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Modelagem multicritério em grupo para planejamento estratégico do controle de perdas no abastecimento de águaAQUINO, Daniela Silva de January 2006 (has links)
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Previous issue date: 2006 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / O planejamento estratégico para o controle de perdas em sistemas de abastecimento de água está envolvendo cada vez mais a participação de várias organizações na tomada de decisão sobre as ações a serem desenvolvidas, tendo em vista a crescente preocupação com as questões relacionadas à água. Essas organizações têm diferentes objetivos, responsabilidade e interesses, fazendo-se necessário um procedimento estruturado para a resolução dos conflitos. Nesse contexto, este trabalho concentra-se na tomada de decisão em grupo para o controle de perdas em sistemas de abastecimento de água. É proposto um modelo multicritério que faz uso da abordagem de estruturação de problemas, para facilitar o compartilhamento de informações a partir do desenvolvimento participativo, como forma de geração de idéias alternativas de solução e melhorar o processo de aprendizagem entre todos os membros envolvidos. Esse modelo é capaz de apoiar o processo de decisão em todas as fases: definição e estruturação do problema, identificação de possíveis alternativas de solução, análise das prioridades individuais e decisão final do grupo. Essa decisão final é realizada por meio do método proposto neste trabalho (Análise das Prioridades Individuais para Escolha em Grupo), que é baseado na problemática de escolha e leva em consideração a interpretação individual do problema pelos membros do grupo, de forma a permitir uma maior quantidade de decisores satisfeitos com o resultado obtido
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Análise das perdas em processos produtivos nas indústrias localizadas no perímetro do Complexo Industrial Portuário - SUAPESousa, Juliana Valença de 30 January 2012 (has links)
Submitted by João Arthur Martins (joao.arthur@ufpe.br) on 2015-03-05T18:11:45Z
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Previous issue date: 2012-01-30 / Esta pesquisa tem como objetivo analisar através de levantamento de dados às perdas em processos produtivos em sistemas de manufatura de indústrias que trabalhem com processos de transformação, e que utilizem a o Just in Time (JIT) em uma de suas linhas de produção, limitando-se como fronteira o perímetro do Complexo Industrial Portuário de Suape, localizado no litoral sul do Estado de Pernambuco. A hipótese principal levantada pressupõe que um dos principais fatores para as perdas nos processos produtivos em indústrias manufatureiras, seria a falta de conhecimento sobre a abordagem JIT ou a falta de treinamento adequado, o que não desenvolveria na mão de obra a percepção da importância que as pessoas, e as equipes de trabalho têm como peças chaves para o correto funcionamento no setor onde o JIT foi implantado. Os métodos aplicados foram de natureza qualitativa, com abordagem dedutivo-descritiva, por meio de questionários estruturados de auto-preenchimento. O tipo de amostragem é não-probabilistica por conveniência, haja vista as dificuldades encontradas para sua finalização. Os resultados encontrados apontam que os objetivos apresentados para implantação foram para o aumento da produtividade e a redução de custos dentro da seção de manufatura; constatou-se que a melhor forma de repasse de informações é através de treinamentos práticos em linhas de produção onde há o JIT implantado e aos voltados à realidade e problemas da empresa. Dessa forma, os colaboradores se mostram interessados em participar, e trabalhar de maneira a reduzir as perdas encontradas durante o processo produtivo; houve aumento da satisfação do cliente no cumprimento dos prazos de entregas estabelecidos por estes; nas condições, e no ambiente de trabalho dos entrevistados; na redução de estoques em processamento e estoques acabados, o percentual sobre a percepção da redução de perdas e na economia de recursos está em torno de 52%, em nível de concordância em relação à percepção das melhorias percebidas dentro do setor onde o JIT está implantado.
