Submitted by Emanuel Varela Cardoso (emanuel.varela@ufcg.edu.br) on 2018-05-03T20:55:24Z No. of bitstreams: 1 ÉRICA MANGUEIRA LIMA – DISSERTAÇÃO (PPGEE) 2016.pdf: 3788955 bytes, checksum: b005e5fd7bcddd43613e8d3de47b9e6c (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-03T20:55:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ÉRICA MANGUEIRA LIMA – DISSERTAÇÃO (PPGEE) 2016.pdf: 3788955 bytes, checksum: b005e5fd7bcddd43613e8d3de47b9e6c (MD5) Previous issue date: 2016-07-28 / Capes / Um método baseado nos harmônicos de baixa ordem para detecção de faltas de alta impedância (FAI) é proposto nessa dissertação. A Short-Time Fourier Transform (STFT) é empregada para extração dos principais componentes harmônicos da corrente de fase proveniente de uma FAI, os quais são utilizados para identificar a ocorrência desse tipo de falta. Adicionalmente apresenta-se uma análise do tamanho e tipo da janela utilizada na transformada e sua adequação à aplicação. Para validação do método, duas bases de dados foram utilizadas: uma base contendo sinais simulados de FAI, chaveamento de bancos de capacitores e energização de linhas, e outra base contendo apenas registros oscilográficos reais de FAI. O método proposto é capaz de detectar a ocorrência de FAI em diferentes pontos do sistema, para diversos tipos de superfícies de solo e conseguiu também distinguir FAI dos outros distúrbios. Além disso, o método é tolerante aos ruídos que são próprios dos sinais reais, uma vez que se mostrou eficaz em todos os casos aos quais foram aplicados. / A method to detect high impedance faults (HIF) based on the low order harmonics is proposed on this dissertation. The Short-Time Fourier Transform (STFT) is used to extract the main harmonic components of the phase current, which are used to identify a HIF occurrence. Additionally, the work presents an analysis on the window size and type used in the STFT and its suitability for the application. The method is validated using two databases: one containing HIF simulated signals mixed up with capacitor banks switching and feeder energizing singals, and another containing only actual HIF oscillograms. The proposed method is able to detect HIF occurring in various points of the test-system, as well as HIF happening on different types of soil surfaces. It is also able to distinguish HIF from the other tested disturbances. Futhermore, the method tolerates typical noises present on real signals, since it proved to be effective in all the applied cases.

Submitted by ESAU FIGUEROA ESCOTO null (figueroaescoto@yahoo.es) on 2016-08-16T07:02:27Z No. of bitstreams: 1 Figueroa - Dissertação .pdf: 1574120 bytes, checksum: f8fdbd286a015766cb08bf2cc57ac193 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Paula Grisoto (grisotoana@reitoria.unesp.br) on 2016-08-17T20:01:28Z (GMT) No. of bitstreams: 1 figueroaescoto_e_me_ilha.pdf: 1574120 bytes, checksum: f8fdbd286a015766cb08bf2cc57ac193 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-17T20:01:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 figueroaescoto_e_me_ilha.pdf: 1574120 bytes, checksum: f8fdbd286a015766cb08bf2cc57ac193 (MD5) Previous issue date: 2016-02-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O problema de estimação de faltas ou diagnóstico de alarmes em sistemas de energia elétrica é identificar faltas em seções ou falhas em dispositivos através dos alarmes dos relés de proteção, disjuntores e outras informações recebidas pelo Supervisory Control and Data Acquisition System (SCADA). Este trabalho apresenta uma metodologia para resolver o problema de diagnóstico de alarmes em sistemas de energia, através de um modelo de otimização de programação binária irrestrita. Este modelo é desenvolvido com base no conjunto de coberturas