O presente trabalho tem como objetivo comparar o desempenho de diferentes metaheurísticas bio-inspiradas aplicadas à resolução de problemas de otimização multiobjetivo do controle de tensão e reativos, ou controle Volt/VAr, em redes elétricas inteligentes. Entre os algoritmos implementados estão o algoritmo genético, o algoritmo memético, a otimização por colônia de formigas, a otimização por enxame de partículas e o strength pareto evolutionary algorithm (SPEA2). Aplicações dos algoritmos à resolução de problemas de otimização do controle Volt/VAr, em redes de distribuição de energia elétrica com dimensões reais, são utilizadas para comparação de seus indicadores de desempenho. A avaliação é feita tanto em relação à velocidade de busca quanto em relação à qualidade da solução encontrada. Os algoritmos mostraram resultados promissores para aplicação a redes de distribuição com dimensões reais, encontrando soluções de qualidade em tempos de busca aceitáveis. Parte deste desempenho se dá pelos métodos meta-heurísticos, parte por conta da modelagem adotada no processo de otimização. / The present work aims at comparing the performance of different bio-inspired metaheuristics applied to the Volt/VAr control multiobjective optimization problem in smart grids. Among the algorithms implemented are the genetic algorithm, the memetic algorithm, ant colony optimization, particle swarm optimization and the strength pareto evolutionary algorithm (SPEA2). Applications of the algorithms to solve Volt/VAr control optimization problems in distribution networks with real dimensions are used to compare their performance indicators. The evaluation is done both in relation to the search speed and in relation to the quality of the solution found. The promising results show that the algorithms are applicable to distribution networks with real dimensions, finding quality solutions in acceptable search times. This performance is obtained due to both the metaheuristic methods, and the modeling adopted in the optimization process.

Esta tese apresenta um algoritmo capaz de detectar eventos que afetam a qualidade de energia e quantificar níveis de distorção harmônica utilizando poucos recursos de processamento. A carga de processamento reduzida é compatível com os processadores utilizados em medidores de faturamento monofásicos de baixo custo. Outros métodos de detecção, que exigem maior capacidade de processamento, podem comprometer o funcionamento destes medidores. O algoritmo proposto utiliza o sinal monofásico amostrado e gera sinais equivalentes a um sistema polifásico virtual capaz de detectar variações de tensão de curta duração e transitórios oscilatórios de baixa frequência. Distorções harmônicas presentes no sinal amostrado podem ser quantificadas em grupos, como múltiplos do número de fases virtuais criadas. São apresentados os algoritmos utilizados e os resultados obtidos com simulações para conversões A/D de 10 e 12 bits. O algoritmo foi testado com um processador de baixo custo com conversor A/D de 10 bits e seus resultados são comparados com as simulações. / This thesis presents an algorithm able to detect events that affect power quality and quantify levels of harmonic distortion using few memory and low processing resources. The reduced processing load is compatible with processors used in low-cost single-phase billing meters. Other detection methods, which require greater processing power, may compromise those meters operations. The proposed algorithm uses the phase sampled signal and generates a virtual equivalent polyphase system, capable of detecting voltage sags, swell and low frequency oscillatory transient signals. The harmonic distortion present in the sampled signal can be quantified in groups, related with the number of virtual phases created. The algorithms were simulated with 10 and 12 bits A/D and the results obtained are shown. A test meter, based on a low-cost processor with a 10 bits A/D converter, was programmed with this algorithm and its results are compared with simulations.

