[pt] Este trabalho visa estudar a teoria das bifurcações associada a sistemas de equações diferenciais não lineares com aplicação aos estudos de estabilidade em sistemas elétricos de potência. Como aplicação desta teoria analisamos o problema de operação ótima em sistemas de potência. Novas restrições são derivadas desta teoria que, incluídas às restrições tradicionais de um fluxo de potência ótimo, garantem a estabilidade do ponto de operação obtido. / [en] This work aims at studying bufurcation theory associated to non-linear differential equations systems with application on stability of electrical power systems. As an application of this theory, the problem of optimal operation in power systems is analyzed. New restriction to optimum power flow are found and together with traditional ones, assure the stability of the operation point.

[pt] Esta dissertação apresenta uma metodologia para a correção do perfil de tensão dos barramentos de um sistema elétrico de potência. Esta correção corresponde a um redespacho de potência reativa efetuada através de mudança das tensões-base nas barras com geração variável de potência reativa, da mudança dos tapes dos transformadores, e do chaveamento de bancos de capacitores/reatores em paralelo. O método consiste na resolução da equações nodais não lineares de fluxo de carga e das equações associadas aos limites violados. Isto é feito através do método de Newton- Raphson. O modelo linearizado, utilizado em cada iteração do método de Newton-Raphson, é reduzido à parte reativa utilizando- se a técnica de acoplamento implícito com a parte ativa (CRIC) sugerida pro J. Carpentier. Como o sistema linearizado admite infinitas soluções escolheu-se aquela que minimiza o desvio quadrático da tensão de todos os barramentos do sistema e dos tapes dos transformadores. Isto é feito através do uso da matriz inversa generalizada de Moore-Penrose. / [en] This dissertation presents a methodology for correction of the bus voltage profile of an electric power system. This correction corresponds to a redispach of reactive power which is effected by means of voltage set-point changes in buses with variable generation of reactive power, transformer tap changes and shunt capacitors/reactors swithing. The proposed method consists of solving the non-linear power flow equations as well as the equatios associated with violated limits. This is done by using the Newton- Raphson method. The linearized model used in each iteration of the Newton- Raphson method is reduced to the reactive part by means of Carpentier s Reactive Implicit Coupling (CRIC) technique. As the linearized system admits several solutions, it is chosen the one which minimizes the quadratic deviation of all bus voltages and transformer taps. This is done by means of Moore-Penrose generalized inverse matrix.

[pt] Study of the UPCF applied to long lines O avanço da eletrônica de potência e de sua aplicação em Sistemas Elétricos de Potência proporcionaram uma nova tecnologia denominada FACTS - Flexilble AC Transmission Systems . Sob o conceito FACTS, encontram-se encontram-se equipamentos para a compensação da potência reativa, regulação de tensão e controle estático e dinâmico do fluxo de potência ativa em linhas de transmissão. Os equipamentos FACTS atualmente pesquisados vêm apresentando novas perspectivas de controle para os sistemas de potência até então não verificadas com o uso de compensadores convencionais. Dentre os equipamentos FACTS pesquisados está o Compensador Generalizado. O Compensador Generalizado oferece a possibilidade de um controle simultâneo e independente do fluxo de Potência ativa e das tensões nas barras do sistema. O objetivo principal deste trabalho é analisar o funcionamento do Compressor Generalizado em regime permanente aplicado a linhas longas. É avaliado sua situação operando numa linha de 2400 km. Dois casos extremos foram abordados: compensação sob carga nominal e compensação sob rejeição de carga. Os resultados obtidos com o Compensador Generalizado foram comparados com os resultados prévios obtidos através de uma compensação realizada com o uso de capacitores série e reatores em derivação. Desta forma, foram verificadas as vantagens oferecidas pelo Compensador Generalizado em relação a outros equipamentos e as possibilidades oferecidas aos sistema de transmissão face às novas alternativas de controle de fluxo de potência proporcionadas. / [en] The improvement of power electronics and its application in Power Systems introduced a new technology denominated FACTS - Flexible AC Transmission Systems. The FACTS concept includes equipment for reactive compensation, voltage regulation and static and dynamic control of the active power flow in transmission lines. The FACTS equipment under recent researches is showing new perspectives for power systems controlling, which were not achieved with conventional compensators. Among the researched FACTS equipment, there is the Unified Power Flow Controller. The UPFC provides a simultaneous and independent control of the active power flow and the voltages in the system. The main objective of this study is to analyze the steady state operation of the UPFC applied to long lines, specially the case fo a 2400 km line. Two extreme cases are discussed: compensation under rated load and compensation under load rejection. The obtained results with the UPFC are compared with previous results from a compensation performed with series capacitors and shunt reactors. Thus, this study presents the advantages of the UPFC in regard of other equipment and the possibilities offered to the transmission systems due to the new provided alternatives for power flow controlling.