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[en] A STUDY ON ECONOMIC DISPATCH AND MINIMAL LOSSES IN ELECTRIC POWER SYSTEMS / [pt] ESTUDO SOBRE DESPACHO ECONÔMICO E PERDAS MÍNIMAS EM SISTEMA DE POTÊNCIAMATEUS NHUCH 22 September 2009 (has links)
[pt] Uma formulação geral do problema do despacho econômico de carga considerando as perdas nas linhas de transmissão, é apresentada dando ênfase e uma solução pelo método das penalidades de Fletcher Powell. Ao contrário do despacho de carga clássico, onde a solução é por vezes encontrada mediante ajustes repetidos das grandezas arbitradas, propõe-se resolver um sistema de inequações levando-se em consideração as restrições do problema, determinando pontos pertencentes a este conjunto de restrições. Vários testes foram realizados, comparando-se os resultados com aqueles obtidos por intermédio de outros métodos, provando-se a eficiência do algoritmo adotado tanto sob o ponto de vista de precisão quanto de convergência. / [en] The general formulation of a problem of economic dispatch concerning losses in transmission lines and the presentation with emphasis on a solution by the Fletcher Power penalty methold is employed. Not considerating the classic load flow where a solution is encountered by trail methods our purposal is to solve a system of inequalities taking into consideration the limits of the problem, determinig values belonging to the set of restrictions. Various tests were realized comparing the results with those obtained by the means of other methods, proving the efficiency of the algorithm from the point of view of precision and convergence.
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[en] INTELLIGENT SYSTEMS APPLIED TO FRAUD ANALYSIS IN THE ELECTRICAL POWER INDUSTRIES / [pt] SISTEMAS INTELIGENTES NO ESTUDO DE PERDAS COMERCIAIS DO SETOR DE ENERGIA ELÉTRICAJOSE EDUARDO NUNES DA ROCHA 25 March 2004 (has links)
[pt] Esta dissertação investiga uma nova metodologia, baseada em
técnicas inteligentes, para a redução das perdas comerciais
relativas ao fornecimento de energia elétrica. O objetivo
deste trabalho é apresentar um modelo de inteligência
computacional capaz de identificar irregularidades na
medição de demanda e consumo de energia elétrica,
considerando as características sazonais não lineares
das curvas de carga das unidades consumidoras,
características essas que são difíceis de se representar em
modelos matemáticos. A metodologia é baseada em três
etapas: categorização, para agrupar unidades consumidoras
em classes similares; classificação para descobrir
relacionamentos que expliquem o perfil da irregularidade no
fornecimento de energia elétrica e que permitam prever a
classe de um padrão desconhecido; e extração de
conhecimento sob a forma de regras fuzzy interpretáveis. O
modelo resultante foi denominado Sistema de Classificação
de Unidades Consumidoras de Energia Elétrica. O trabalho
consistiu em três partes: um estudo sobre os principais
métodos de categorização e classificação de padrões;
definição e implementação do Sistema de Classificação de
Unidades Consumidoras de Energia Elétrica; e o estudo de
casos. No estudo sobre os métodos de categorização foi
feito um levantamento bibliográfico da área, resultando em
um resumo das principais técnicas utilizadas para esta
tarefa, as quais podem ser divididas em algoritmos de
categorização hierárquicos e não hierárquicos. No estudo
sobre os métodos de classificação foram feitos levantamentos
bibliográficos dos sistemas Neuro-Fuzzy que resultaram em
um resumo sobre as arquiteturas, algoritmos de aprendizado
e extração de regras fuzzy de cada modelo analisado. Os
modelos Neuro-Fuzzy foram escolhidos devido a sua
capacidade de geração de regras lingüísticas. O Sistema de
Classificação de Unidades Consumidoras de Energia Elétrica
foi definido e implementado da seguinte forma: módulo de
categorização, baseado no algoritmo Fuzzy C-Means (FCM); e
módulo de classificação baseado nos Sistemas Neuro-Fuzzy
NEFCLASS e NFHB-Invertido. No primeiro módulo, foram
utilizadas algumas medidas de desempenho como o FPI
(Fuzziness Performance Index), que estima o grau de
nebulosidade (fuziness) gerado por um número específico de
clusters, e a MPE (Modified Partition Entropy), que estima
o grau de desordem gerado por um número específico de
clusters. Para validação do número ótimo de clusters,
aplicou-se o critério de dominância segundo o método de
Pareto. No módulo de classificação de unidades consumidoras
levou-se em consideração a peculiaridade de cada sistema
neuro-fuzzy, além da análise de desempenho comparativa
(benchmarking) entre os modelos. Além do objetivo de
classificação de padrões, os Sistemas Neuro-Fuzzy são
capazes de extrair conhecimento em forma de regras fuzzy
interpretáveis expressas como: SE x é A e y é B então
padrão pertence à classe Z. Realizou-se um amplo estudo de
casos, abrangendo unidades consumidoras de atividades
comerciais e industriais supridas em baixa e média tensão.
