Nesta dissertação é proposto e avaliado um modelo de caracterização da carga para utilização no planejamento operacional dos sistemas de distribuição baseado na caracterização dos consumidores através de curvas típicas de carga. A identificação dos padrões de curvas típicas baseou-se na aplicação da rede neural tipo mapa auto organizável, sobre a grande massa de dados de medições de clientes da campanha de medidas realizada pela distribuidora no processo de revisão tarifária o que permitiu a identificação dos padrões de consumo de energia ativa e fator de potência para os consumidores ao longo do dia. O módulo de agrupamento baseado no mapa auto organizável associado a técnica clássica de agrupamento das k-médias mostrou-se uma ferramenta extremamente robusta e eficaz na identificação de padrões para grandes bases de dados. A comparação dos resultados das estimativas de carga para cerca de 200 alimentadores de distribuição medidos através do sistema SCADA complementa e valida a aplicação desta metodologia, que culmina com a proposição de um modelo de otimização, que com base nas medições, possibilita melhorias significativas na estimativa de carga dos alimentadores estudados. A metodologia proposta neste trabalho demonstra ser uma ferramenta eficaz para que a distribuidora de energia elétrica possa constantemente realimentar os dados sobre os hábitos de consumo de seus clientes, garantindo assim a manutenção de estimativas consistentes para o planejamento operacional de seu sistema de distribuição. / This dissertation presents and validate a load characterization framework for the operational planning of electric distribution networks based on characterization of customer typical load curves. The pattern recognition of typical load curves was based on the usage of self organizing maps, a type of neural network, over the huge database of customer field measurements performed by the electric energy utility for tariff review process, allowing the characterization of daily active energy consumption and power factor behaviors. The grouping module is based on self organizing map technique along with classic k-means technique, which proved to be an extremely effective tool for pattern recognition over large databases. The results of load estimation for 200 distribution feeders measured by SCADA system ensures the quality and accuracy of this framework which presents also an optimization model based on such measures, resulting significant improvement on load estimation for these feeders. This framework proves to be an effective tool for electric energy utilities for constant evaluation of customer’s power consumption behavior, allowing the maintenance of accurate estimations for operational planning of distribution networks.

Submitted by Sandro Camargo (sandro.camargo@unipampa.edu.br) on 2015-05-09T22:40:42Z No. of bitstreams: 1 117110027.pdf: 2705925 bytes, checksum: 22617f402005b98190c3067b1402ee2f (MD5) / Made available in DSpace on 2015-05-09T22:40:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 117110027.pdf: 2705925 bytes, checksum: 22617f402005b98190c3067b1402ee2f (MD5) Previous issue date: 2014-04-01 / A variação do comportamento de consumo elétrico ao longo do dia vem sendo um constante desafio para planejamentos e operação de sistemas de distribuição de energia elétrica. A diversidade de ocorrência dos picos de demanda, considerando diferentes classes de consumo, para um transformador de distribuição, são determinados de uma forma estatística, assim possibilitando uma aproximação do real comportamento dos consumidores de energia elétrica. Mas não basta apenas considerar dados estatísticos, e sim adicionar outros fatores que são determinísticos para definição real desse comportamento destes consumidores ao longo do dia. Neste contexto, é fundamental considerar dados climáticos. Durante um período de 12 meses foi realizada uma campanha de medições e paralelamente um arquivamento de informações utilizando sites da internet sobre dados climáticos da região. Como as medições (amostragens) foram, geograficamente, muito próximas, foi possível acompanhar e perceber a modificação de comportamento dos consumidores, como a utilização de condicionadores de ar e refrigeração em geral. Portanto, como objetivo de aperfeiçoar a caracterização de curvas típicas de demanda de energia elétrica, neste trabalho, utilizando metodologias de redes neurais, serão agrupadas as curvas de demanda considerando: classes, subclasses, consumo médio (últimos 12 meses) de energia elétrica, e adicionalmente dados climáticos. / The variation of the behavior of electrical consumption throughout the day has been a constant challenge for planning and operation of electric power distribution systems. The diversity of occurrence of peak demand, considering different classes of consumption to a distribution transformer are determined in a statistical manner, allowing an approximation of the actual behavior of consumers of electricity. But not enough to consider only statistical data, but add other factors that are deterministic for real definition of the behavior of these consumers throughout the day. In this context, it is crucial to consider climate data. During a period of 12 months, a measurement campaign was carried out in parallel and an archive of information using the internet sites on climatic data of the region. Because measurements (samples) were geographically very close, it was possible to follow and realize the change in consumer behavior, such as the use of air conditioners and cooling in general. Therefore, the objective of improving the characterization of typical curves of electricity demand, this paper, using methodologies neural networks, are grouped considering the demand curves: classes, subclasses, middle (last 12 months) of electricity, and additionally climatic data.