O presente trabalho tem como objetivo comparar o desempenho de diferentes metaheurísticas bio-inspiradas aplicadas à resolução de problemas de otimização multiobjetivo do controle de tensão e reativos, ou controle Volt/VAr, em redes elétricas inteligentes. Entre os algoritmos implementados estão o algoritmo genético, o algoritmo memético, a otimização por colônia de formigas, a otimização por enxame de partículas e o strength pareto evolutionary algorithm (SPEA2). Aplicações dos algoritmos à resolução de problemas de otimização do controle Volt/VAr, em redes de distribuição de energia elétrica com dimensões reais, são utilizadas para comparação de seus indicadores de desempenho. A avaliação é feita tanto em relação à velocidade de busca quanto em relação à qualidade da solução encontrada. Os algoritmos mostraram resultados promissores para aplicação a redes de distribuição com dimensões reais, encontrando soluções de qualidade em tempos de busca aceitáveis. Parte deste desempenho se dá pelos métodos meta-heurísticos, parte por conta da modelagem adotada no processo de otimização. / The present work aims at comparing the performance of different bio-inspired metaheuristics applied to the Volt/VAr control multiobjective optimization problem in smart grids. Among the algorithms implemented are the genetic algorithm, the memetic algorithm, ant colony optimization, particle swarm optimization and the strength pareto evolutionary algorithm (SPEA2). Applications of the algorithms to solve Volt/VAr control optimization problems in distribution networks with real dimensions are used to compare their performance indicators. The evaluation is done both in relation to the search speed and in relation to the quality of the solution found. The promising results show that the algorithms are applicable to distribution networks with real dimensions, finding quality solutions in acceptable search times. This performance is obtained due to both the metaheuristic methods, and the modeling adopted in the optimization process.

O diagnóstico de eventos que afetam a qualidade da energia elétrica tem se tornado preocupação de magnitude mundial, em especial em dois temas importantes que são: a localização relativa da origem do evento (LROE) e a classificação automática da causa fundamental de eventos (CACFE). O primeiro está relacionado com a identificação da fonte do evento, isto é, a montante ou a jusante do medidor de qualidade de energia (MQE). O segundo pode ser dividido em dois grupos: a classificação das causas internas e das causas externas. As causas internas estão relacionadas a eventos produzidos pela operação do sistema elétrico (energização ou desenergização do sistema, energização de transformador, chaveamento de capacitores dentre outros), e as causas externas estão vinculadas a eventos produzidos por faltas externas ao sistema elétrico (contato com galhos de árvore, animais, descargas atmosféricas, dentre outros). Ambos os temas, LROE e CACFE, são abordados nesta tese de doutorado. Para classificar eventos por causas internas ou externas é necessário antes definir se realmente trata-se ou não de um evento, para o qual é imprescindível conhecer a LROE. Este último necessita de um processo de segmentação das formas de onda de tensão e corrente para funcionar de forma correta. A segmentação identifica segmentos transitórios e não transitórios nas formas de onda e contribui também na extração de características para os diferentes algoritmos de classificação. Neste sentido, neste trabalho de pesquisa é proposta uma metodologia de diagnóstico da qualidade de eventos, focada em LROE e CACFE. Para isto foram desenvolvidos diferentes algoritmos de segmentação, extração de características e classificação, sendo criada uma ferramenta computacional em MatLab® que inclui pré-processamento de sinais de tensão e corrente de um banco de dados real fornecido por uma concessionária do Estado de São Paulo. Além disto, foram propostos novos algoritmos de LROE com resultados satisfatórios quando comparados com outros dois disponíveis na literatura científica. Para as causas internas, dois novos índices são propostos para separar eventos produzidos por faltas e energização de transformadores. Finalmente, são propostos novos algoritmos de extração de características baseados na energia dos coeficientes de decomposição da transformada wavelet bem como o algoritmo à trous modificado. São propostos dois novos vetores de descritores de energia (VDE) baseados no primeiro segmento transitório do evento. Para a classificação destes eventos foi utilizado um algoritmo de indução de regras de decisão (CN2), que gera regras de simples implementação. Todos os métodos de classificação utilizados nesta tese estão baseados em regras, sendo seu desempenho avaliado por meio da matriz de confusão. / Diagnosing events that affect power quality have become a worldwide concern, especially with respect to two important issues related to the relative location of the event origin (RLEO) and automatic cause classification of events (ACCE). The first one is related to the identification of the event source, i.e. either upstream or downstream in relation to the power quality meter (PQM). The second one can be subdivided into two groups, namely the classification of internal causes and of external causes. Internal causes are related to events produced by power system operation (connection or disconnection of feeders, power transformer inrush, capacitor switching, amongst others) and external causes that are related to events produced by external faults to the power system (network contacts to tree branches, animals contact, atmospheric discharges, amongst others). Both topics, RLEO and ACCE, are herein considered. In order to classify events due to internal or external causes, one should first define whether it is an actual event, what demands the RLEO. This makes use of a segmentation process applied to the voltage and current waveforms. The segmentation identifies the transient and stationary segments within the waveforms, contributing also to the feature extraction for different classification algorithms. Based on the aforementioned, this research proposes a methodology to diagnose power quality events, focusing on RLEO and ACCE. Different algorithms of segmentation, feature extraction and classification were then developed by the use of a computational tool implemented in MatLab®, that considers also the preprocessing of voltage and current signals in a real data base which was made available by a distribution company in Sao Paulo State. Besides that, new RLEO algorithms have shown satisfactory results when compared to algorithms published in the scientific literature. As for the internal causes, two new indices were proposed in order to separate events produced by faults or by the connection of power transformers. New algorithms for feature extraction are proposed, which are based on the energy of decomposition coefficients of the wavelet transform as well as the modified à trous algorithm. Two vectors of energy descriptors are proposed, which are based on the first transient segment of the event. The classification of such events was carried out by an induction algorithm of decision rules (CN2), that generates easily implementable rules. All classification methods utilized in this thesis are based on rules and their performances are assessed by the confusion matrix.