Os resultados encontrados na etapa de categorização foram
satisfatórios, uma vez que as unidades consumidoras foram
agrupadas de forma natural pelas suas características de
demanda máxima e consumo de energia elétrica. Conforme o
objetivo proposto, esta categorização gerou um número
reduzido de agrupamentos (clusters) no espaço de busca,
permitindo que o treinamento dos sistemas Neuro-Fuzzy fosse
direcionado para o menor número possível de grupos, mas com
elevada representatividade sobre os dados. Os resultados
encontrados com os modelos NFHB-Invertido e NEFCLASS
mostraram-se, na maioria dos casos, superiores aos melhores
resultados encontrados pelos modelos matemáticos comumente
utilizados. O desempenho dos modelos NFHB-Invertido e
NEFCLASS, em relação ao te / [en] This dissertation investigates a new methodology based on
intelligent techniques for commercial losses reduction in
electrical energy supply. The objective of this work is to
present a model of computational intelligence able to
identify irregularities in consumption and demand
electrical measurements, regarding the non-linearity of the
consumers seasonal load curve which is hard to represent
by mathematical models. The methodology is based on three
stages: clustering, to group consumers of electric energy
into similar classes; patterns classification, to discover
relationships that explain the irregularities profile and
that determine the class for an unknown pattern; and
knowledge extraction in form of interpretable fuzzy rules.
The resulting model was entitled Electric Energy Consumers
Classification System. The work consisted of three parts: a
bibliographic research about main methods for clustering
and patterns classification; definition and implementation
of the Electric Energy Consumers Classification System; and
case studies. The bibliographic research of clustering
methods resulted in a survey of the main techniques used
for this task, which can be divided into hierarchical and
non-hierarchical clustering algorithms. The bibliographic
research of classification methods provided a survey of
the architectures, learning algorithms and rules extraction
of the neuro-fuzzy systems. Neuro-fuzzy models were chosen
due to their capacity of generating linguistics rules.
The Electric Energy Consumers Classification System was
defined and implemented in the following way: a clustering
module, based on the Fuzzy CMeans (FCM) algorithm; and
classification module, based on NEFCLASS and Inverted-NFHB
neuro-fuzzy sytems. In the first module, some performance
metrics have been used such as the FPI (Fuzziness
Performance Index), which estimates the fuzzy level
generated by a specific number of clusters; and the MPE
(Modified Partition Entropy) that estimates disorder level
generated by a specific number of clusters. The dominance
criterion of Pareto method was used to validate optimal
number of clusters. In the classification module, the
peculiarities of each neuro-fuzzy system as well as
performance comparison of each model were taken into
account. Besides the patterns classification objective, the
neuro-Fuzzy systems were able to extract knowledge in form
of interpretable fuzzy rules. These rules are expressed
by: IF x is A and y is B then the pattern belongs to Z
class. The cases studies have considered industrial and
commercial consumers of electric energy in low and medium
tension. The results obtained in the clustering step were
satisfactory, since consumers have been clustered in a
natural way by their electrical consumption and demand
characteristics. As the proposed objective, the system has
generated an optimal low number of clusters in the search
space, thus directing the learning step of the neuro-fuzzy
systems to a low number of groups with high representation
over data. The results obtained with Inverted-NFHB and
NEFCLASS models, in the majority of cases, showed to be
superior to the best results found by the mathematical
methods commonly used. The performance of the Inverted-NFHB
and NEFCLASS models concerning to processing time was also
very good. The models converged to an optimal
classification solution in a processing time inferior to a
minute. The main objective of this work, that is the non-
technical power losses reduction, was achieved by the
assertiveness increases in the identification of the
cases with measuring irregularities. This fact made
possible some reduction in wasting with workers and
effectively improved the billing.
