Orientador: Rubén Augusto Romero Lázaro / Coorientador: Marcos Julio Rider Flores / Banca: Jose Roberto Sanches Mantovani / Banca: Secundino Soares Filho / Resumo: Neste trabalho foi desenvolvido um modelo baseado em programação linear inteira mista para determinar o custo mínimo da operação de um sistema hidrotérmico de longo prazo em um mercado elétrico competitivo. O modelo é capaz de encontrar os valores ótimos de operação para um período futuro nas usinas térmicas e hidroelétricas, considerando os limites normais e de emergência e as perdas de potência ativa nas linhas de transmissão, para diferentes níveis de carregamento, com múltiplos reservatórios de acumulação e de regulação. Adicionalmente, a previsão da hidrologia foi modelada mediante modelo SARIMA para o período de análise, considerando o histórico dos dados hidrológicos. O modelo foi implementado na linguagem de modelagem matemática GMPL. O problema de programação linear inteira mista foi resolvido usando o solver GLPSOL. As predições das hidrologias foram feitas na linguagem estatística R. Foi desenvolvida uma interface gráfica para gerenciar o modelo em GMPL, a previsão hidrológica em R e o solver GLPSOL na linguagem Qt. Desta forma é possível adicionar novos modelos, alterar dados do modelo e visualizar os resultados. Todas as linguagens e softwares usados são livres de distribuição e modificação. Para o modelo desenvolvido foram analisados os seguintes casos: sistema de 6 barras; sistema uninodal brasileiro e sistema interligado peruano. Os resultados obtidos foram comparados com os resultados encontrados na literatura com o objetivo de validar a proposta deste trabalho / Abstract: In this work developed a model based on mixed integer linear programming to determine the minimum cost of operation of a hydrothermal system in a long-term competitive electricity market. The model is able to find the optimal values of operation for a future period in thermal and hydroelectric power plants, considering the normal and emergency limits and the active power losses in transmission lines, for different loading levels, with multiple storage reservoirs and dams. In addition, predicting the hydrology was modeled by the SARIMA model for the period of analysis, considering the hydrological historical data. The model was implemented in the language of mathematical modeling GMPL. The mixed linear integer programming problem was solved using solver GLPSOL. The predictions in the hydrology using the statistical language R. It was developed a graphical interface to manage the GMPL model, the hydrologic forecasting, and solver GLPSOL in Qt graphical language. By this way, is possible to add new models, change the data of the model and view the results. All languages and software used are free to distribute and modify. For the model developed the following cases were analyzed: 6 bar system; Brazilian uninodal system and Peruvian interconnected system. The results were compared with results in the literature in order to validate the proposal of this work / Mestre

Orientador: Carlos Roberto Minussi / Banca: Anna Diva Plasencia Lotufo / Banca: Sandra Cristina Marchiori de Brito / Resumo: Este trabalho tem por objetivo apresentar uma metodologia, para detecção e classificação de faltas de curto-circuito, direcionada para os eventos de alta impedância em subestações de energia elétrica. A detecção é executada por um cálculo algébrico simples via observação da diferença absoluta entre o valor eficaz médio estimado e o valor eficaz medido a partir da oscilografia das correntes trifásicas. Caso seja detectada a anomalia de corrente, procede-se a sua classificação baseada na lógica fuzzy. Trata-se de um problema que apresenta maiores dificuldades de identificação e classificação, tendo em vista que tais perturbações são sutis, o que se diferenciam em relação aos eventos caracterizados como de baixa e ou de média impedância. Os distúrbios de alta impedância, muitas vezes, não são detectados pelo sistema proteção. Neste caso, o sistema de proteção consideraos como uma operação em regime permanente, não distinguindo entre uma falta de alta impedância e um aumento/diminuição da corrente elétrica em decorrência das variações da demanda solicitada pelos consumidores. Ressalta-se que a metodologia, aqui proposta, segue os princípios formulados na referência Decanini (2008), com as devidas adaptações ao problema associado às faltas de alta impedância. A metodologia, proposta neste trabalho, usa dados oscilográficos que são processados de modo que a detecção e classificação das faltas possam ser estimadas através de um conjunto de características extraídas dos sinais de correntes. Este conjunto de característica é classificado pela lógica nebulosa e sua saída resulta na indicação do tipo da falta. Deve-se ressaltar que este algoritmo além de ser eficiente na detecção e classificação de faltas de alta impedância, sua eficiência destacase também na localização e detecção de faltas de baixa impedância... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: This work presents a methodology to detect and classify short circuit faults principally for high impedance occurrences in electrical power systems. The detection is executed by a simple algebraic calculus observing the absolute difference with the efficient medium estimated value and the efficient value measured from the oscillogram of the three-phase currents. When a current anomaly is detected the classification is based on the fuzzy logic. It is a problem that presents some difficulties in identification and classification, considering that these perturbations are little which are different from the events characterized as low or medium impedance. The high impedance perturbations sometimes are not detected by the protection system. In this case, the protection system considers as one operation in steady state, and do not distinguish with a high impedance fault or an increasing/ decreasing of the electrical current due to the demand variation requested by the users. It is emphasized that the proposed methodology follows the fundamentals according the reference Decanini (2008), with the adaptations to the associated problem to the high impedance faults. The proposed methodology use oscillogram data that are processed in a way that the detection and classification of the faults are estimated by a set of characteristics from the current signals. This set is classified by logic fuzzy and the output results on the type of the fault. It is emphasized that this algorithm besides being efficient is detecting and classifying high impedance faults, is also efficient in localizing and detecting low impedance faults. The necessary data for the diagnosis of the faults were obtained by simulation of a radial feeder model with the ATP software. Results are satisfactory and show the viability of the proposed methodology that is faster for obtaining the solutions and is able to detect... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Orientador: Rubén Augusto Romero Lázaro / Coorientador: Marcos Julio Rider Flores / Banca: Jose Roberto Sanches Mantovani / Banca: Antonio Padilha Feltrin / Banca: Eduardo Nobuhiro Asada / Banca: Ariovaldo Verandio Garcia / Resumo: O problema do planejamento de sistemas de distribuição de energia elétrica consiste em determinar as mudanças que precisam ser feitas no sistema visando atender as condições de demanda futura, respeitando os critérios técnicos de operação e segurança, tudo isto sob um mínimo custo econômico (no caso da otimização monoobjetivo). A modelagem do problema de planejamento da expansão de sistemas de distribuição inclui a repotenciação de subestações existentes, a alocação e dimensionamento de novas subestações, o recondutoramento de alimentadores existentes, a construção e seleção do tipo de cabo para alimentadores novos e a seleção da topologia do sistema (reconfiguração). Além disso, o modelo considera que a expansão do sistema pode ser executada em vários estágios, propondo assim uma formulação dinâmica do problema de planejamento. É apresentada neste trabalho uma estratégia de decomposição para dividir o problema no subproblema da seleção das subestações e na solução de problemas de reconfiguração e recondutoramento dependentes. São desenvolvidos algoritmos heurísticos, que combinados com a metaheurística Busca Tabu, permitem uma exploração eficiente do espaço de busca. A estratégia de decomposição mencionada permite o uso da programação paralela, conseguindo diminuir o tempo de processamento. O método proposto é testado usando casos de grande porte da literatura, mostrando um excelente desempenho / Abstract: The distribution system expansion planning problem consists of to determine the investments that need to be made in the system to meet future demand conditions, satisfying technical criteria for operation and safety, all under a minimum economic cost (in the case of mono-objective optimization). The modeling of the planning problem includes the expansion of existing substations, the allocation and design of new substations, the reconductoring of existent feeders, the selection of the type of conductor for new feeders and the selection of the system topology (reconfiguration). Furthermore, the model assumes that the expansion of the system can be performed in several stages, thus it is proposed dynamic planning problem formulation. In this paper work, it is presented a decomposition strategy to separate the problem into the subproblems of selection of the substations, reconfiguration and selection of the conductor feeders. Heuristic algorithms are developed, which combined with the Tabu Search metaheuristic, allow an efficient exploration of the space of search. The decomposition strategy aforementioned allows the use of parallel programming, achieving reduced processing time. The proposed method is tested using large cases in the literature, showing excellent performance / Doutor