Este trabalho estuda a possibilidade de se adicionar funções de detecção e registro de eventos, que afetam a qualidade de energia elétrica, aos medidores eletrônicos de faturamento. A presença destes medidores na grande maioria dos consumidores ligados à média tensão transforma este recurso em uma poderosa ferramenta de análise. A existência de canais de comunicação remota nestes medidores facilita a coleta dos dados e seu armazenamento. Estes dados transferidos para sistemas com alta capacidade de processamento permitem uma análise mais precisa dos eventos que ocorrem em toda a rede. Foram consideradas as limitações dos medidores de faturamento quanto à sua capacidade de processamento, memória e taxa de amostragem. Os eventos que podem ser detectados com estes medidores ficam restritos a variações de tensão de curta duração (VTCDs) e transitórios oscilatórios de baixa freqüência. As funções criadas para registro de eventos podem ser usadas para registro de sinais em regime permanente, aumentando a capacidade de diagnóstico e análise da qualidade da energia elétrica em locais da rede. São utilizadas como técnicas de detecção de eventos: as variações dos valores eficazes, a decomposição de sinais, a Norma Euclidiana Instantânea (NEI) e a transformada wavelet (TW). / This work shows the possibility to add new functions for detection and registration of disturbances that affect power quality to electronic billing meters. The widespread installation of these meters in the power network makes this resource a powerful analysis tool. Remote communication channels in these meters create an easy way for reading and registering such power quality events. Data transferred to powerful processing systems allow accurate analysis of events occurring in the power grid. The limitations on billing meters, namely processing resources, memory availability and sampling rate, were taken into account. Despite these limitations, the electronic meters can handle short duration voltage events and low-frequency oscillatory transients. Those new functions can also be used for registering steady state phenomena, extending the ability to diagnose power quality problems throughout the power network. Techniques like RMS variations, signal decomposition, instantaneous Euclidian norm and wavelet transform were used for detection of the considered power quality events.