mínimas que abrange a lógica e a filosofia dos projetos de proteção empregados por empresas de energia elétrica. A ideia principal é associar os alarmes dos relés de proteção relatados pelo sistema SCADA e com os estados esperados das funções de relé de proteção. Os estados esperados são modelados usando a filosofia de proteção utilizada por especialistas em empresas de energia elétrica. Um Algoritmo Genético Adaptativo (AGA) é desenvolvido para resolver o modelo de otimização de programação binária irrestrita. O AGA proposto tem a característica de usar somente dois parâmetros de controle, ou seja, o número de indivíduos na população e o número máximo de gerações. O algoritmo tem taxas de recombinação e mutação calibradas de forma dinâmica com base na saturação da população atual, tendo uma resposta imediata a possível convergência prematura para ótimos locais. A metodologia proposta para resolver o problema da localização de faltas foi implementada na linguagem de programação C ++ e os testes foram feitos em um computador com processador Intel Core i7 com 2,2 GHz e 12 GB de memória RAM. O desempenho do algoritmo foi testado usando dados de um sistema elétrico real da região sul brasileira. A fim de mostrar o desempenho do AGA, os resultados do algoritmo foram comparados com um algoritmo genético clássico e um algoritmo imune. Os resultados mostraram que o AGA é superior aos algoritmos genético clássico e imune apresentando robustez e eficiência computacional. Além disso, a metodologia provou ser rápida e robusta e tem grande potencial para a localização de faltas em tempo real. / The fault section estimation in electric power systems is to identify faults in sections or devices using information from protective relays, circuit breakers and other information received from Supervisory Control and Data Acquisition Systems (SCADA). This work presents a methodology to solve the fault section estimation problem in power systems, through a model based on an unconstrained binary programming optimization model. This model is developed based on the parsimonious set covering theory and the protection philosophy logic employed by electric companies. The main idea is to associate the alarms of the relay protection functions reported by the SCADA system with the expected states from the protective relay functions. The expected states are modeled using protection philosophy logic employed by experts in electric companies. An Adaptive Genetic Algorithm (AGA) is developed to solve the unconstrained binary programming optimization model. The proposed AGA has the characteristic to use only two control parameters, i.e., number of individuals in the population and maximum number of generations. The algorithm has automatic and dynamically calibrated recombination and mutation rates based on the saturation of the current population, having an immediate response to possible premature convergence to local optima. The methodology proposed to solve the problem of shortages sections location was implemented in the C ++ programming language and the tests are done on a computer with Intel Core 7 Processor with 2.2 GHz and 12 GB of memory. The algorithm’s performance was tested using data from the Brazilian Southern electric power system. In order to show the AGA performance, the algorithm results was compared with a classical genetic algorithm and an immune algorithm. The results have shown that AGA presents robustness and the efficiency was successfully verified. Considering the solutions of the tests, the AGA demonstrates better computational processing time, getting the right solution for every simulation. Furthermore, the method was proven to be fast and robust and has great potential for locating faults in electric power systems in real time.

