Metodologia de ajuste para a proteção de taxa de variação de frequência aplicada à detecção de ilhamento de geração distribuída

• Ano de defesa: 2025
• Autor(a) principal: Santos, Gabriella Pinheiro dos
• 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: anti-islanding protection; curvas de regulação; distributed generation; ferramenta de seleção de ajustes; geração distribuída; otimização de ajustes; proteção anti-ilhamento; regulation curves; settings optimization; settings selection tool
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-09022026-135207/

A proteção anti-ilhamento é um requisito essencial para a integração segura de geradores distribuídos à rede elétrica. Contudo, o clássico trade-off entre confiabilidade e segurança torna-se mais evidente nas redes modernas devido aos novos paradigmas de operação, como os requisitos de suportabilidade a variações de tensão e frequência, que exigem que os geradores permaneçam conectados durante determinados distúrbios a fim de contribuir para a estabilidade do sistema. Esse conflito, aliado à diversidade tecnológica de geradores e ao uso de funções de suporte à rede, como as curvas de regulação, torna a parametrização manual da proteção um desafio técnico relevante. Esta tese propõe uma metodologia de ajuste baseada em otimização e guiada por dados de simulação. A metodologia concentrouse na otimização dos ajustes da função ROCOF (Rate-of-Change-of-Frequency) por meio do algoritmo de otimização por Enxame de Partículas. A abordagem de otimização, com variação dos pesos da função objetivo e da base de dados, resultou em uma biblioteca de ajustes com desempenho adequado mesmo diante de variações nas condições de geração. Além disso, propõe-se uma etapa adicional que recomenda ajustes otimizados para novos cenários operativos, sem necessidade de repetir o processo de otimização ou realizar novas simulações transitórias. Para isso, a biblioteca foi analisada pelo algoritmo de clusterização K-Means, que agrupou as soluções em famílias e elegeu um ajuste representativo para cada grupo, originando um conjunto de arquétipos de proteção. Essa etapa adota uma lógica de raciocínio baseado em casos, na qual a ferramenta compara as características de um novo cenário com os casos simulados previamente e identifica as condições operativas similares. A metodologia foi validada em sistemas de média e alta tensão, e os resultados demonstram que os ajustes otimizados apresentam desempenho consistentemente superior aos ajustes manuais definidos conforme o guia IEEE 1547-2018. A principal contribuição deste trabalho está na formulação do desempenho da função ROCOF como um problema de otimização de ajustes, resultando na criação de uma biblioteca de soluções otimizadas e, como etapa adicional, no desenvolvimento de uma ferramenta de recomendação de ajustes para novos cenários sem necessidade de simulações transitórias.