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Análise do carregamento de sistemas de subtransmissão e de distribuição usando redes neurais artificiais / Analysis of the loading systems subtransmission and distribution systems using artificial neural networksAndrade, Marcel Coelho 09 August 2012 (has links)
ANDRADE, M. C. Análise do carregamento de sistemas de subtransmissão e de distribuição usando redes neurais artificiais. 2012. 132 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2012. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2012-09-27T18:05:36Z
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Previous issue date: 2012-08-09 / The monitoring of the electrical components loading is an aspect of great importance
to any power system, since the components safety conditions can be observed from it. The
present study proposes a computational method based on Artificial Neural Networks to
monitor the electrical components loading of the power distribution system, as transformers,
feeders and subtransmission lines. Based on the data collected from the substations meters,
containing the electric current values of the considered component, two analyses are done:
with load transfer and without load transfer. Thus, the aim is to determine the current
maximum values in both situations to the corresponding transformer, feeder, or
subtransmission line analyzed. Then it is sought to obtain the maximum loading in both cases
and, from these values, to determinate whether or not the component is operating in good
safety conditions. The maximum current with load transfer is simple to obtain, because it
consists only in the maximum value of electrical current data without any deeper analysis.
However, the maximum current without load transfer is very complex to be determined, once
the atypical conditions of the data must be eliminated. Thereby, a method using Artificial
Neural Networks was developed to estimate the values of the current to the analyzed
components. The results were very close to the real ones, proving the effectiveness of the
method. Finally, it can be concluded that the monitoring is perfectly possible to be performed,
allowing greater control over the loadings, avoiding damages to both the distribution system
and the power system as a whole. / O monitoramento do carregamento de componentes elétricos constitui-se em um
aspecto de grande importância para qualquer sistema de potência, pois a partir dele podem ser
observadas as condições de segurança dos seus componentes. O presente trabalho propõe um
método computacional baseado em Redes Neurais Artificiais para monitorar o carregamento
de componentes elétricos do sistema de distribuição de energia, como transformadores,
alimentadores e linhas de subtransmissão. A partir dos dados colhidos dos medidores das
subestações, contendo os valores de corrente do componente considerado, são realizadas duas
análises: com transferência de carga e sem transferência de carga. Desta maneira, objetiva-se
determinar os valores máximos de corrente nas duas situações para o correspondente
transformador, alimentador, ou linha de subtransmissão analisada. Busca-se então, obter o seu
carregamento máximo em ambos os casos e a partir desses valores, determinar se o
componente está ou não operando em boas condições de segurança. O valor máximo de
corrente com transferência de carga é simples de ser obtido, pois consiste apenas no valor
máximo dos dados de corrente sem qualquer tipo de análise mais aprofundada. Porém, o valor
máximo de corrente sem transferência de carga é bastante complexo de ser determinado, pois
as condições atípicas dos dados devem ser eliminadas. Desta forma, um método empregando
Redes Neurais Artificiais foi desenvolvido para obter este valor de corrente para os
componentes analisados. Os resultados se mostraram bem próximos dos valores reais,
comprovando a eficácia do método. Finalmente, pode ser concluído que o monitoramento é
perfeitamente possível de ser realizado, possibilitando um maior controle sobre os
carregamentos, evitando danos tanto ao sistema de distribuição, como ao sistema de potência
como um todo.
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