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Análise de perdas na rede de distribuição de água em um subsetor da cidade de Presidente Prudente - SPPatrício, Robinson José de Oliveira [UNESP] 05 December 2007 (has links) (PDF)
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patricio_rjo_me_ilha.pdf: 3690534 bytes, checksum: 7356633cd62b863a89cd4e927a8c91ca (MD5) / PROPG / A redução de perdas em sistema de abastecimento de água é um assunto de destaque no saneamento básico mundial. Perdas de até 50% causam preocupação tanto pela redução das reservas de água potável quanto pelo aumento no custo da água distribuída. Muitos sistemas são objetos de estudo para ampliação de sua capacidade de produção quando, na verdade, bastaria reduzir as perdas. Este trabalho foi desenvolvido num subsetor do sistema de abastecimento da cidade de Presidente Prudente - SP. O objetivo principal foi a determinação do índice de perdas reais – causadas por vazamentos – e do índice de perdas aparentes – causadas por ligações clandestinas ou irregulares, falhas na hidrometria e por fraudes – e realizar ações de redução de perdas, monitorando seus resultados. Após a realização de cada ação, foi aguardado um período para avaliação. Nem todas as ações programadas foram realizadas e não foi possível determinar quais foram mais eficientes, mas o estudo apresenta as dificuldades encontradas e as propostas para desenvolver novos trabalhos. O índice médio de perdas encontrado foi de 222 L/ramal.dia para as perdas totais e de 182 L/ramal.dia para as perdas reais. As perdas aparentes foram de apenas 40 L/ramal.dia, o que significa que os vazamentos são preponderantes nas perdas. Foi realizado um estudo sobre a ação de troca de hidrômetros para verificação da submedição e da recuperação de volumes não medidos avaliando os erros de medição por meio da aferição dos hidrômetros substituídos e acompanhando os consumos dos hidrômetros instalados. Palavras chave: abastecimento... / The reduction of losses in the water supply system is a prominent subject in the world basic sanitation. Losses up to 50% cause concern not only by drinking water reservation reduction but also by the cost of distributed water due to the production costs and maintenance of the system. Many systems are subject of studies for enlargement of the production capacity when actually, it would be enough to reduce the losses. This work was carried out in a distribution zone of the water supply system of the Presidente Prudente-SP city. The main goal was the determination of the real losses index - caused by leakage - and the apparent losses index - caused by clandestine or irregular connections, residential water meters flaws and frauds - and to accomplish reduction of losses actions, monitoring their results. After the accomplishment of each action, a period was awaited for evaluation. Not all the programmed actions were executed and neither was possible to determine which were the most efficient ones. The study presents the difficulties found and proposals for new work developing. The mean loss index for the total losses was 222 L/service line*day and 182 L/service line*day for the real losses. The apparent loss index was only 40 L/service line*day, pointing to the preeminence of the leaks in the water losses. A study was accomplished on changing customer meters for verifying the under measurement error and the not measured volume recovering, evaluating the measuring errors through the substituted meters gauge and also following the installed customer meters consumption
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Cálculo de perdas técnicas e não técnicas nas redes de distribuição de energia elétrica usando a definição de impedância equivalente de perdas / Calculation of technical and non-technical losses in electricity distribution networks using the equivalent loss impedance definitionPAYE, Juan Carlos Huaquisaca 17 October 2018 (has links)
Submitted by Luciclea Silva (luci@ufpa.br) on 2018-11-01T14:00:58Z
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Previous issue date: 2018-10-17 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabalho apresenta um novo conceito denominado Impedância Equivalente de Perdas (IEP) que é caracterizado por ser um método prático e econômico que permite calcular perdas técnicas e não técnicas em redes de distribuição de energia elétrica com uma boa
precisão, para o qual é utilizado dados que qualquer empresa de distribuição possui, como as contas de energia dos consumidores, os parâmetros elétricos da rede e as medições de potências
e correntes na saída da subestação. Para mostrar a aplicação deste método, este documento abrange o processamento dos dados e descrição do software usado para simular a operação de sistemas elétricos testes IEEE 13 e 37 barras, considerando que eles apresentam perdas técnicas e não técnicas. Além disso, estes sistemas são avaliados com diferentes condições de operação,
incluindo a incorporação de um gerador fotovoltaico. Os casos avaliados neste trabalho mostram que o método pode ser utilizado para planejar e monitorar as redes de distribuição de energia elétrica considerando a separação de perdas técnicas e não técnicas, para que no futuro as ações de redução dessas perdas possam ser gerenciadas, já que a perda de energia elétrica sem gerenciamento traduz-se em perdas econômicas consideráveis tanto para as