Orientador: Fábio Bertequini Leão / Resumo: O problema de estimação de faltas ou diagnóstico de alarmes em sistemas de energia elétrica é identificar faltas em seções ou falhas em dispositivos através dos alarmes dos relés de proteção, disjuntores e outras informações recebidas pelo Supervisory Control and Data Acquisition System (SCADA). Este trabalho apresenta uma metodologia para resolver o problema de diagnóstico de alarmes em sistemas de energia, através de um modelo de otimização de programação binária irrestrita. Este modelo é desenvolvido com base no conjunto de coberturas mínimas que abrange a lógica e a filosofia dos projetos de proteção empregados por empresas de energia elétrica. A ideia principal é associar os alarmes dos relés de proteção relatados pelo sistema SCADA e com os estados esperados das funções de relé de proteção. Os estados esperados são modelados usando a filosofia de proteção utilizada por especialistas em empresas de energia elétrica. Um Algoritmo Genético Adaptativo (AGA) é desenvolvido para resolver o modelo de otimização de programação binária irrestrita. O AGA proposto tem a característica de usar somente dois parâmetros de controle, ou seja, o número de indivíduos na população e o número máximo de gerações. O algoritmo tem taxas de recombinação e mutação calibradas de forma dinâmica com base na saturação da população atual, tendo uma resposta imediata a possível convergência prematura para ótimos locais. A metodologia proposta para resolver o problema da localização de... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The fault section estimation in electric power systems is to identify faults in sections or devices using information from protective relays, circuit breakers and other information received from Supervisory Control and Data Acquisition Systems (SCADA). This work presents a methodology to solve the fault section estimation problem in power systems, through a model based on an unconstrained binary programming optimization model. This model is developed based on the parsimonious set covering theory and the protection philosophy logic employed by electric companies. The main idea is to associate the alarms of the relay protection functions reported by the SCADA system with the expected states from the protective relay functions. The expected states are modeled using protection philosophy logic employed by experts in electric companies. An Adaptive Genetic Algorithm (AGA) is developed to solve the unconstrained binary programming optimization model. The proposed AGA has the characteristic to use only two control parameters, i.e., number of individuals in the population and maximum number of generations. The algorithm has automatic and dynamically calibrated recombination and mutation rates based on the saturation of the current population, having an immediate response to possible premature convergence to local optima. The methodology proposed to solve the problem of shortages sections location was implemented in the C ++ programming language and the tests are done ... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Submitted by Samira Prince (prince@ufpa.br) on 2012-10-04T14:54:56Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_EstudosEstrategiasIdentificacao.pdf: 2040894 bytes, checksum: 421158111d58a4a457e1d3b266d03ac6 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Rosa Silva(arosa@ufpa.br) on 2012-10-08T12:57:43Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_EstudosEstrategiasIdentificacao.pdf: 2040894 bytes, checksum: 421158111d58a4a457e1d3b266d03ac6 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-10-08T12:57:43Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_EstudosEstrategiasIdentificacao.pdf: 2040894 bytes, checksum: 421158111d58a4a457e1d3b266d03ac6 (MD5) Previous issue date: 2012 / FAPESPA - Fundação Amazônia de Amparo a Estudos e Pesquisas / Esta dissertação apresenta uma técnica para detecção e diagnósticos de faltas incipientes. Tais faltas provocam mudanças no comportamento do sistema sob investigação, o que se reflete em alterações nos valores dos parâmetros do seu modelo matemático representativo. Como plataforma de testes, foi elaborado um modelo de um sistema industrial em ambiente computacional Matlab/Simulink, o qual consiste em uma planta dinâmica composta de dois tanques comunicantes entre si. A modelagem dessa planta foi realizada através das equações físicas que descrevem a dinâmica do sistema. A falta, a que o sistema foi submetido, representa um estrangulamento gradual na tubulação de saída de um dos tanques. Esse estrangulamento provoca uma redução lenta, de até 20 %, na seção desse tubo. A técnica de detecção de falta foi realizada através da estimação em tempo real dos parâmetros de modelos Auto-regressivos com Entradas Exógenas (ARX) com estimadores Fuzzy e de Mínimos Quadrados Recursivos. Já, o diagnóstico do percentual de entupimento da tubulação foi obtido por um sistema fuzzy de rastreamento de parâmetro, realimentado pela integral do resíduo de detecção. Ao utilizar essa metodologia, foi possível detectar e diagnosticar a falta simulada em três pontos de operação diferentes do sistema. Em ambas as técnicas testadas, o método de MQR teve um bom desempenho, apenas para detectar a falta. Já, o método que utilizou estimação com supervisão fuzzy obteve melhor desempenho, em detectar e diagnosticar as faltas aplicadas ao sistema, constatando a proposta do trabalho. / This dissertation presents a technique for detection and diagnosis of incipient faults, which cause changes in behavior of the system under investigation and are reflected in the mathematical model’s parameters values variation. As a testbed, was constructed a model of an industrial system computing environment Matlab/Simulink, which consists of a dynamic plant composed of two tanks linked to each other. The modeling of this plant was carried out by physical equations that describe the dynamics of the system. The fault, which the system was submitted, represents a gradual clogging in the exit pipe of the tank 2. This bottleneck causes a gradual reduction, up to 20%, of the pipe section. The technique of fault detection was performed by real-time estimation of parameters Auto-regressive models with exogenous inputs (ARX) with fuzzy and Recursive Least Squares (RLS) estimators. Already, the percentage clogging diagnosis of the pipe was obtained by a fuzzy system parameter tracking, fed back by the integral of the residue detection. Using this methodology, it was possible to detect and diagnose the simulated fault in three differents operating points of the system. In both techniques tested, the RLS method perform well, only to detect fault. Otherwise, the fuzzy method performed better, in detect and diagnose the fault applied to the system, noting the work propose.

