Análise da estabilidade a pequenas perturbações considerando a atuação dos controladores suplementares de amortecimento ESP e TCSC-POD ajustados por um algoritmo BVNS

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Gamino, Bruno Rafael [UNESP]
• Orientador(a): Araujo, Percival Bueno de [UNESP]
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Busca em Vizinhança Variável Básica; Estabilidade a pequenas perturbações; Estabilizadores de sistemas de potência
• Palavras-chave em Inglês: FACTS; Power oscillation damping; TCSC; Basic Variable Neighborhood Search; Small-signal stability; Power System Stabilizers
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/157402

Neste trabalho, uma técnica baseada na Busca em Vizinhança Variável Básica é apresentada para realizar o ajuste coordenado dos parâmetros dos controladores suplementares de amortecimento Thyristor Controlled Series Capacitor - Power Oscillation Damping e Estabilizadores de Sistemas de Potência, a fim de garantir a estabilidade a pequenas perturbações de sistemas elétricos de potência. A estratégia do método de ajuste proposto consiste em explorar sistematicamente estruturas de vizinhança atrelada a uma etapa de busca local, tornando possível a obtenção de soluções ótimas e a manutenção da capacidade de evitar a estagnação em um ótimo local. Um modelo do TCSC por injeção de corrente é apresentado e seus coeficientes de sensibilidade de corrente são deduzidos para incorporação ao Modelo de Sensibilidade de Corrente, que é utilizado para representar o sistema elétrico de potência. Com a inclusão da modelagem dos controladores de amortecimento, simulações são realizadas em dois sistemas testes, conhecidos como sistema Simétrico de Duas Áreas e sistema New England. Os resultados obtidos são analisados para melhor compreensão do comportamento do sistema elétrico de potência quando submetido a uma pequena perturbação e da influência dos controladores de amortecimento neste cenário. Os parâmetros dos controladores são ajustados pelo algoritmo Particle Swarm Optimization, por um Algoritmo Genético e, também, pelo método proposto neste trabalho. Os desempenhos individuais dos métodos de ajuste são comparados a fim de concluir sobre a técnica melhor adaptada para este tipo de problema, incluindo a análise de um cenário realístico e de maior complexidade, onde são consideradas variações de carga no sistema. Os resultados mostram que o BVNS tem desempenho superior em relação aos outros métodos aplicados, qualificando o método proposto como uma ferramenta em potencial no ajuste coordenado dos controladores de amortecimento.