de sensores de corrente para detecção de faltas de alta impedância
title_fullStr Algoritmo genético para alocação ótima de sensores de corrente para detecção de faltas de alta impedância
title_full_unstemmed Algoritmo genético para alocação ótima de sensores de corrente para detecção de faltas de alta impedância
title_sort Algoritmo genético para alocação ótima de sensores de corrente para detecção de faltas de alta impedância
author Hugo Cezar Sales de Souza
author_facet Hugo Cezar Sales de Souza
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Edson Antonio Batista
dc.contributor.author.fl_str_mv Hugo Cezar Sales de Souza
contributor_str_mv Edson Antonio Batista
dc.subject.por.fl_str_mv -Algoritmo genético, Falta de alta impedância, IEEE 34, Rede IEEE, Sistema de distribuição
topic -Algoritmo genético, Falta de alta impedância, IEEE 34, Rede IEEE, Sistema de distribuição
description High impedance faults are defects that occur in electricity transmission and distribution networks. In parallel with the loss of power, this type of fault threatens lives in the area close to the contact, and can cause damage to structures, fatalities and fires, negatively impacting the DEC (Equivalent Duration of Interruption per Consumer Unit) and FEC (Equivalent Frequency of Interruption per Consumer Unit) indices. Several studies aim to develop an efficient platform for detecting this type of disturbance, since traditional detection methods are unable to identify the intrinsic characteristics of this event. At the same time, with the evolution of computational methods, problem solving has gained new tools. Neural networks, evolutionary algorithms, fuzzy logic and other methods, combined with the increase in computing power, favor hardware implementation and, consequently, help in the development of methods for detecting HIFs. This work aims to implement an algorithm for detecting HIFs combined with an algorithm for optimized sensor allocation. The results demonstrate that the detection algorithm need to robustness, since the allocation algorithm depends for that. Overall, the work demonstrates that the allocation algorithm can research a satisfactorily reduction in the number of sensors to optimized response, and the allocation algorithm is an important tool for increasing the effectiveness of HIFs detection methods.
publishDate 2023
dc.date.issued.fl_str_mv 2023
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2024-02-01T14:18:32Z
dc.date.available.fl_str_mv 2024-02-01T14:18:32Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/8325
url https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/8325
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFMS
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
publisher.none.fl_str_mv Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFMS
instname:Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)
instacron:UFMS
instname_str Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)
instacron_str UFMS
institution UFMS
reponame_str Repositório Institucional da UFMS
collection Repositório Institucional da UFMS
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufms.br/bitstream/123456789/8325/-1/Dissertacao_V6_assinado_assinado.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv 15b6d45a99039718fead1f2e71396d75
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFMS - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)
repository.mail.fl_str_mv ri.prograd@ufms.br
_version_ 1845881966249902080