Algoritmos genéticos aplicados à proteção e estimação de harmônicos em sistemas elétricos de potência

• Ano de defesa: 2008
• Autor(a) principal: Souza, Silvio Aparecido de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Algoritmos genéticos; Estimação de harmônicos; Frequency relay and distance protection; Genetic algorithms; Harmonic estimation; Relé de freqüência e proteção de distância
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-17032009-150821/

O objetivo de um sistema elétrico de potência é gerar energia elétrica e fornecer continuamente esta energia aos usuários finais dentro de padrões de qualidade aceitáveis. Neste contexto, diferentes aplicações usando algoritmos genéticos (AGs) para resolver problemas relacionados a sistemas elétricos de potência são apresentadas neste trabalho. A estimação de harmônicos, estudos relativos aos relés de freqüência e aplicações da proteção de distância são os assuntos investigados nesta tese. Para análise harmônica foram consideradas freqüências em sistemas de potência de até a vigésima quinta ordem, as quais foram estimadas pelos AGs e comparadas àquelas resultantes da análise quando da aplicação da Transformada Discreta de Fourier (TDF). Com respeito aos relés de freqüência, o objetivo foi estimar a amplitude, freqüência e ângulo de fase para diversas situações de formas de ondas utilizando uma nova estrutura que possa ser implementada dispondo em FPGAs (Field Programmable Gate Array). Finalmente, aplicados à proteção de distância, o principal propósito dos AGs foi identificar os fasores fundamentais da tensão e corrente e, então, calcular a impedância da linha medida pelo relé de distância associado. Cabe ressaltar que estes resultados também foram comparados ao método clássico da TDF. Todas as três abordagens foram formuladas como problemas de otimização, com objetivo de minimizar o erro estimado das variáveis envolvidas. Os resultados dessas aplicações mostram que o desempenho global dos Algoritmos Genéticos foi altamente satisfatório considerando-se as precisões das respostas encontradas.