concessionárias quanto para os consumidores e indiretamente para o país. Os resultados apresentados nesta dissertação, sobre a aplicação da Impedância Equivalente de Perdas no cálculo das perdas técnicas e não técnicas demonstraram a eficácia do método proposto, vislumbrando-se um grande potencial para a aplicação desse procedimento nas empresas de energia elétrica, principalmente nas distribuidoras de energia. / This work presents a new concept called Loss Equivalent Impedance (LEI), which is characterized by being a practical and economical method that allows calculating technical and non-technical losses in electricity distribution networks with good accuracy, for which it uses
the data that any electric utility has, such as the user's electricity bills, the grid's electrical parameters and the measurements of power and currents at the substation coupling point. To show the application of this method, this document covers the data processing and description of the software used to simulate the operation in the test systems IEEE 13 and 37 buses networks, considering that they present technical and non-technical losses. In addition, these systems are evaluated with different operational conditions, including the incorporation of a photovoltaic plant. The cases evaluated in this work show that the method can be used to plan and monitor the electricity distribution networks, considering the separation of technical and non-technical losses, so that in future reduction actions concerning these losses can be managed, since of unmanaged electricity losses is translated into considerable economic losses for both the utility and customers and indirectly for the country. The results presented in this dissertation, regarding the application of the Equivalent Operational Impedance to the calculation of technical and non-technical losses, have demonstrated the effectiveness of the proposed methodology, so that it is foreseen a great potential for the application of the proposed procedure in the electrical sector mainly in the distribution utilities.
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Sistema para determinação de perdas em redes de distribuição de energia elétrica utilizando curvas de demanda típicas de consumidores e redes neurais artificiais. / Distribution system losses evaluation by ANN approach.Adriano Galindo Leal 18 December 2006 (has links)
Este trabalho tem por objetivo propor uma nova metodologia para o cálculo das perdas por segmento do sistema de distribuição. As perdas técnicas são agrupadas nos seguintes segmentos: rede secundária, transformador de distribuição, rede primária e subestação de distribuição. Desenvolveu-se uma metodologia destinada ao cálculo das perdas de forma hierárquica: por exemplo, selecionada uma subestação específica, são calculadas as perdas na subestação e em seus componentes a jusante (redes primárias, transformadores de distribuição, redes secundárias). As perdas, inicialmente, são obtidas por meio de cálculo elétrico para os segmentos envolvidos, com a utilização dos parâmetros da rede, com os dados de faturamento e as curvas de carga típicas por classe de consumidor e seus tipos de atividade. Com os resultados desses cálculos, treinam-se redes neurais que irão calcular as perdas em sistemas genéricos utilizando os parâmetros e topologia do segmento e as curvas típicas de cargas dos consumidores e a energia mensal consumida. O trabalho apresenta um exemplo de aplicação, em sistema de distribuição existente, mostrando os resultados obtidos, e termina apresentando as principais vantagens da metodologia. Finalmente, os resultados obtidos com a nova metodologia são comparados com os resultados obtidos por métodos analíticos de cálculo intensivo. / In this work, a new methodology for the calculation of the energy technical losses in a distribution system, is presented. The proposed approach regards the segmentation of the distribution system, thus, the losses will be obtained for segments such as: the secondary network, distribution transformer, primary network and distribution substation. It was developed a computational system aimed to the calculation of the technical losses within specific distribution networks and usable in a microcomputer. Such a calculation is done in a hierarchical way. For instance, once selected a specific substation it is calculated the losses within the substation and in all the above cited components existing downstream the substation. The energy technical losses are calculated for each segment involved in the distribution system. This is done by using the network\'s recorded data, the energy consumption data and the typical load curves by class of consumer and type of activity developed. The outcome of these calculations are then used to train the neural networks, which in turn will calculate the losses in generic distribution systems where characteristics such as the circuit parameters and topology, the consumer\'s load curves and the monthly energy consumed, are known. By using the energy data available in the supplying points, the total energy billed per month as well as the loss indexes per segment, it will be obtained the total amount of the energy losses in each segment of the system. Likewise, this procedure will enable an evaluation of the non technical losses. The results of a case study related to an existing distribution system and the main advantages of the proposed methodology, are also presented herein. Finally, the results obtained with the new methodology are compared with those obtained through analytical methods.
