Estágio realizado na EFACEC Energia - PT e orientado pelo Eng.º Duarte Couto / Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Major Energia). Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2009

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Major em Energia). Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2009

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Energia. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2010

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:42:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2007 / Com a crescente aplicação de centrais eólicas para produção de energia elétrica, seja por motivos ecológicos ou de outras ordens, a influência dessas fontes de geração sobre o comportamento do sistema de potência tem se tornado cada vez mais significativa. Por esta razão, os procedimentos de rede de diversos países foram revisados de modo a incluir critérios específicos para a conexão de centrais eólicas à rede. Dentre esses critérios, destacase a exigência de que as novas centrais eólicas devem ter capacidade de se manterem conectadas durante afundamentos momentâneos de tensão, geralmente causados por curtocircuitos. Dessa maneira, esta dissertação apresenta uma comparação entre os procedimentos de rede brasileiro e de alguns países com tradição em energia eólica. Além disso, é realizada uma avaliação dos principais efeitos de curto-circuitos na rede elétrica sobre a capacidade de centrais eólicas se manterem em operação, com o objetivo de melhorar o desempenho da rede elétrica durante e após a falta. Para as análises de desempenho, as ferramentas de simulação ANATEM e ATP foram usadas, com a modelagem de turbinas eólicas com as tecnologias do tipo gerador de indução conectado diretamente à rede e gerador síncrono conectado à rede através de conversor de freqüência. Como resultado, essa dissertação contribui para uma melhor avaliação do comportamento das turbinas eólicas, permitindo a identificação dos principais fatores que levam as turbinas conectadas à rede com conversores de freqüência plenos a ter melhor desempenho quanto à operação durante curto-circuitos prolongados

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:51Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-04-25Bitstream added on 2014-06-13T21:01:24Z : No. of bitstreams: 1 biscaro_aap_dr_ilha.pdf: 3362347 bytes, checksum: 291075977b505bee42d5b968b8f631c6 (MD5) / Neste trabalho apresenta-se uma metodologia para a localização e diagnóstico automático de faltas em alimentadores de distribuição de energia elétrica através do uso combinado de técnicas de análise de redes, processamento de sinais e sistemas inteligentes. Foram desenvolvidos algoritmos capazes de detectar, classificar e localizar no tempo e espaço, os eventos de qualidade de energia. O procedimento contínuo de detecção de distúrbios é realizado através de análises estatísticas diretas e multinível dos sinais de correntes no domínio wavelet, registrados na subestação. As principais características, ou índices comportamentais, dos sinais das correntes e tensões são extraídas empregando-se a transformada wavelet discreta, a análise multirresolução e o conceito de energia do sinal. Estes índices correspondem aos vetores de entrada de um conjunto de redes neurais ARTMAP Fuzzy independentes, que tem por finalidade estimar o tipo de falta e quais eventos de qualidade de energia estão presentes no sinal amostrado. Os padrões de entrada destas redes são compostos pela energia dos coeficientes dos quatro primeiros níveis de detalhes e aproximações dos sinais de tensão e corrente e, na saída dessas redes, como resposta, tem-se o código do tipo de distúrbio e as fases envolvidas no problema. A localização do distúrbio é realizada após o processo de classificação, sendo que a técnica de localização de faltas proposta aplica-se a alimentadores trifásicos radiais ou fracamente malhados, com cargas desequilibradas, ramais laterais trifásicos, bifásicos ou monofásicos e que possam apresentar geração distribuída. O sistema de diagnóstico e localização de faltas proposto neste trabalho é capaz de auxiliar as concessionárias de energia em sua rotina de trabalho, fornecendo informações importantes para... / This work presents a methodology for automatic diagnosis and fault location on electric power distribution systems through the combined use of modern techniques of network analysis, signal processing and, intelligent systems. Some algorithms were developed aiming to detect, classify and locate in time and space the power quality disturbances. The continuous process of detecting these disturbances is accomplished through statistical analysis and direct current multilevel signal analysis in wavelet domain, recorded in the substation. The main characteristics, or behavioral indices, of the current and voltage signals are extracted employing the discrete wavelet transform, multiresolution analysis and the concept of signal energy. These indexes correspond to the input vectors of a number of independent Fuzzy ARTMAP neural networks, which aim to estimate the fault type and the power quality events that are present in the sampled signal. The input patterns of these networks are composed by energy coefficients of the first four levels of details and approximations of current and voltage signals and, the output network presents the disorder type code and the phases involved in the problem. The fault location is performed after the classification process, and the proposed technique applies to three-phase radial or weakly meshed feeders with unbalanced loads, lateral extensions triphasic, biphasic or, monophasic and presenting distributed generation. The system diagnosis and fault location proposed in this paper are able to assist the utilities in their daily works, providing important information for the operation and maintenance of power distribution systems, minimizing the repairing time and, consequently, obtaining less financial losses due to rapid fault diagnosis and restoration of the normal system operation. A real life three-phase... (Complete abstract click electronic access below)