O diagnóstico de eventos que afetam a qualidade da energia elétrica tem se tornado preocupação de magnitude mundial, em especial em dois temas importantes que são: a localização relativa da origem do evento (LROE) e a classificação automática da causa fundamental de eventos (CACFE). O primeiro está relacionado com a identificação da fonte do evento, isto é, a montante ou a jusante do medidor de qualidade de energia (MQE). O segundo pode ser dividido em dois grupos: a classificação das causas internas e das causas externas. As causas internas estão relacionadas a eventos produzidos pela operação do sistema elétrico (energização ou desenergização do sistema, energização de transformador, chaveamento de capacitores dentre outros), e as causas externas estão vinculadas a eventos produzidos por faltas externas ao sistema elétrico (contato com galhos de árvore, animais, descargas atmosféricas, dentre outros). Ambos os temas, LROE e CACFE, são abordados nesta tese de doutorado. Para classificar eventos por causas internas ou externas é necessário antes definir se realmente trata-se ou não de um evento, para o qual é imprescindível conhecer a LROE. Este último necessita de um processo de segmentação das formas de onda de tensão e corrente para funcionar de forma correta. A segmentação identifica segmentos transitórios e não transitórios nas formas de onda e contribui também na extração de características para os diferentes algoritmos de classificação. Neste sentido, neste trabalho de pesquisa é proposta uma metodologia de diagnóstico da qualidade de eventos, focada em LROE e CACFE. Para isto foram desenvolvidos diferentes algoritmos de segmentação, extração de características e classificação, sendo criada uma ferramenta computacional em MatLab® que inclui pré-processamento de sinais de tensão e corrente de um banco de dados real fornecido por uma concessionária do Estado de São Paulo. Além disto, foram propostos novos algoritmos de LROE com resultados satisfatórios quando comparados com outros dois disponíveis na literatura científica. Para as causas internas, dois novos índices são propostos para separar eventos produzidos por faltas e energização de transformadores. Finalmente, são propostos novos algoritmos de extração de características baseados na energia dos coeficientes de decomposição da transformada wavelet bem como o algoritmo à trous modificado. São propostos dois novos vetores de descritores de energia (VDE) baseados no primeiro segmento transitório do evento. Para a classificação destes eventos foi utilizado um algoritmo de indução de regras de decisão (CN2), que gera regras de simples implementação. Todos os métodos de classificação utilizados nesta tese estão baseados em regras, sendo seu desempenho avaliado por meio da matriz de confusão. / Diagnosing events that affect power quality have become a worldwide concern, especially with respect to two important issues related to the relative location of the event origin (RLEO) and automatic cause classification of events (ACCE). The first one is related to the identification of the event source, i.e. either upstream or downstream in relation to the power quality meter (PQM). The second one can be subdivided into two groups, namely the classification of internal causes and of external causes. Internal causes are related to events produced by power system operation (connection or disconnection of feeders, power transformer inrush, capacitor switching, amongst others) and external causes that are related to events produced by external faults to the power system (network contacts to tree branches, animals contact, atmospheric discharges, amongst others). Both topics, RLEO and ACCE, are herein considered. In order to classify events due to internal or external causes, one should first define whether it is an actual event, what demands the RLEO. This makes use of a segmentation process applied to the voltage and current waveforms. The segmentation identifies the transient and stationary segments within the waveforms, contributing also to the feature extraction for different classification algorithms. Based on the aforementioned, this research proposes a methodology to diagnose power quality events, focusing on RLEO and ACCE. Different algorithms of segmentation, feature extraction and classification were then developed by the use of a computational tool implemented in MatLab®, that considers also the preprocessing of voltage and current signals in a real data base which was made available by a distribution company in Sao Paulo State. Besides that, new RLEO algorithms have shown satisfactory results when compared to algorithms published in the scientific literature. As for the internal causes, two new indices were proposed in order to separate events produced by faults or by the connection of power transformers. New algorithms for feature extraction are proposed, which are based on the energy of decomposition coefficients of the wavelet transform as well as the modified à trous algorithm. Two vectors of energy descriptors are proposed, which are based on the first transient segment of the event. The classification of such events was carried out by an induction algorithm of decision rules (CN2), that generates easily implementable rules. All classification methods utilized in this thesis are based on rules and their performances are assessed by the confusion matrix.

