Emprego de mapas auto-organizáveis para localização de faltas em redes de distribuição

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Cavalheiro, Franciele Cristina
Orientador(a): Bernardon, Daniel Pinheiro
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Pampa
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Campus Bagé
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://dspace.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/244
Resumo: As distribuidoras de energia elétrica devem estar preparadas para restabelecer o fornecimento de forma ágil, sempre respeitando os critérios de segurança e os índices de continuidade e qualidade compatíveis com o estabelecido na legislação vigente. A possibilidade de localizar defeitos remotamente acelera o processo de restabelecimento. Apesar dos próprios relés e religadores microprocessados fornecerem uma indicação com base na impedância de curto-circuito, ela não é precisa para sistemas de distribuição, uma vez que as redes apresentam várias bifurcações (ramais) protegidas por elementos fusíveis e diferentes bitolas de condutores. Entretanto, atualmente há vários métodos como revelam as pesquisas, que tentam estabelecer maior precisão dos dados e resultados ali envolvidos, buscando criar uma inovação e satisfação às empresas do setor elétrico. Assim, a proposta deste projeto é desenvolver uma metodologia diferencial para localização de faltas em redes de distribuição a partir de estudos da rede combinados com a monitoração remota de dispositivos de proteção (relés e religadores microprocessados). Estas variáveis de entrada: corrente de carga (corrente pré-falta), corrente de curto-circuito, corrente pós-falta; serão obtidas em tempo real pelo SCADA no momento da ocorrência de uma falta na rede. As medidas obtidas serão comparadas e classificadas por Mapas Auto-Organizáveis ou SOM (Self-Organizing Map) de acordo com os padrões de dados simulados pelos estudos da rede. A partir do método proposto será possível estimar o local do defeito ocorrido na rede elétrica por meio do mapa que melhor se identifica com os dados medidos. Essa pesquisa foi aplicada no estudo de caso de uma concessionária da região central gaúcha, a qual alcançou resultados bastante satisfatórios, obtidos a partir de dados reais.
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Entretanto, atualmente há vários métodos como revelam as pesquisas, que tentam estabelecer maior precisão dos dados e resultados ali envolvidos, buscando criar uma inovação e satisfação às empresas do setor elétrico. Assim, a proposta deste projeto é desenvolver uma metodologia diferencial para localização de faltas em redes de distribuição a partir de estudos da rede combinados com a monitoração remota de dispositivos de proteção (relés e religadores microprocessados). Estas variáveis de entrada: corrente de carga (corrente pré-falta), corrente de curto-circuito, corrente pós-falta; serão obtidas em tempo real pelo SCADA no momento da ocorrência de uma falta na rede. As medidas obtidas serão comparadas e classificadas por Mapas Auto-Organizáveis ou SOM (Self-Organizing Map) de acordo com os padrões de dados simulados pelos estudos da rede. A partir do método proposto será possível estimar o local do defeito ocorrido na rede elétrica por meio do mapa que melhor se identifica com os dados medidos. Essa pesquisa foi aplicada no estudo de caso de uma concessionária da região central gaúcha, a qual alcançou resultados bastante satisfatórios, obtidos a partir de dados reais.The power utilities must be prepared to restore the supply in an agile way constantly respecting the safety criteria and indexes of continuity and quality consistent with the current legislation. The ability to remotely locate defects accelerates this healing process. Despite own microprocessor relays and reclosers provide an indication based on the short circuit impedance, it is not applicable to distribution systems, since the networks present various bifurcations (branch lines) protected by fuse elements and different wire gauges. However, today there are several methods such as surveys show, trying to establish more precisely the data and results here involved, seeking to create an innovation and satisfaction to the electric companies. Thus, the aim of this project is to develop a methodology for distinct fault location in distribution feeders. It will combine network studies with remote monitoring of protective devices (microprocessor relays and reclosers). These input variables: load current (pre-fault current), short circuit current, post-fault current; will be obtained in real time by SCADA when a fault occurs in the network. These measures will be compared and ranked by Self- Organizing Maps (SOM) according to the patterns obtained by simulation studies of the network. With this method, it will be possible to assess the location of the defect occurring in the power grid, identifying the best map that resembles with the measured data. This research was applied in a power utility in the South of Brazil as case study, which achieved satisfactory results obtained from real data.Universidade Federal do PampaCampus BagéCNPQ::ENGENHARIASCurto-circuitoEquipamentos telecomandadosLocalização de faltasMapas auto-organizáveisRedes de distribuiçãoShort-circuitRemote control equipmentFault locationSelf-organizing mapsDistribution networksEmprego de mapas auto-organizáveis para localização de faltas em redes de distribuiçãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UNIPAMPAinstname:Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA)instacron:UNIPAMPAinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINAL107110001.pdf107110001.pdfapplication/pdf3453553https://repositorio.unipampa.edu.br/bitstreams/41e47da5-8487-4205-af66-68e3b670facd/downloadfb266cf11dce80833ef41b2adb20cd21MD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.unipampa.edu.br/bitstreams/92856259-df43-4c1d-aee8-ce1550a71b78/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52falseAnonymousREADTEXT107110001.pdf.txt107110001.pdf.txtExtracted texttext/plain183726https://repositorio.unipampa.edu.br/bitstreams/dc0b6364-1f40-4394-856e-53f81533f7dd/download9db2fd8697cf7df1c3e347f3842df291MD53falseAnonymousREADriu/2442021-03-17 14:19:12.427open.accessoai:repositorio.unipampa.edu.br:riu/244https://repositorio.unipampa.edu.brRepositório InstitucionalPUBhttp://dspace.unipampa.edu.br:8080/oai/requestsisbi@unipampa.edu.bropendoar:2021-03-17T14:19:12Repositório Institucional da UNIPAMPA - Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA)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