Nesta dissertação é proposto e avaliado um modelo de caracterização da carga para utilização no planejamento operacional dos sistemas de distribuição baseado na caracterização dos consumidores através de curvas típicas de carga. A identificação dos padrões de curvas típicas baseou-se na aplicação da rede neural tipo mapa auto organizável, sobre a grande massa de dados de medições de clientes da campanha de medidas realizada pela distribuidora no processo de revisão tarifária o que permitiu a identificação dos padrões de consumo de energia ativa e fator de potência para os consumidores ao longo do dia. O módulo de agrupamento baseado no mapa auto organizável associado a técnica clássica de agrupamento das k-médias mostrou-se uma ferramenta extremamente robusta e eficaz na identificação de padrões para grandes bases de dados. A comparação dos resultados das estimativas de carga para cerca de 200 alimentadores de distribuição medidos através do sistema SCADA complementa e valida a aplicação desta metodologia, que culmina com a proposição de um modelo de otimização, que com base nas medições, possibilita melhorias significativas na estimativa de carga dos alimentadores estudados. A metodologia proposta neste trabalho demonstra ser uma ferramenta eficaz para que a distribuidora de energia elétrica possa constantemente realimentar os dados sobre os hábitos de consumo de seus clientes, garantindo assim a manutenção de estimativas consistentes para o planejamento operacional de seu sistema de distribuição. / This dissertation presents and validate a load characterization framework for the operational planning of electric distribution networks based on characterization of customer typical load curves. The pattern recognition of typical load curves was based on the usage of self organizing maps, a type of neural network, over the huge database of customer field measurements performed by the electric energy utility for tariff review process, allowing the characterization of daily active energy consumption and power factor behaviors. The grouping module is based on self organizing map technique along with classic k-means technique, which proved to be an extremely effective tool for pattern recognition over large databases. The results of load estimation for 200 distribution feeders measured by SCADA system ensures the quality and accuracy of this framework which presents also an optimization model based on such measures, resulting significant improvement on load estimation for these feeders. This framework proves to be an effective tool for electric energy utilities for constant evaluation of customer’s power consumption behavior, allowing the maintenance of accurate estimations for operational planning of distribution networks.

Este trabalho tem por objetivo propor uma nova metodologia para o cálculo das perdas técnicas de energia e demanda por segmento do sistema de distribuição. As perdas técnicas foram divididas em oito segmentos: medidor de energia, ramal de ligação, rede secundária, transformador de distribuição, rede primária, subestação de distribuição, sistema de alta tensão e outros. Neste último segmento, foram incorporadas as parcelas referentes a equipamentos (capacitores, reguladores de tensão, etc), perdas em conexões, corrente de fuga em isoladores, etc. Desenvolveu-se um sistema computacional, para uso em microcomputador, que conta com dois módulos principais. O primeiro módulo destina-se ao cálculo das perdas técnicas em redes específicas. O cálculo é feito de forma hierárquica, por exemplo, selecionada uma subestação específica, são calculadas as perdas na subestação e em todos os componentes a jusante (redes primárias, transformadores de distribuição, redes secundárias, ramais de ligação e medidores de energia). As perdas técnicas, em termos de energia e demanda, são obtidas por meio de cálculo elétrico específico para os segmentos envolvidos, com a utilização dos dados cadastrais da rede, dados de faturamento e curvas de carga típicas por classe de consumidor e tipo de atividade desenvolvida. Com a aplicação deste módulo para todo o sistema da empresa, ou para uma parcela representativa, obtém-se um índice percentual de perda de energia para cada segmento. Estes índices são transferidos para o segundo módulo, que tem por objetivo efetuar o balanço de energia do sistema. A partir dos dados de energia nos pontos de suprimento, da energia total faturada mensalmente e dos índices de perdas por segmento, são obtidos os montantes de energia de perdas em cada segmento do sistema e uma avaliação das perdas não técnicas. O trabalho ainda apresenta um exemplo de aplicação, em sistema de distribuição real, mostrando os resultados obtidos, e termina apresentando as principais vantagens da metodologia. Os resultados obtidos com a nova metodologia são comparados com os resultados obtidos com outras metodologias. / This work focuses on the development of a new methodology for calculating technical losses within the different segments of the electric distribution system. In order to evaluate technical losses the electrical system was divided into eight segments: energy meter, customer connections, secondary feeder, distribution transformer, primary feeder, distribution substation, high voltage system and another segment that represents other technical losses. The latter comprises losses in equipment such as capacitors and voltage regulators as well as losses in electric connections, isolators, etc. A computational system was developed and it comprises two modules. The first one is intended to calculate technical losses in specific networks. The calculation is made in a hierarchical manner. If a distribution substation is selected for the calculation, the losses in that substation and the losses in all components downstream are calculated. The technical losses, in terms of energy and demand, are obtained by utilizing network topological data, consumed energy data and typical load curves per customer class and activity type. An energy losses index, calculated as a percentage of the supplied energy, is obtained for each segment by applying this module to the entire utility’s power system or in a representative part of it. These values are transferred to the second module, which has the objective of determining the overall energy balance. Technical and non-technical losses, in terms of energy, in each segment are obtained by utilizing the total amount of energy supplied to the system, energy consumed and energy losses indices per segment. This work shows the results obtained by applying the computational tool to a real distribution system. Such results are compared with the ones obtained by using other methodologies, and the main advan ages of this new methodology are outlined.