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Cálculo de perdas técnicas em sistemas de distribuição - modelos adequáveis às características do sistema e à disponibilidade de informações. / Technical losses estimation in distribution systems - adaptative models to the system characteristics and availability of information.André Méffe 19 December 2006 (has links)
Este trabalho tem por objetivo apresentar e discutir alguns modelos para cálculo de perdas técnicas e não técnicas em sistemas de distribuição, considerando diversas alternativas em função da disponibilidade de dados. A discussão é de fundamental importância, na medida que o setor elétrico passa a enfrentar novos desafios, tais como o cálculo de redes de baixa tensão com cadastro incompleto e o cálculo de perdas não técnicas com sua respectiva parcela de perdas técnicas. Para o cálculo das perdas em redes de baixa tensão com cadastro incompleto, duas situações são consideradas. Na primeira, a rede é conhecida, porém não se conhece a localização de seus consumidores. Na segunda situação, também a rede é desconhecida. Neste último caso, para superar o problema de ausência de informações, são utilizadas técnicas de classificação para definir um conjunto de padrões de redes típicas e posterior associação de cada rede a um padrão previamente estabelecido. Também são utilizados alguns modelos de distribuição da carga e a consideração de incertezas é contemplada a partir de números difusos. Para calcular as perdas não técnicas com sua respectiva parcela de perdas técnicas, propõe-se um método para corrigir a energia faturada dos consumidores a partir do conhecimento da energia medida e das perdas técnicas calculadas. Uma extensão desse método ainda permite calcular as perdas de forma rápida e sem grandes esforços computacionais (método expedito), partindo do resultados de um cálculo realizado com um método convencional. Todos os modelos propostos são aplicados a redes de distribuição reais. Os resultados obtidos são analisados e comparados a valores de referência e é discutida a aplicabilidade dos modelos, bem como suas respectivas faixas de validade. / This work aims at presenting and discussing some models for calculating technical and non-technical losses in distribution systems. The proposed methods comprise several possibilities depending on the available data. This discussion is very important since the electric sector faces new challenges, such as technical loss estimation in low voltage networks with incomplete data. The evaluation of non-technical losses is also herein discussed. Regarding loss estimation with incomplete data, two conditions are considered. In the first one, the network data is known, but the customers location are unavailable. In the second one, the network data is not completely known as well. In this latter condition, in order to overcome the lack of sufficient data, classification techniques are used to establish a set of typical network patterns and to associate each network to a previously established pattern. Some load distribution models are also used and the uncertainties are considered by the use of fuzzy sets. In order to estimate the non-technical losses and their related technical losses, a method to adjust the billed energy in all customers is proposed. This is accomplished by using the computed technical losses and the measured energy at the substation site. This method also makes possible the assessment of technical losses in a quick way with a low computational effort (fast method). Such method is accomplished by using the results of a calculation previously performed using the conventional method. All the proposed methods are applied to real distribution networks. The obtained results are discussed and compared to the results obtained with the conventional method. The applicability of each model is also discussed.
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Sistema para determinação de perdas em redes de distribuição de energia elétrica utilizando curvas de demanda típicas de consumidores e redes neurais artificiais. / Distribution system losses evaluation by ANN approach.Leal, Adriano Galindo 18 December 2006 (has links)
Este trabalho tem por objetivo propor uma nova metodologia para o cálculo das perdas por segmento do sistema de distribuição. As perdas técnicas são agrupadas nos seguintes segmentos: rede secundária, transformador de distribuição, rede primária e subestação de distribuição. Desenvolveu-se uma metodologia destinada ao cálculo das perdas de forma hierárquica: por exemplo, selecionada uma subestação específica, são calculadas as perdas na subestação e em seus componentes a jusante (redes primárias, transformadores de distribuição, redes secundárias). As perdas, inicialmente, são obtidas por meio de cálculo elétrico para os segmentos envolvidos, com a utilização dos parâmetros da rede, com os dados de faturamento e as curvas de carga típicas por classe de consumidor e seus tipos de atividade. Com os resultados desses cálculos, treinam-se redes neurais que irão calcular as perdas em sistemas genéricos utilizando os parâmetros e topologia do segmento e as curvas típicas de cargas dos consumidores e a energia mensal consumida. O trabalho apresenta um exemplo de aplicação, em sistema de distribuição existente, mostrando os resultados obtidos, e termina apresentando as principais vantagens da metodologia. Finalmente, os resultados obtidos com a nova metodologia são comparados com os resultados obtidos por métodos analíticos de cálculo intensivo. / In this work, a new methodology for the calculation of the energy technical losses in a distribution system, is