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Algoritmos genéticos aplicados à proteção e estimação de harmônicos em sistemas elétricos de potência / Genetic algorithms applied to protection and harmonic estimation in electric power systemsSouza, Silvio Aparecido de 03 March 2008 (has links)
O objetivo de um sistema elétrico de potência é gerar energia elétrica e fornecer continuamente esta energia aos usuários finais dentro de padrões de qualidade aceitáveis. Neste contexto, diferentes aplicações usando algoritmos genéticos (AGs) para resolver problemas relacionados a sistemas elétricos de potência são apresentadas neste trabalho. A estimação de harmônicos, estudos relativos aos relés de freqüência e aplicações da proteção de distância são os assuntos investigados nesta tese. Para análise harmônica foram consideradas freqüências em sistemas de potência de até a vigésima quinta ordem, as quais foram estimadas pelos AGs e comparadas àquelas resultantes da análise quando da aplicação da Transformada Discreta de Fourier (TDF). Com respeito aos relés de freqüência, o objetivo foi estimar a amplitude, freqüência e ângulo de fase para diversas situações de formas de ondas utilizando uma nova estrutura que possa ser implementada dispondo em FPGAs (Field Programmable Gate Array). Finalmente, aplicados à proteção de distância, o principal propósito dos AGs foi identificar os fasores fundamentais da tensão e corrente e, então, calcular a impedância da linha medida pelo relé de distância associado. Cabe ressaltar que estes resultados também foram comparados ao método clássico da TDF. Todas as três abordagens foram formuladas como problemas de otimização, com objetivo de minimizar o erro estimado das variáveis envolvidas. Os resultados dessas aplicações mostram que o desempenho global dos Algoritmos Genéticos foi altamente satisfatório considerando-se as precisões das respostas encontradas. / The aim of electric power systems is to generate electricity and to deliver it continuously to the end-user in an acceptable standard. Therefore, different applications using genetic algorithms (GAs) to solve electric power system problems are presented in this work. Harmonic estimation, frequency relays and distance protection are the subjects investigated in this thesis. Concerning harmonic analysis, the ones up to the 25th order were considered in this work. They were estimated by GAs and compared to results obtained from the Discrete Fourier Transform (DFT) technique. Concerning frequency relays, the main objective was to estimate the amplitude, frequency and phase angle of waveforms using a new structure capable to be implemented in a FPGA (Field Programmable Gate Array). Finally, concerning distance protection, the main purpose was use the GAs to identify the fundamental voltage and current phasors and to calculate the line impedance seen by the distance relay. These results were also compared to those obtained from the classic DFT method. These three problems were formulated as an optimization problem, and the objective was to minimize the estimation error. The results from these applications show that the global performance of the genetic algorithms was highly satisfactory concerning the precision of the responses.
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Algoritmos genéticos aplicados à proteção e estimação de harmônicos em sistemas elétricos de potência / Genetic algorithms applied to protection and harmonic estimation in electric power systemsSilvio Aparecido de Souza 03 March 2008 (has links)
O objetivo de um sistema elétrico de potência é gerar energia elétrica e fornecer continuamente esta energia aos usuários finais dentro de padrões de qualidade aceitáveis. Neste contexto, diferentes aplicações usando algoritmos genéticos (AGs) para resolver problemas relacionados a sistemas elétricos de potência são apresentadas neste trabalho. A estimação de harmônicos, estudos relativos aos relés de freqüência e aplicações da proteção de distância são os assuntos investigados nesta tese. Para análise harmônica foram consideradas freqüências em sistemas de potência de até a vigésima quinta ordem, as quais foram estimadas pelos AGs e comparadas àquelas resultantes da análise quando da aplicação da Transformada Discreta de Fourier (TDF). Com respeito aos relés de freqüência, o objetivo foi estimar a amplitude, freqüência e ângulo de fase para diversas situações de formas de ondas utilizando uma nova estrutura que possa ser implementada dispondo em FPGAs (Field Programmable Gate Array). Finalmente, aplicados à proteção de distância, o principal propósito dos AGs foi identificar os fasores fundamentais da tensão e corrente e, então, calcular a impedância da linha medida pelo relé de distância associado. Cabe ressaltar que estes resultados também foram comparados ao método clássico da TDF. Todas as três abordagens foram formuladas como problemas de otimização, com objetivo de minimizar o erro estimado das variáveis envolvidas. Os resultados dessas aplicações mostram que o desempenho global dos Algoritmos Genéticos foi altamente satisfatório considerando-se as precisões das respostas encontradas. / The aim of electric power systems is to generate electricity and to deliver it continuously to the end-user in an acceptable standard. Therefore, different applications using genetic algorithms (GAs) to solve electric power system problems are presented in this work. Harmonic estimation, frequency relays and distance protection are the subjects investigated in this thesis. Concerning harmonic analysis, the ones up to the 25th order were considered in this work. They were estimated by GAs and compared to results obtained from the Discrete Fourier Transform (DFT) technique. Concerning frequency relays, the main objective was to estimate the amplitude, frequency and phase angle of waveforms using a new structure capable to be implemented in a FPGA (Field Programmable Gate Array). Finally, concerning distance protection, the main purpose was use the GAs to identify the fundamental voltage and current phasors and to calculate the line impedance seen by the distance relay. These results were also compared to those obtained from the classic DFT method. These three problems were formulated as an optimization problem, and the objective was to minimize the estimation error. The results from these applications show that the global performance of the genetic algorithms was highly satisfactory concerning the precision of the responses.
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