[pt] O controle das tensões dos diversos barramentos de um sistema elétrico de potência tem como objetivo garantir a qualidade da energia fornecida aos consumidores. As tensões devem respeitar níveis regulamentados pelo governo. Atualmente, no Sistema Elétrico de Potência (SEP) brasileiro, a tarefa do controle de tensão, realizada pelos operadores de tempo real, se baseia nos valores e tendências de diversas variáveis (tensões, potências reativas e ativas, sensibilidade dos equipamentos, dentre outras). Para a formação de um operador nessa tarefa são necessários de um a dois anos, tempo que poderia ser reduzido caso um sistema de apoio à decisão dedicado ao problema de controle de tensão estivesse à disposição durante o treinamento. Entretanto, em virtude do grande número de grandezas a serem analisadas e de suas não linearidades, é necessário uma ferramenta automática de apoio à decisão que seja capaz de tratar intrinsecamente relações não lineares. Deste modo, neste trabalho optou-se por desenvolver um sistema baseado em Redes Neurais Artificiais (RNA) para a confecção do sistema sugerido, com o objetivo de indicar a necessidade de realizar ações de controle de tensão utilizando-se dos recursos ou equipamentos disponíveis. O sistema desenvolvido é composto de três módulos: Pré-processamento; Análise e Classificação do evento; e Pós-processamento. Tal sistema serve para sugerir a manobra de equipamentos mais adequada para o controle de tensão. No estudo de caso, o sistema proposto foi avaliado nos equipamentos de controle de tensão (reatores, capacitores e tapes) constantes no Sistema de Transmissão em 765 kV, responsável pela interligação dos sistemas Sul e Sudeste do Brasil. Utilizando dados obtidos do sistema de aquisição em tempo real, diferentes configurações de RNAs foram testadas. Os melhores resultados foram obtidos com uma estrutura de duas redes neurais por equipamento a ser controlado, apresentando, em média, 80% de acerto em relação às manobras realizadas em tempo real. Em virtude da complexidade do problema, os resultados foram considerados mais do que satisfatórios, indicando a aplicabilidade desta técnica para a realização do sistema desejado. / [en] The main objective of the voltage control in Electrical Power System (EPS) is to guarantee the quality of the energy supplied to consumers. The voltage must respect government regulated levels. Currently, on the Brazilian EPS, the voltage control task is carried out by system operators based on diverse information, such as current values, and trends of electric variables (voltages, reactive and active powers, their sensitivities in the control devices performance, amongst others). To fully train a operator in this task it is necessary one or two years, period that could be greatly reduced if a decision support system was available during the operator`s training. However, due to the great number of variables that must be analyzed and their nonlinearity, an automatic decision support tool, capable to treat nonlinear relations, is necessary. Therefore, this work proposes a system based on Artificial Neural Networks (ANN), with the objective to identify the necessity or not to use the voltage control resources in the EPS. The developed system is composed of three modules: Pre-processing; Event Analysis and Classification; and Post-processing. Such decision support system suggests the most adequate equipment maneuver in the voltage control task. In the case study, the proposed system was evaluated using the available voltage control equipments (reactors, capacitors and transformer taps) in the 765 kV Transmission System, main responsible trunk for the interconnection of South and Southeastern Brazilian systems. Using real time data, different ANN configurations have been tested. The best results were obtained with a structure composed of two neural networks, for each controlled equipment, presenting, in average, 80% accuracy in relation to maneuvers occurred in real time. Due to the problem complexity, the results were considered more than satisfactory, indicating the applicability of this technique for the development of the desired system.