Orientador: Carlos Roberto Minussi / Banca: Francisco Villarreal Alvarado / Banca: Jozué Vieira Filho / Banca: Osvaldo Ronald Saavedra Mendez / Banca: Eduardo Nobuhiro Asada / Resumo: Nesta tese apresenta-se uma proposta para análise da estabilidade estática de tensão de sistemas de energia elétrica utilizando uma rede neural baseada na arquitetura ART (Adaptive Resonance Theory), designada rede neural ARTMAP Fuzzy. As redes neurais ARTdescendentes apresentam as características de estabilidade e plasticidade, as quais são propriedades imprescindíveis para a realização do treinamento e execução da análise de forma rápida e confiável. A versão ARTMAP Fuzzy é uma rede neural supervisionada, ou seja, a extração do conhecimento se processa por estímulos de entrada e de saída. O problema da análise de estabilidade de tensão é formulado considerando-se o estímulo de entrada composto pelas potências ativa e reativa nodais. O estímulo de saída é adotado como sendo a margem de segurança, a qual representa a "distância" entre o ponto de operação do sistema e a fronteira da estabilidade estática de tensão. Esta margem de segurança é calculada, via análise de sensibilidade e álgebra matricial de Kronecker, a partir da função determinante da matriz jacobiana relativa ao problema do fluxo de potência de Newton-Raphson. A operacionalidade das redes neurais é constituída por três fases principais: treinamento (ou aprendizado), análise e treinamento continuado. A fase de treinamento requer uma grande quantidade de processamento, enquanto que a fase de análise é realizada, efetivamente, sem esforço computacional. Esta é, por conseguinte, a principal justificativa para o uso das redes neurais para a resolução de problemas complexos que exigem soluções rápidas, como é o caso de aplicações em tempo real. Na fase de treinamento, o perfil de geração e de carga do sistema elétrico é gerado empregando-se uma distribuição aleatória (ou pseudo-aleatória) e a respectiva saída (margem de segurança) calculada via execução... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: This work develops a methodology to effectuate static voltage stability of electrical power systems by neural network. The neural network used is based on the ART (Adaptive Resonance Theory) architecture, named ARTMAP Fuzzy neural network. The ART descendent neural networks present the characteristics of stability and plasticity, which are important properties to execute the training and the analysis fast and reliable. The ARTMAP Fuzzy version is a supervised neural network, i.e. the extraction of the knowledge is processed by input/output stimulus. The voltage stability analysis problem is formulated considering the input stimulus composed by the active and reactive nodal power. The output stimulus is adopted as the security margin, which represents the distance with the operation point and the static voltage stability frontier. The security margin is calculated by sensitivity analysis and Kronecker algebra from the determinant function of the Jacobian matrix related to the power flow problem by Newton-Raphson. Neural Network operation is constituted by three principal phase: training (or learning), analysis and continuous training. The training phase needs great processing effort, while the analysis is effectuated without computational effort. This is the principal advantage to use neural networks to solve complex problems that need fast solutions as the real time applications. On the training phase, the generation and load profile is generated using a random (or pseudo random) distribution and the respective output (security margin) is calculated by executing a conventional power-flow with adequate adaptations. The procedure proposed is independent of how is defined the generation dispatch and how the system load evolves. This is a more realistic approach, when compared to the most of the proposals found on the specialized literature that considers the load increasing linearly... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Orientador: Carlos Roberto Minussi / Banca: Anna Diva Plasencia Lotufo / Banca: Mara Lúcia Martins Lopes / Banca: Arlan Luiz Bettiol / Banca: Edmárcio Antonio Belati / Resumo: 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... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: 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 / Doutor