Este trabalho estuda a possibilidade de se adicionar funções de detecção e registro de eventos, que afetam a qualidade de energia elétrica, aos medidores eletrônicos de faturamento. A presença destes medidores na grande maioria dos consumidores ligados à média tensão transforma este recurso em uma poderosa ferramenta de análise. A existência de canais de comunicação remota nestes medidores facilita a coleta dos dados e seu armazenamento. Estes dados transferidos para sistemas com alta capacidade de processamento permitem uma análise mais precisa dos eventos que ocorrem em toda a rede. Foram consideradas as limitações dos medidores de faturamento quanto à sua capacidade de processamento, memória e taxa de amostragem. Os eventos que podem ser detectados com estes medidores ficam restritos a variações de tensão de curta duração (VTCDs) e transitórios oscilatórios de baixa freqüência. As funções criadas para registro de eventos podem ser usadas para registro de sinais em regime permanente, aumentando a capacidade de diagnóstico e análise da qualidade da energia elétrica em locais da rede. São utilizadas como técnicas de detecção de eventos: as variações dos valores eficazes, a decomposição de sinais, a Norma Euclidiana Instantânea (NEI) e a transformada wavelet (TW). / This work shows the possibility to add new functions for detection and registration of disturbances that affect power quality to electronic billing meters. The widespread installation of these meters in the power network makes this resource a powerful analysis tool. Remote communication channels in these meters create an easy way for reading and registering such power quality events. Data transferred to powerful processing systems allow accurate analysis of events occurring in the power grid. The limitations on billing meters, namely processing resources, memory availability and sampling rate, were taken into account. Despite these limitations, the electronic meters can handle short duration voltage events and low-frequency oscillatory transients. Those new functions can also be used for registering steady state phenomena, extending the ability to diagnose power quality problems throughout the power network. Techniques like RMS variations, signal decomposition, instantaneous Euclidian norm and wavelet transform were used for detection of the considered power quality events.

Este trabalho apresenta o controle de potência em um gerador de indução duplamente alimentado (GIDA) utilizado em uma micro turbina eólica, visando o controle de potência ativa e reativa para minimizar as variações de tensão em redes rurais. Com a inserção destas fontes renováveis de energia no sistema de distribuição em baixa tensão, é fundamental analisar os impactos na qualidade de energia no ponto de conexão (PC) e implementar o controle adequado para atender os requisitos técnicos dos procedimentos de distribuição estabelecidos por norma. Uma equação é apresentada para relacionar a variação de tensão com a potência injetada em uma rede de distribuição em baixa tensão. Uma rede rural típica é emulada nesse trabalho para analisar este impacto na variação de tensão em áreas remotas. O sistema utiliza malhas de controle tradicionais PI para as correntes retóricas e malha de potência ativa e reativa, e as referências são então definidas para auxiliar a evitar uma violação da banda de variação de tensão permitida por norma. Devido ao fato de que a inserção de potência ativa em redes rurais é o principal fator de variação da tensão no PC, resultados experimentais são apresentados para validar a teoria desenvolvida e comprovar a eficácia do sistema projetado. / This work presents the power control in a double fed induction generator (DFIG) used in a wind turbine, aiming the control of active and reactive power to minimize the voltage variations in rural networks. With the insertion of these renewable energy sources in the low voltage distribution system, it is fundamental to analyze the impacts on the quality of energy at the point of connection (PC) and to implement adequate control to attend the technical requirements of the distribution procedures established by standard. An equation is presented to relate the voltage variation to the injected power in a low voltage distribution network. A typical rural network is emulated in this work to analyze this impact on the voltage variation in remote areas. The system uses traditional PI control meshes for rotor currents and active and reactive power mesh, and the references are then set to help prevent a violation of the allowable voltage variation band as per standard. Due to the fact that the insertion of active power in rural networks is the main factor of variation of the voltage in the PC, experimental results are presented to validate the developed theory and to prove the efficiency of the designed system.