Submitted by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2013-04-24T22:20:18Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_MetodologiaBaseadaSistema.pdf: 3157869 bytes, checksum: 55c39d3112e68ac91f756b8079139905 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Rosa Silva(arosa@ufpa.br) on 2013-04-29T15:03:22Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_MetodologiaBaseadaSistema.pdf: 3157869 bytes, checksum: 55c39d3112e68ac91f756b8079139905 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-04-29T15:03:22Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_MetodologiaBaseadaSistema.pdf: 3157869 bytes, checksum: 55c39d3112e68ac91f756b8079139905 (MD5) Previous issue date: 2013 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Desde a incorporação da automação no processo produtivo, a busca por sistemas mais eficientes, objetivando o aumento da produtividade e da qualidade dos produtos e serviços, direcionou os estudos para o planejamento de estratégias que permitissem o monitoramento de sistemas com o intuito principal de torna-los mais autônomos e robustos. Por esse motivo, as pesquisas envolvendo o diagnóstico de faltas em sistemas industriais tornaram-se mais intensivas, visto a necessidade da incorporação de técnicas para monitoramente detalhado de sistemas. Tais técnicas permitem a verificação de perturbações, falta ou mesmo falhas. Em vista disso, essa trabalho investiga técnicas de detecção e diagnostico de faltas e sua aplicação em motores de indução trifásicos, delimitando o seu estudo em duas situações: sistemas livre de faltas, e sobre atuação da falta incipiente do tipo curto-circuitoparcial nas espiras do enrolamento do estator. Para a detecção de faltas, utilizou-se analise paramétrica dos parâmetros de um modelo de tempo discreto, de primeira ordem, na estrutura autoregressivo com entradas exógenas (ARX). Os parâmetros do modelo ARX, que trazem informação sobre a dinâmica dominante do sistema, são obtidos recursivamente pela técnica dos mínimos quadrados recursivos (MQR). Para avaliação da falta, foi desenvolvido um sistema de inferência fuzzy (SIF) intervala do tipo-2, cuja mancha de incerteza ou footprint of uncertainty (FOU), características de sistema fuzzy tipo-2, é ideal como forma de representar ruídos inerentes a sistemas reais e erros numéricos provenientes do processo de estimação paramétrica. Os parâmetros do modelo ARX são entradas para o SIF. Algoritmos genéricos (AG’s) foram utilizados para otimização dos SIF intervalares tipo-2, objetivando reduzir o erro de diagnóstico da falta identificada na saída desses sistemas. Os resultados obtidos em teste de simulação computacional demonstram a efetividade da metodologia proposta. / Since the incorporation of automation in the production processes, aiming at order to improve productivity and quality of products and services, researches on more efficient methodologies for fault diagnosis became more intensive. Such techniques allow the early detection of faults, before then lead to failures. This work investigates techniques for detection and diagnosis of faults and its application to induction motors, limiting their study to two situations, namely: system free of faults and system under incipient partial short-circuit in the coils the stator winding. For faults detection, parametric analysis of fist order ARX (autoregressive with exogenous input) were applied. The parameters of identified ARX modes, which bring information about the dynamics of the dominant system, are recursively obtained by the techniques of recursive least squares (RLS). In order to evaluate the capability for early fault detection, a type-2 interval fuzzy system was developed. This kind of fuzzy system has capability to capture a larger set of uncertainties than conventional (type-1) fuzzy systems. The footprint of uncertainty (FOU), characteristic of type-2 fuzzy system, is a way to accounts for uncertainties coming from noise and numerical errors from the process of parameter estimation. The ARX model parameters are the inputs to the supervisor system. Genetic algorithms (GA’s) were used for optimization of SIF interval type-2, aiming at to reduce the diagnostic error. The results obtained in tests of computer simulation show the effectiveness of the proposed methodology.