[pt] Esta dissertação investiga a utilização de Redes Neurais Artificiais (RNAs) na área de previsão de carga elétrica. Nesta investigação foram utilizados dados reais de energia relativos ao sistema elétrico brasileiro. O trabalho consiste de quatro partes principais: um estudo sobre o problema de previsão de carga no contexto de sistemas elétricos de potência; o estudo e a modelagem das RNAs para previsão de carga; o desenvolvimento do ambiente de simulação; e o estudo de casos. O estudo sobre o problema de previsão de carga envolveu uma investigação sobre a importância da previsão de demanda de energia na área de sistemas elétricos de potência. Enfatizou-se a classificação dos diversos tipos de previsão de acordo com o seu horizonte, curto e longo prazo, bem como a análise das variáveis mais relevantes para a modelagem da carga elétrica. O estudo também consistiu da análise de vários projetos na área de previsão de carga, apresentando as metodologias mais utilizadas. O estudo e a modelagem de RNAs na previsão de carga envolveu um extenso estudo bibliográfico de diversas metodologias. Foram estudadas as arquiteturas e os algoritmos de aprendizado mais empregados. Constatou-se uma predominância da utilização do algoritmo de retropropagação (Backpropagation) nas aplicações de previsão de carga elétrica horária para curto prazo. A partir desse estudo, e utilizando o algoritmo de retropropagação, foram propostas diversas arquiteturas de RNAs de acordo com o tipo de previsão desejada. O desenvolvimento do ambiente de simulação foi implementado em linguagem C em estações de trabalho SUN. O pacote computacional engloba basicamente 3 módulos: um módulo de pré-processamento da série de carga para preparar os dados de entrada; um módulo de treinamento da Rede Neural para o aprendizado do comportamento da série; e um módulo de execução da Rede Neural para a previsão dos valores futuros da série. A construção de uma interface amigável para a execução do sistema de previsão, bem como a obtenção de um sistema portátil foram as metas principais para o desenvolvimento do simulador. O estudo de casos consistiu de um conjunto de implementações com o objetivo de testar o desempenho de um sistema de previsão baseado em Redes Neurais para dois horizontes distintos: previsão horária e previsão mensal. No primeiro caso, foram utilizados dados de energia da CEMIG (Estado de Minas Gerais) e LIGHT (Estado do Rio de Janeiro). No segundo caso, foram utilizados dados de energia de 32 companhias do setor elétrico brasileiro. Destaca-se que a previsão mensal faz parte de um projeto de interesse da ELETROBRÁS, contratado pelo CEPEL. Para ambos os casos, investigou-se a influência do horizonte de previsão e da época do ano no desempenho do sistema de previsão. Além disso, foram estudadas as variações do desempenho das Redes Neurais de acordo com a empresa de energia elétrica utilizada. A avaliação do desempenho foi feita através da análise das seguintes estatísticas de erro: MAPE (Mean Absolute Percentage Error), RMSE (Root Mean Square Error) e U de Theil. O desempenho das RNAs foi comparado com o de outras técnicas de previsão, como os métodos de Holt-Winters e Box & Jenkins, obtendo-se resultados, em muitos casos, superiores. / [en] This dissertation investigates the application of Artificial Neural Networks (ANNs) in load forecasting. In this work we have used real load data from the Brazilian electrical system. The dissertation is divided in four main topics: a study of the importance of load forecasting to electric power systems; the investigation of the ANN modeling to this particular problem; the development of a neuro-simulador; and the case studies. It has been made an investigation of the objectives of load forecasting to power systems. The different kinds of load forecasting have been classified according to the leading time of the prediction (short and long term). The more important variables to model electric load were also investigated. This study analyses many projects in the area of load forecasting and presents the techniques that have been traditionally used to treat the problem. The ANNs modeling to load forecasting involved a deep investigation of works that have been published. The ANNs architectures and learning algorithms more commonly used were studied. It has been verified that the Backpropagation algorithm was the