Este trabalho tem por objetivo propor uma nova metodologia para o cálculo das perdas técnicas de energia e demanda por segmento do sistema de distribuição. As perdas técnicas foram divididas em oito segmentos: medidor de energia, ramal de ligação, rede secundária, transformador de distribuição, rede primária, subestação de distribuição, sistema de alta tensão e outros. Neste último segmento, foram incorporadas as parcelas referentes a equipamentos (capacitores, reguladores de tensão, etc), perdas em conexões, corrente de fuga em isoladores, etc. Desenvolveu-se um sistema computacional, para uso em microcomputador, que conta com dois módulos principais. O primeiro módulo destina-se ao cálculo das perdas técnicas em redes específicas. O cálculo é feito de forma hierárquica, por exemplo, selecionada uma subestação específica, são calculadas as perdas na subestação e em todos os componentes a jusante (redes primárias, transformadores de distribuição, redes secundárias, ramais de ligação e medidores de energia). As perdas técnicas, em termos de energia e demanda, são obtidas por meio de cálculo elétrico específico para os segmentos envolvidos, com a utilização dos dados cadastrais da rede, dados de faturamento e curvas de carga típicas por classe de consumidor e tipo de atividade desenvolvida. Com a aplicação deste módulo para todo o sistema da empresa, ou para uma parcela representativa, obtém-se um índice percentual de perda de energia para cada segmento. Estes índices são transferidos para o segundo módulo, que tem por objetivo efetuar o balanço de energia do sistema. A partir dos dados de energia nos pontos de suprimento, da energia total faturada mensalmente e dos índices de perdas por segmento, são obtidos os montantes de energia de perdas em cada segmento do sistema e uma avaliação das perdas não técnicas. O trabalho ainda apresenta um exemplo de aplicação, em sistema de distribuição real, mostrando os resultados obtidos, e termina apresentando as principais vantagens da metodologia. Os resultados obtidos com a nova metodologia são comparados com os resultados obtidos com outras metodologias. / This work focuses on the development of a new methodology for calculating technical losses within the different segments of the electric distribution system. In order to evaluate technical losses the electrical system was divided into eight segments: energy meter, customer connections, secondary feeder, distribution transformer, primary feeder, distribution substation, high voltage system and another segment that represents other technical losses. The latter comprises losses in equipment such as capacitors and voltage regulators as well as losses in electric connections, isolators, etc. A computational system was developed and it comprises two modules. The first one is intended to calculate technical losses in specific networks. The calculation is made in a hierarchical manner. If a distribution substation is selected for the calculation, the losses in that substation and the losses in all components downstream are calculated. The technical losses, in terms of energy and demand, are obtained by utilizing network topological data, consumed energy data and typical load curves per customer class and activity type. An energy losses index, calculated as a percentage of the supplied energy, is obtained for each segment by applying this module to the entire utility’s power system or in a representative part of it. These values are transferred to the second module, which has the objective of determining the overall energy balance. Technical and non-technical losses, in terms of energy, in each segment are obtained by utilizing the total amount of energy supplied to the system, energy consumed and energy losses indices per segment. This work shows the results obtained by applying the computational tool to a real distribution system. Such results are compared with the ones obtained by using other methodologies, and the main advan ages of this new methodology are outlined.