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:31Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-02-19Bitstream added on 2014-06-13T20:09:42Z : No. of bitstreams: 1 martins_jrd_me_ilha.pdf: 2522090 bytes, checksum: f59e117ff382b22406c99cdc0096ef37 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Este trabalho apresenta uma metodologia para detecção e classificação de faltas do tipo curto-circuito. Esta operação de diagnóstico tem como principal operador um banco de redes neurais artificiais (RNAs) do tipo ARTMAP Nebulosa. Tal ferramenta segue a principal filosofia das RNAs: o reconhecimento de padrões, através de um trei- namento supervisionado inicial, responsável por atualizar os parâmetros das redes con- comitantemente com os resultados desejados. Finalizada a fase de adaptação, as redes serão capazes de, após receber novos padrões, classificá-los, de forma a propiciar, ao operador, informações importantes quanto ao estado de transmissão de barras presentes em um determinado complexo elétrico. Aqui, tomou-se como modelo a simulação de um grande alimentador real, composto por mais de 800 barras. Aliados às RNAs, tam- bém foram aplicadas, no que se refere à análise de dados amostrados de corrente elétri- ca, duas importantes e flexíveis ferramentas matemáticas: a Transformada de Fourier e a Transformada Wavelet. .Observa-se, ao final do trabalho, que os resultados apresenta- dos são bastante encorajadores, o que possibilitaria a utilização do programa em um ambiente real / This work presents a detection and classification of short-circuit faults metho- dology. The main operator of this diagnostic operation is a Fuzzy ARTMAP Artificial Neural Networks (ANN) bank. This tool follows the ANN’s main core: pattern recogni- tion, through an initial supervised training stage, responsible for updating the parame- ters of the networks con-comitant with the desired results. Completed the adaptation phase, the network will be able to, after receiving new standards, classifying them in order to provide to the operator important information about the state of transmission of bars present in a given complex electric. Here, there is, like a model, a simulation of a real big feeder, comprising more than 800 bars. Besides the ANNs, two important and flexible mathematical tools were also applied with regard to the analysis of sampled data of electric current: Fourier Transform and Wavelet Transform. At the end of the work the results presented are very encouraging, which would allow the use of the pro- gram in a no simulations real environment

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This thesis proposes an Intelligent Alarm Processor for fault diagnosis in electrical power systems. The objective is to develop a methodology for automatic fault analysis using reported alarms from Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) to allow the use of diagnosis systems in large power systems. The proposal can be used in real-time decision support systems to assist control center‟s operators during the decision-making after unscheduled contingencies with relevant information to power system restoration. This work expects to contribute to the development of advanced alarm management logics that allow modifying the chronological sequence of reported alarms, event mapping and the generation of operating patterns of protection systems according to topology network. Still, mathematical programming models have been formulated as a parsimonious set covering problem to fault section estimation and identification of protective devices with improper operation. Among these models, it stands out the model that deals with integrated analysis of reported alarms, events and diagnosis that better explain the alarms. The proposed approach has been tested in different portions of the Southern Brazilian power system. The results show that alarm processing allows the practical implementation of intelligent diagnosis methods in existing supervisory systems. The proposed diagnosis methods show better performance and accurate solutions than other methods presented in literature. / Esta tese propõe um Processador Inteligente de Alarmes para diagnóstico de faltas em sistemas elétricos de potência. O objetivo é desenvolver uma metodologia para a análise automática de faltas a partir dos alarmes reportados no sistema de supervisão e aquisição de dados (SCADA) que possibilite o uso de métodos de diagnóstico em sistemas de potência de grande porte. Essa proposta pode ser empregada em sistemas de apoio à decisão em tempo real, que auxiliem operadores de centros de controle do sistema (COS) na tomada de decisão após desligamentos não programados, com informações pertinentes para o restabelecimento do sistema. O trabalho espera contribuir com o desenvolvimento de lógicas avançadas de gerenciamento de alarmes que possibilitem a reordenação cronológica dos alarmes reportados, o mapeamento dos eventos e a geração de padrões de funcionamento de sistemas de proteção de acordo à topologia da rede. Além disso, os modelos de programação matemática foram formulados como um problema de recobrimento de conjuntos parcimonioso, para estimação da seção em falta e identificação dos dispositivos de proteção com atuação indevida. Dentre esses modelos, destaca-se o modelo que analisa, de forma integrada, os alarmes reportados e determina os eventos e diagnósticos que melhor explicam os alarmes. A abordagem proposta foi testada em diferentes porções do sistema sul do sistema interligado nacional (SIN). Os resultados mostram que as rotinas desenvolvidas para o processamento de alarmes permite a implantação prática de métodos inteligentes de diagnóstico em sistemas supervisórios existentes. Os métodos propostos para diagnóstico de faltas mostraram desempenhos e precisão nos resultados superiores a outros métodos presentes na literatura.

This work proposes a hybrid system for alarm processing and fault diagnosis in electrical networks which use two methods of computational intelligence: Generalized Regression Neural Network and Genetic Algorithms. The neural network has the function of processing the set of received alarms and present as a response the characteristic(s) event(s), using for this, an elaborated knowledge based on the functional diagrams for protection and interviews with operators. Six modules were implemented for different neural components of a test system, according to their protection schemes. The output of these modules is used as input to the GA which has to do a combined analysis along with its database and provide the operator with the main protective components involved in the incident, as well as the probable causes of defects and actions to be taken in order to return the system in the shortest possible time and greater safety. For average inserted random errors of 0%, 7,73%, 15,46% and 23,19% in the received alarms, the system was able to diagnoses correctly in 100%, 93,60%, 74,26% and 48,07% of the cases respectively. It was found that the genetic algorithm improved the results obtained by neural network with good capability of generalization and condition to present multiple solutions, and the response time of the hybrid system was acceptable to the under consideration problem. / O presente trabalho propõe um sistema híbrido para processamento de alarmes e diagnóstico de faltas em redes elétricas com a utilização de dois métodos de inteligência computacional: Generalized Regression Neural Network e Algoritmos Genéticos. A rede neural tem a função de processar o conjunto de alarmes reportados e apresentar como resposta o evento(s) característico(s), utilizando-se, para isso, de um conhecimento elaborado com base nos diagramas funcionais da proteção e entrevista com operadores. Foram implementados seis módulos neurais para diferentes componentes de um sistema teste, de acordo com os seus respectivos esquemas de proteção. A saída destes módulos é utilizada como entrada para o AG que deve fazer uma análise combinatória juntamente com sua base de dados e apresentar ao operador os principais componentes de proteção envolvidos na incidência, bem como as prováveis causas do defeito e ações a serem tomadas de forma a restabelecer o sistema no menor tempo possível e com maior segurança. Para erros aleatórios médios inseridos de 0%, 7,73%, 15,46% e 23,19% nos alarmes reportados, o sistema se mostrou capaz de diagnosticar corretamente em respectivamente 100%, 93,60%, 74,26% e 48,07% dos casos. Verificou-se que o algoritmo genético melhorou os resultados obtidos pela rede neural, apresentando boa capacidade de generalização e condições de apresentação de múltiplas soluções, sendo o tempo de resposta do sistema híbrido aceitável para o problema tratado.

