Submitted by ELENILSON DE VARGAS FORTES null (vargasfortes@yahoo.com.br) on 2016-10-27T22:01:08Z No. of bitstreams: 1 Tese.pdf: 4090366 bytes, checksum: c721654fbc082e717b79dc074adcbfa0 (MD5) / Approved for entry into archive by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br) on 2016-11-03T18:32:27Z (GMT) No. of bitstreams: 1 fortes_ev_dr_ilha.pdf: 4090366 bytes, checksum: c721654fbc082e717b79dc074adcbfa0 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-11-03T18:32:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 fortes_ev_dr_ilha.pdf: 4090366 bytes, checksum: c721654fbc082e717b79dc074adcbfa0 (MD5) Previous issue date: 2016-10-21 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Este trabalho apresenta o Algoritmo Genético de Chu-Beasley Especializado para realizar o ajuste coordenado dos parâmetros de controladores Proporcional-Integral e suplementares de amortecimento (Estabilizadores de Sistemas de Potência e Interline Power Flow Controller - Power Oscillation Damping) em sistemas elétricos de potência multimáquinas. O objetivo principal deste trabalho é inserir amortecimento adicional às oscilações eletromecânicas de baixa frequência classificadas como local e interárea. Para representar o sistema, é utilizado o Modelo de Sensibilidade de Corrente. Desse modo, todos os seus dispositivos e componentes foram modelados por injeção de corrente e, portanto, um novo modelo de injeção de corrente para o Interline Power Flow Controller é apresentado. Três sistemas teste foram utilizados nas simulações realizadas neste trabalho, sendo: Simétrico de Duas Áreas, New England e o Sul Brasileiro Reduzido. O desempenho da metodologia proposta (Algoritmo Genético de Chu-Beasley Especializado), no que concerne ao ajuste dos parâmetros dos controladores, foi comparado a outros dois algoritmos bastantes difundidos na literatura: Particle Swarm Optimization e o Algoritmo Genético com Elitismo. Os resultados demonstraram que o algoritmo Genético de Chu-Beasley Especializado foi mais eficiente que as demais técnicas apresentadas, obtendo soluções robustas quando variações de cargas foram consideradas, sendo, portanto, credenciado como ferramenta no estudo da análise da estabilidade a pequenas perturbações. / CNPq: 141084/2016-2

Orientador: Percival Bueno de Araujo / Resumo: Este trabalho apresenta o Algoritmo Genético de Chu-Beasley Especializado para realizar o ajuste coordenado dos parâmetros de controladores Proporcional-Integral e suplementares de amortecimento (Estabilizadores de Sistemas de Potência e Interline Power Flow Controller - Power Oscillation Damping) em sistemas elétricos de potência multimáquinas. O objetivo principal deste trabalho é inserir amortecimento adicional às oscilações eletromecânicas de baixa frequência classificadas como local e interárea. Para representar o sistema, é utilizado o Modelo de Sensibilidade de Corrente. Desse modo, todos os seus dispositivos e componentes foram modelados por injeção de corrente e, portanto, um novo modelo de injeção de corrente para o Interline Power Flow Controller é apresentado. Três sistemas teste foram utilizados nas simulações realizadas neste trabalho, sendo: Simétrico de Duas Áreas, New England e o Sul Brasileiro Reduzido. O desempenho da metodologia proposta (Algoritmo Genético de Chu-Beasley Especializado), no que concerne ao ajuste dos parâmetros dos controladores, foi comparado a outros dois algoritmos bastantes difundidos na literatura: Particle Swarm Optimization e o Algoritmo Genético com Elitismo. Os resultados demonstraram que o algoritmo Genético de Chu-Beasley Especializado foi mais eficiente que as demais técnicas apresentadas, obtendo soluções robustas quando variações de cargas foram consideradas, sendo, portanto, credenciado como ferramenta no estudo da análise d... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Doutor

Orientador: Percival Bueno de Araujo / Resumo: As perturbações ou variações de carga produzem oscilações eletromecânicas que devem ser amortecidas o mais rápido possível para garantir confiabilidade e estabilidade da rede. Neste trabalho apresenta-se uma análise do dispositivo FACTS Interline Power Flow Controller (IPFC) e o controlador Proporcional Integral (PI) no gerenciamento dos fluxos de potência e a influência dos Estabilizadores do Sistema de Potência (ESP) e do IPFC Power Oscillation Damping (POD) sobre a estabilidade do sistema elétrico de potência. Neste trabalho enfoca-se nos estudos de estabilidade a pequenas perturbações usando um Algoritmo Genético Adaptativo com Hiper-mutação (AGAH) para ajustar os parâmetros dos controladores suplementares de amortecimento, o Estabilizador de sistema de potência (ESPs) e o Power Oscillation Damping (POD) em forma coordenada. O AGAH tem como objetivo encontrar os parâmetros ótimos do controlador para melhorar o amortecimento fraco das oscilações de baixa frequência locais e inter-área. Neste trabalho representa-se o sistema de elétrico de potência com a inclusão do dispositivo Interline Power Flow Controller com o modelo de sensibilidade de corrente (MSC). Considera-se como sistema teste o sistema Simétrico de Duas Áreas e o sistema New England como o intuito de avaliar o algoritmo proposto. As simulações são feitas no ambiente do MatLab. Por fim, apresenta-se a comparação do algoritmo genético com o desempenho do algoritmo proposto. / Abstract: Small-magnitude disturbances happen to produce electro-mechanical oscillations which should be damped as quickly as possible to ensure reliability and stability of the network. This work presents an analysis of Interline Power Flow Controller (IPFC) FACTS device and PI controller to control and manage power flow and also how Power System Stabilizers and IPFC Power Oscillations Damping (POD) controller influence over an electric power system stability. This work focuses on small-signal stability studies using an Adaptive Genetic Algorithm with Hyper-mutation (AGAH) in order to tune controller parameters in a coordinated way ensuring proper damping. AGAH aims to find optimal controller parameters to enhance the poor damping of local and inter-area low frequency oscillations. This works represents the electric power system and Interline Power Flow Controller device by a current sensitivity model (CSM). This paper considers two areas 14 bus symmetrical power system and New England power system in order to assess proposed algorithm. Coding and Simulations take place in MatLab platform. AGAH and GA get compared by time convergence and performance. This paper shows AGAH is an interesting optimization technique which outweighs GA. / Mestre

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