CAPES / Este trabalho apresenta o desenvolvimento e implementação de um sistema constitu ído por um hardware para aquisição de sinais e um software para a análise da qualidade de energia. O sistema de aquisição contém uma interface para conexão com computadores pessoais para o envio dos dados coletados para serem analisados via software. O software é desenvolvido utilizando-se ferramentas livres, reduzindo, assim, o custo de implementação do sistema. Além disso, são empregadas as mais recentes de nições para o cálculo de potências, presentes na Norma IEEE 1459-2010, a qual descreve os cálculos de potências para sistemas desbalanceados em regimes não senoidais. Para se obter uma maior precisão nos resultados, é utilizado o ltro de Kalman para a decomposição dos sinais de tensão e corrente em suas componentes fundamental e harmônicas, o qual apresenta melhores resultados em regimes transitórios quando comparados à FFT. O trabalho descreve todo o desenvolvimento de hardware e software, incluindo a estrutura interna do software e detalhes da implementação computacional dos cálculos. Por fim, são apresentados os resultados simulados e experimentais para a validação da proposta, os quais são comparados com resultados teóricos e os resultados obtidos pelo analisador de energia Fluke 434. / This document describes the development and implementation of a power analyzer system that is composed by a signal acquisition hardware and a power analyzer software. The acquisition system contains an interface to connect personal computers and transfer the acquired data to be analized by the software. The software was developed using free tools and frameworks, what reduces the development cost. Furthermore, the latest de nitions for power computation are used, that are described by IEEE Std 1459-2010, for unbalanced and non-sinusoidal systems. ITo obtain results with better accuracy, it is used the Kalman lter to decompose the voltage and current signals into their fundamental and harmonic components. This document describe the development of hardware and software, including the internal software structure and implementation details of the power computations. Finally, simulation and experimental results are presented to validate the proposal. Then, these results are compared with theoretical results and the values obtained by the Fluke 434 Power Analyzer.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:50Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-04-26Bitstream added on 2014-06-13T19:40:17Z : No. of bitstreams: 1 malange_fcv_dr_ilha.pdf: 2238559 bytes, checksum: 4603e9cf1612e9f68b0c3cf1e7a80e43 (MD5) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Muitos esforços têm sido despendidos para tentar sanar problemas relacionados com Qualidade da Energia Elétrica (QEE), principalmente na automação de processos e desenvolvimento de equipamentos de monitorização que possibilitem maior desempenho e confiabilidade a todo o Sistema Elétrico. Esta pesquisa apresenta um sistema eficiente de identificador/classificador automático de distúrbios chamado de Rede Neuro-Fuzzy-Wavelet. A estrutura básica dessa rede é composta por três módulos: o módulo de detecção de anomalias onde os sinais com distúrbios são identificados, o módulo de extração de características onde as formas de onda com distúrbio são analisadas, e o módulo de classificação que conta com uma rede neural ARTMAP Fuzzy, a qual indica qual o tipo de distúrbio sofrido pelo sinal. Os tipos de distúrbios incluem os isolados de curto prazo, tais como: afundamento de tensão (sag), elevação de tensão (swell), os distúrbios de longo prazo como distorção harmônica, bem como distúrbios múltiplos simultâneos como afundamento de tensão com distorção harmônica e elevação de tensão com distorção harmônica. A concepção do sistema de inferência (neural wavelet ARTMAP fuzzy) permite realizar a classificação dos referidos distúrbios de forma robusta e com grande rapidez na obtenção das soluções. Testes apontam para o alto desempenho dessa rede na detecção e classificação correta dos tipos de distúrbios de tensão analisados, 100% de acerto. A forma robusta e grande rapidez na obtenção dos resultados, possibilita sua aplicação em tempo real, visto que o esforço computacional, muito pequeno, é alocado, basicamente, na fase de treinamento. Somente uma pequena parcela de tempo computacional é necessária para a efetivação das análises. Além do mais, a metodologia proposta pode ser estendida para a realização de tarefas mais complexas... / Many efforts have been spent to solve problems related to Power Quality (PQ), principally in process automation and developing monitoring equipments that can provide more reliability and behavior for the electrical system. This research presents an efficient automatic system to identify/classify disturbs by Fuzzy Wavelet Neural Network. The basic structure of this neural network is composed of three modules such as: module for detecting anomalies where the signals with disturbs are identified, module for extracting the characteristics where the wave forms with disturbs are analyzed, and the module of classification that contains a fuzzy ARTMAP neural network that shows the type of disturbs existing in the signal. The types of disturbs include the short term isolated ones which are: voltage dip (sag), voltage increasing (swell); the long term disturbs such as harmonic distortion as well as the multiple simultaneous ones like the voltage dip with harmonic distortion and voltage increasing with harmonic distortion. The inference system (neural wavelet ARTMAP fuzzy) allows executing the classification of the cited disturbs very fast and obtaining reliable results. This neural network provides high performance when classifying and detecting the voltage disturbs very fast with about 100% of accuracy. The speed in obtaining the results allows an application in real time due to a low computational effort, which is basically in the training phase of the neural network. A little time of the computational effort is spent for the analysis. Moreover the proposed methodology can be used for realizing more complex tasks, as for example the localization of the power sources of the voltage disturbs. It is a very important contribution in the power quality, mainly to be a needy activity for solutions on the specialized literature