Orientador: Fábio Bertequini Leão / Resumo: Este trabalho apresenta modelos de programação não linear e linear inteira binária como novos métodos para resolver o problema de diagnóstico de faltas em sistemas de transmissão de energia elétrica. Os modelos de otimização são desenvolvidos com base no conjunto de coberturas mínimas e possui como restrições as equações que descrevem a lógica e a filosofia de proteção empregadas por empresas de energia elétrica. As equações de restrições modelam a associação dos alarmes dos relés de proteção informados pelo sistema de supervisão e aquisição de dados (SCADA) com os estados esperados das funções dos relés de proteção. Os modelos de programação matemática realizam o diagnóstico de falta em uma única etapa, identificando a seção em falta através da análise dos estados dos disjuntores e das funções de proteção associadas a cada equipamento do sistema elétrico. O modelo proposto é um problema muito complexo de programação não linear inteira binária, portanto é reformulado como outro problema, em que algumas expressões são linearizadas, o que resulta em um modelo matemático de programação linear inteiro binário. A solução ótima obtida pelo modelo proposto é encontrada utilizando solvers comerciais de programação matemática. Os resultados obtidos mostram eficiência e robustez do modelo matemático. Na literatura, o problema de diagnóstico de falta é resolvido principalmente por técnicas heurísticas, portanto, o método proposto é inovador. / Doutor

Submitted by Emanuel Varela Cardoso (emanuel.varela@ufcg.edu.br) on 2018-05-07T20:46:33Z No. of bitstreams: 1 WELLINSÍLVIO COSTA DOS SANTOS – TESE (PPGEE) 2016.pdf: 10591682 bytes, checksum: 97299060f7fb8f9c7f837b25352da777 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-07T20:46:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 WELLINSÍLVIO COSTA DOS SANTOS – TESE (PPGEE) 2016.pdf: 10591682 bytes, checksum: 97299060f7fb8f9c7f837b25352da777 (MD5) Previous issue date: 2016-08-15 / Capes / Uma técnica baseada em análise de transitórios eletromagnéticos é proposta para identificar faltas de alta impedância (FAI) em redes de distribuição. O algoritmo dispensa conhecimento dos parâmetros dos alimentadores e faz uso da transformada wavelet discreta (TWD) para monitorizar fenômenos transitórios associados a distúrbios no sistema de distribuição. A metodologia proposta é avaliada através de simulações em um programa de transitórios eletromagnéticos (EMTP) em um sistema de 13,8 kV, que foi modelado a partir de dados de uma rede de distribuição brasileira real. Além de FAI, foram simulados outros tipos de distúrbios, tais como faltas de baixa impedância, chaveamentos de novas linhas e bancos de capacitores. Os resultados obtidos demonstraram que o método é capaz de detectar a perturbação logo após o seu início e distingui-la de outros distúrbios, além de proporcionar uma redução significativa da região de localização da FAI. / An electromagnetic transient analysis-based technique is proposed to identify high impedance faults (HIF) in distribution networks. The algorithm dispenses knowledge of the feeder parameters and makes use of discrete wavelet transform (TWD) to monitor transient phenomena associated with disturbances in the distribution system. The proposed methodology is evaluated through simulations in an electromagnetic transient program (EMTP) in a 13.8 kV system, which was modeled from actual Brazilian distribution network data. Besides HIF, other types of disturbances were simulated, such as low impedance fault, and switching of lines and capacitor banks. Obtained results have shown that the method is able to detect the disturbance soon after its inception and distinguish it from other disorders, as well as providing a significant reduction in the region of its location for maintenance crews.