more commoly applied in the problem (particularly, in the problem of short term hourly load forecasting). Based on this investigation and using the backpropagation algorithm, many Neural Networks architetures were proposed according to the desired type of forecasting. The development of the neuro-simulator has been made in C language, using SUN workstations. The software is divided in 3 modules: a load series pre-processing module, to prepare the input data; a training module to the load series behavior learning; and an execution module, in which the Neural Network will perform the predictions. The development of a friendly interface to the forecasting system execution and the portability of the system were main goals during the simulator development. The case studies involved testing the system performance for 2 cases: hourly and monthly predictions. In the first case, load data from CEMING (State of Minas Gerais) and LIGHT (State of Rio de Janeiro) has been used. In the second case load data from 32 companies of the Brazilian electrical system has been used. Monthly load forecasting is involved in a project of interest of two companies of the electric sector in Brazil: CEPEL and ELETROBRÁS. In both cases, influences of the forecasting horizon and of the period of the year in the system´s performance has been investigated. Besides, the changes in the forecasting performance according to the particular electric company were also studied. The performance evaluation has been done through the analysis of the following error figures: MAPE (Mean Absolute Percentage Error), RMSE (Root Mean Square Error) and Theil´s U. The ANN performance was also compared with the performance of other techniques, like Holt-Winteres and Box-Jenkins, giving better results in many cases.

[pt] Este trabalho apresenta o desenvolvimento da teoria de controle modal em sistema multivariável a partir do conhecimento da matriz de transferência, H(S), que o caracteriza. Usa-se a técnica de representação no espaço de estado onde a descrição do sistema é feita por uma forma canônica controlável, cujos elementos são obtidos diretamente de H (S). A partir do modelo de estado que representa o sistema e admitindo-se que o vetor de estado é obtido por estimação, obtém-se o sistema munido de um controlador de modo que, pela forma canônica escolhida, o espectro do sistema pode ser imposto. Em seguida aplica-se essa teoria a um sistema elétrico de potência constituído por duas áreas interligadas com intuito de impor a forma da reposta transitória devida a perturbações na demanda de potência ativa. O comportamento do sistema é simulado em computador digital com auxílio do programa CONTINUOUS SYSTEM MODELING PROGRAM - S/360-TRM, sendo os resultados apresentados em forma de gráficos. O problema de controle potência ativa - freqüência foi também abordado por Fosha e Elgerd [5], como um problema de otimização com função de custo quadrático, mas sua aplicação prática esbarra na escolha das matrizes que ponderam o estado de controle na função de custo e que fornecem o melhor transitório para o sistema. / [en] This thesis presents the developing of the modal control theory in a multivariable system starting on the knowledge of the transfer matrix, H(S), that characterize it. We use the state space representation technique where the description, of the system is made by a controlable canonic form, whose elements are got directly from H(S). Starting from the state model which represents the system and admitting that the state vector is obtained by estimation, we can get the system provided with a controller in a wav that, by the canonic form chosen, the system spectrum can be imposed. Afterwards, this theory could be applied to a power system made by two interconnected areas with a finality of imposing the form of the transient auswer due to perturbations at the demand of active power. The system behavior is simulated in digital computer helped by the CONTINUOUS SYSTEM MODELING PROGRAM - S/360- IBM, the results being presented in form of drawings. The problem of the active power - frequency control was seen by FOSHA and ELGERD [5] too as a problem of otimization with a quadratic cost function but their pratical application run into the choice of the matrices which ponder the state and the control at the cost function and supply the better transient for the system.