Orientador: José Roberto Sanches Mantovani / Banca: Rubén Augusto Romero Lázaro / Banca: Anna Diva Plasencia Lotufo / Banca: Rogério Andrade Flauzino / Banca: Edgar Manuel Carreño Franco / Resumo: Neste trabalho apresenta-se uma metodologia para a localização e diagnóstico automático de faltas em alimentadores de distribuição de energia elétrica através do uso combinado de técnicas de análise de redes, processamento de sinais e sistemas inteligentes. Foram desenvolvidos algoritmos capazes de detectar, classificar e localizar no tempo e espaço, os eventos de qualidade de energia. O procedimento contínuo de detecção de distúrbios é realizado através de análises estatísticas diretas e multinível dos sinais de correntes no domínio wavelet, registrados na subestação. As principais características, ou índices comportamentais, dos sinais das correntes e tensões são extraídas empregando-se a transformada wavelet discreta, a análise multirresolução e o conceito de energia do sinal. Estes índices correspondem aos vetores de entrada de um conjunto de redes neurais ARTMAP Fuzzy independentes, que tem por finalidade estimar o tipo de falta e quais eventos de qualidade de energia estão presentes no sinal amostrado. Os padrões de entrada destas redes são compostos pela energia dos coeficientes dos quatro primeiros níveis de detalhes e aproximações dos sinais de tensão e corrente e, na saída dessas redes, como resposta, tem-se o código do tipo de distúrbio e as fases envolvidas no problema. A localização do distúrbio é realizada após o processo de classificação, sendo que a técnica de localização de faltas proposta aplica-se a alimentadores trifásicos radiais ou fracamente malhados, com cargas desequilibradas, ramais laterais trifásicos, bifásicos ou monofásicos e que possam apresentar geração distribuída. O sistema de diagnóstico e localização de faltas proposto neste trabalho é capaz de auxiliar as concessionárias de energia em sua rotina de trabalho, fornecendo informações importantes para... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: This work presents a methodology for automatic diagnosis and fault location on electric power distribution systems through the combined use of modern techniques of network analysis, signal processing and, intelligent systems. Some algorithms were developed aiming to detect, classify and locate in time and space the power quality disturbances. The continuous process of detecting these disturbances is accomplished through statistical analysis and direct current multilevel signal analysis in wavelet domain, recorded in the substation. The main characteristics, or behavioral indices, of the current and voltage signals are extracted employing the discrete wavelet transform, multiresolution analysis and the concept of signal energy. These indexes correspond to the input vectors of a number of independent Fuzzy ARTMAP neural networks, which aim to estimate the fault type and the power quality events that are present in the sampled signal. The input patterns of these networks are composed by energy coefficients of the first four levels of details and approximations of current and voltage signals and, the output network presents the disorder type code and the phases involved in the problem. The fault location is performed after the classification process, and the proposed technique applies to three-phase radial or weakly meshed feeders with unbalanced loads, lateral extensions triphasic, biphasic or, monophasic and presenting distributed generation. The system diagnosis and fault location proposed in this paper are able to assist the utilities in their daily works, providing important information for the operation and maintenance of power distribution systems, minimizing the repairing time and, consequently, obtaining less financial losses due to rapid fault diagnosis and restoration of the normal system operation. A real life three-phase... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor