Análise de eventos em sistemas elétricos de potência em tempo real utilizando sincrofasores e a transformada wavelet discreta

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Arruda, Eduardo Henrique Zanella de
Orientador(a): Decker, Ildemar Cassana
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/183230
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2017.
id UFSC_0794fb3d1b0466321fea5bfd388162a7
oai_identifier_str oai:repositorio.ufsc.br:123456789/183230
network_acronym_str UFSC
network_name_str Repositório Institucional da UFSC
repository_id_str
spelling Universidade Federal de Santa CatarinaArruda, Eduardo Henrique Zanella deDecker, Ildemar Cassana2018-02-06T03:17:36Z2018-02-06T03:17:36Z2017349769https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/183230Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2017.Este trabalho tem como objetivo o estudo e o desenvolvimento de metodologias para a análise automática de eventos, em tempo real, em Sistemas de Energia Elétrica (SEE), com a utilização de dados de medição sincronizada de fasores (SMSF) e da Transformada Wavelet Discreta (TWD). As metodologias aplicadas empregam conceitos dos sistemas de monitoramento de grandes áreas (WAMS). Tais sistemas visam melhorar e facilitar a operação em tempo real de grandes SEEs, os quais reduzem o tempo para a tomada de decisões a fim de evitar a propagação de eventos por meio do efeito cascata, diminuindo, assim, a ocorrência de blecautes. A análise automática de eventos engloba a detecção em tempo real, a classificação quanto ao tipo de evento, sua localização e a magnitude em MW, quando há cortes de carga ou geração. Todas as etapas do processo de análise de eventos fazem o uso da TWD, por meio de uma análise multiresolução (AMR). Essa técnica de análise de sinais se destaca pela capacidade de decompor o sinal em funções no domínio do tempo e da frequência, simultaneamente, os quais permitem identificar as frequências existentes no sinal em seu respectivo instante temporal. As características dos sinais são observadas em tempo real e, na ocorrência de um evento, as características do evento, por sua vez, são extraídas em diferentes resoluções e interpretadas pelo algoritmo desenvolvido. O algoritmo foi implementado em linguagem C# e validado com dados do Sistema Nacional de Medição Sincronizada de Fasores em Baixa Tensão (110 ou 220 V) - SMSF MedFasee BT/UFSC. Este sistema dispõe de 25 pontos de medição instalados em universidades, abrangendo 20 estados das cinco regiões geográficas do país. Os resultados obtidos demonstram que a TWD apresenta resultados efetivos em todas as etapas do processo de análise automática de eventos em SEE em tempo real.Abstract : This work has as objective the study and the development of methodologies for the automatic analysis of events in real-time, in Electric Power Systems (EPS), with the use of synchronized phasor measurement data and the Discrete Wavelet Transform (DWT). The methodologies use the concept of wide area measurement systems (WAMS). Such systems aim to improve and facilitate the real-time operation of large EPS, reducing the time for actions to be taken, in order to prevent the propagation of an event through the cascading effect, thereby decreasing blackout occurrences. Automatic event analysis encompasses real-time detection, classification of type of event, its location and its magnitude, in MW, when there are load or generation shedding. All stages of the process of event analysis make use of TWD through a Multiresolution Analysis (AMR). This signal analysis technique is highlighted by the capacity to decompose the signal into functions in time and frequency domains simultaneously, which allows identifying the existing frequencies of the signal at their respective time instant. The signal characteristics are observed in real-time and, with the occurrence of an event, the event characteristics are extracted at different resolutions and interpreted by the developed algorithm. The algorithm was developed in C# language and validated with data from the National Synchronized Measurement System at Low Voltage (110 or 220 V) - SMSF MedFasee BT. This system has 25 measuring points installed at universities, covering 20 states of the five geographic regions of Brazil. The acquired results show that DWT presents effective results in all stages of the processes of automatic event analysis in real-time, in EPS.188 p.| il., gráfs., tabs.porEngenharia elétricaSistemas de energia elétricaAnálise de eventos em sistemas elétricos de potência em tempo real utilizando sincrofasores e a transformada wavelet discretainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINAL349769.pdfapplication/pdf7351711https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/183230/1/349769.pdfc4c9058ce4e9650224b4d6d367c6376eMD51123456789/1832302018-02-06 01:17:36.581oai:repositorio.ufsc.br:123456789/183230Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestsandra.sobrera@ufsc.bropendoar:23732018-02-06T03:17:36Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Análise de eventos em sistemas elétricos de potência em tempo real utilizando sincrofasores e a transformada wavelet discreta
title Análise de eventos em sistemas elétricos de potência em tempo real utilizando sincrofasores e a transformada wavelet discreta
spellingShingle Análise de eventos em sistemas elétricos de potência em tempo real utilizando sincrofasores e a transformada wavelet discreta
Arruda, Eduardo Henrique Zanella de
Engenharia elétrica
Sistemas de energia elétrica
title_short Análise de eventos em sistemas elétricos de potência em tempo real utilizando sincrofasores e a transformada wavelet discreta
title_full Análise de eventos em sistemas elétricos de potência em tempo real utilizando sincrofasores e a transformada wavelet discreta
title_fullStr Análise de eventos em sistemas elétricos de potência em tempo real utilizando sincrofasores e a transformada wavelet discreta
title_full_unstemmed Análise de eventos em sistemas elétricos de potência em tempo real utilizando sincrofasores e a transformada wavelet discreta
title_sort Análise de eventos em sistemas elétricos de potência em tempo real utilizando sincrofasores e a transformada wavelet discreta
author Arruda, Eduardo Henrique Zanella de
author_facet Arruda, Eduardo Henrique Zanella de
author_role author
dc.contributor.pt_BR.fl_str_mv Universidade Federal de Santa Catarina
dc.contributor.author.fl_str_mv Arruda, Eduardo Henrique Zanella de
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Decker, Ildemar Cassana
contributor_str_mv Decker, Ildemar Cassana
dc.subject.classification.pt_BR.fl_str_mv Engenharia elétrica
Sistemas de energia elétrica
topic Engenharia elétrica
Sistemas de energia elétrica
description Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2017.
publishDate 2017
dc.date.issued.fl_str_mv 2017
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2018-02-06T03:17:36Z
dc.date.available.fl_str_mv 2018-02-06T03:17:36Z
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.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/183230
dc.identifier.other.pt_BR.fl_str_mv 349769
identifier_str_mv 349769
url https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/183230
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.format.none.fl_str_mv 188 p.| il., gráfs., tabs.
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFSC
instname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron:UFSC
instname_str Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron_str UFSC
institution UFSC
reponame_str Repositório Institucional da UFSC
collection Repositório Institucional da UFSC
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/183230/1/349769.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv c4c9058ce4e9650224b4d6d367c6376e
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
repository.mail.fl_str_mv sandra.sobrera@ufsc.br
_version_ 1851759158451240960

Registros relacionados