Este trabalho tem por objetivo propor uma nova metodologia para o cálculo das perdas por segmento do sistema de distribuição. As perdas técnicas são agrupadas nos seguintes segmentos: rede secundária, transformador de distribuição, rede primária e subestação de distribuição. Desenvolveu-se uma metodologia destinada ao cálculo das perdas de forma hierárquica: por exemplo, selecionada uma subestação específica, são calculadas as perdas na subestação e em seus componentes a jusante (redes primárias, transformadores de distribuição, redes secundárias). As perdas, inicialmente, são obtidas por meio de cálculo elétrico para os segmentos envolvidos, com a utilização dos parâmetros da rede, com os dados de faturamento e as curvas de carga típicas por classe de consumidor e seus tipos de atividade. Com os resultados desses cálculos, treinam-se redes neurais que irão calcular as perdas em sistemas genéricos utilizando os parâmetros e topologia do segmento e as curvas típicas de cargas dos consumidores e a energia mensal consumida. O trabalho apresenta um exemplo de aplicação, em sistema de distribuição existente, mostrando os resultados obtidos, e termina apresentando as principais vantagens da metodologia. Finalmente, os resultados obtidos com a nova metodologia são comparados com os resultados obtidos por métodos analíticos de cálculo intensivo. / In this work, a new methodology for the calculation of the energy technical losses in a distribution system, is presented. The proposed approach regards the segmentation of the distribution system, thus, the losses will be obtained for segments such as: the secondary network, distribution transformer, primary network and distribution substation. It was developed a computational system aimed to the calculation of the technical losses within specific distribution networks and usable in a microcomputer. Such a calculation is done in a hierarchical way. For instance, once selected a specific substation it is calculated the losses within the substation and in all the above cited components existing downstream the substation. The energy technical losses are calculated for each segment involved in the distribution system. This is done by using the network\'s recorded data, the energy consumption data and the typical load curves by class of consumer and type of activity developed. The outcome of these calculations are then used to train the neural networks, which in turn will calculate the losses in generic distribution systems where characteristics such as the circuit parameters and topology, the consumer\'s load curves and the monthly energy consumed, are known. By using the energy data available in the supplying points, the total energy billed per month as well as the loss indexes per segment, it will be obtained the total amount of the energy losses in each segment of the system. Likewise, this procedure will enable an evaluation of the non technical losses. The results of a case study related to an existing distribution system and the main advantages of the proposed methodology, are also presented herein. Finally, the results obtained with the new methodology are compared with those obtained through analytical methods.

Este trabalho tem por objetivo propor uma nova metodologia para o cálculo das perdas por segmento do sistema de distribuição. As perdas técnicas são agrupadas nos seguintes segmentos: rede secundária, transformador de distribuição, rede primária e subestação de distribuição. Desenvolveu-se uma metodologia destinada ao cálculo das perdas de forma hierárquica: por exemplo, selecionada uma subestação específica, são calculadas as perdas na subestação e em seus componentes a jusante (redes primárias, transformadores de distribuição, redes secundárias). As perdas, inicialmente, são obtidas por meio de cálculo elétrico para os segmentos envolvidos, com a utilização dos parâmetros da rede, com os dados de faturamento e as curvas de carga típicas por classe de consumidor e seus tipos de atividade. Com os resultados desses cálculos, treinam-se redes neurais que irão calcular as perdas em sistemas genéricos utilizando os parâmetros e topologia do segmento e as curvas típicas de cargas dos consumidores e a energia mensal consumida. O trabalho apresenta um exemplo de aplicação, em sistema de distribuição existente, mostrando os resultados obtidos, e termina apresentando as principais vantagens da metodologia. Finalmente, os resultados obtidos com a nova metodologia são comparados com os resultados obtidos por métodos analíticos de cálculo intensivo. / In this work, a new methodology for the calculation of the energy technical losses in a distribution system, is presented. The proposed approach regards the segmentation of the distribution system, thus, the losses will be obtained for segments such as: the secondary network, distribution transformer, primary network and distribution substation. It was developed a computational system aimed to the calculation of the technical losses within specific distribution networks and usable in a microcomputer. Such a calculation is done in a hierarchical way. For instance, once selected a specific substation it is calculated the losses within the substation and in all the above cited components existing downstream the substation. The energy technical losses are calculated for each segment involved in the distribution system. This is done by using the network\'s recorded data, the energy consumption data and the typical load curves by class of consumer and type of activity developed. The outcome of these calculations are then used to train the neural networks, which in turn will calculate the losses in generic distribution systems where characteristics such as the circuit parameters and topology, the consumer\'s load curves and the monthly energy consumed, are known. By using the energy data available in the supplying points, the total energy billed per month as well as the loss indexes per segment, it will be obtained the total amount of the energy losses in each segment of the system. Likewise, this procedure will enable an evaluation of the non technical losses. The results of a case study related to an existing distribution system and the main advantages of the proposed methodology, are also presented herein. Finally, the results obtained with the new methodology are compared with those obtained through analytical methods.