presented. The proposed approach regards the segmentation of the distribution system, thus, the losses will be obtained for segments such as: the secondary network, distribution transformer, primary network and distribution substation. It was developed a computational system aimed to the calculation of the technical losses within specific distribution networks and usable in a microcomputer. Such a calculation is done in a hierarchical way. For instance, once selected a specific substation it is calculated the losses within the substation and in all the above cited components existing downstream the substation. The energy technical losses are calculated for each segment involved in the distribution system. This is done by using the network\'s recorded data, the energy consumption data and the typical load curves by class of consumer and type of activity developed. The outcome of these calculations are then used to train the neural networks, which in turn will calculate the losses in generic distribution systems where characteristics such as the circuit parameters and topology, the consumer\'s load curves and the monthly energy consumed, are known. By using the energy data available in the supplying points, the total energy billed per month as well as the loss indexes per segment, it will be obtained the total amount of the energy losses in each segment of the system. Likewise, this procedure will enable an evaluation of the non technical losses. The results of a case study related to an existing distribution system and the main advantages of the proposed methodology, are also presented herein. Finally, the results obtained with the new methodology are compared with those obtained through analytical methods.
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Cálculo de perdas técnicas em sistemas de distribuição - modelos adequáveis às características do sistema e à disponibilidade de informações. / Technical losses estimation in distribution systems - adaptative models to the system characteristics and availability of information.Méffe, André 19 December 2006 (has links)
Este trabalho tem por objetivo apresentar e discutir alguns modelos para cálculo de perdas técnicas e não técnicas em sistemas de distribuição, considerando diversas alternativas em função da disponibilidade de dados. A discussão é de fundamental importância, na medida que o setor elétrico passa a enfrentar novos desafios, tais como o cálculo de redes de baixa tensão com cadastro incompleto e o cálculo de perdas não técnicas com sua respectiva parcela de perdas técnicas. Para o cálculo das perdas em redes de baixa tensão com cadastro incompleto, duas situações são consideradas. Na primeira, a rede é conhecida, porém não se conhece a localização de seus consumidores. Na segunda situação, também a rede é desconhecida. Neste último caso, para superar o problema de ausência de informações, são utilizadas técnicas de classificação para definir um conjunto de padrões de redes típicas e posterior associação de cada rede a um padrão previamente estabelecido. Também são utilizados alguns modelos de distribuição da carga e a consideração de incertezas é contemplada a partir de números difusos. Para calcular as perdas não técnicas com sua respectiva parcela de perdas técnicas, propõe-se um método para corrigir a energia faturada dos consumidores a partir do conhecimento da energia medida e das perdas técnicas calculadas. Uma extensão desse método ainda permite calcular as perdas de forma rápida e sem grandes esforços computacionais (método expedito), partindo do resultados de um cálculo realizado com um método convencional. Todos os modelos propostos são aplicados a redes de distribuição reais. Os resultados obtidos são analisados e comparados a valores de referência e é discutida a aplicabilidade dos modelos, bem como suas respectivas faixas de validade. / This work aims at presenting and discussing some models for calculating technical and non-technical losses in distribution systems. The proposed methods comprise several possibilities depending on the available data. This discussion is very important since the electric sector faces new challenges, such as technical loss estimation in low voltage networks with incomplete data. The evaluation of non-technical losses is also herein discussed. Regarding loss estimation with incomplete data, two conditions are considered. In the first one, the network data is known, but the customers location are unavailable. In the second one, the network data is not completely known as well. In this latter condition, in order to overcome the lack of sufficient data, classification techniques are used to establish a set of typical network patterns and to associate each network to a previously established pattern. Some load distribution models are also used and the uncertainties are considered by the use of fuzzy sets. In order to estimate the non-technical losses and their related technical losses, a method to adjust the billed energy in all customers is proposed. This is accomplished by using the computed technical losses and the measured energy at the substation site. This method also makes possible the assessment of technical losses in a quick way with a low computational effort (fast method). Such method is accomplished by using the results of a calculation previously performed using the conventional method. All the proposed methods are applied to real distribution networks. The obtained results are discussed and compared to the results obtained with the conventional method. The applicability of each model is also discussed.
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