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Aplicações de controle preventivo baseadas em árvore de decisão para aumentar a capacidade de sobrevivência a afundamentos de tensão dos geradores de indução duplamente excitados em sistemas de potência / Decision tree-based preventive control applications to increase the voltage sag survival capacity of dual-excited induction generators in power systemsVIEIRA, Dione Jose Abreu 21 September 2018 (has links)
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Previous issue date: 2018-09-21 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Esta tese apresenta o desenvolvimento de uma metodologia de controle preventivo com o objetivo de aumentar a capacidade de recuperação a afundamentos de tensão (FRTC) dos geradores de indução duplamente excitados (DFIG) integrados à rede elétrica. A metodologia, baseada em árvore de decisão (DT), auxilia na monitoração e no suporte à segurança e ao controle preventivo, garantindo que os sistemas eólicos permaneçam conectados após a ocorrência de perturbações na rede elétrica. Com base em estudos off-line, a DT é utilizada com o intuito de descobrir atributos inerentes ao sistema elétrico relacionado à FRTC, fornecendo um modelo de predição rápido para aplicações em tempo real. A partir dos resultados obtidos, é possível verificar que o DFIG contribui neste contexto para a segurança da operação através da disponibilidade de despacho de potência e participação no controle de tensão. Verifica-se também que o uso da DT, além de classificar com boa precisão o estado operacional do sistema, facilita de maneira significativa a tarefa do operador, uma vez que o mesmo vai estar direcionado ao acompanhamento das variáveis realmente críticas de operação para uma determinada configuração topológica do sistema elétrico. / The development of a preventive control methodology to increase the capacity of voltage sag recovery (Fault Ride Through Capability (FRTC)) of a doubly-fed induction generator (DFIG) connected in an electrical network is presented. This methodology, which is based on the decision trees (DT) technique, assists with monitoring and support for security and preventive control, ensuring that wind systems remain connected to the power system even after the occurrence of disturbances in the electric system. Based on offline studies, DT discovers inherent attributes of the FRTC scenario related to electrical system behavior and provides a quick prediction model for real-time applications. From the obtained results, it is possible to check that the DFIG is contributing to a system’s operation security from the availability of power dispatch and participation in the voltage control. It is also noted that the use of DT, in addition to classifying the system’s operational state with good accuracy, also significantly facilitates the operator´s task, by directing him to monitor the most critical variables of the monitored operation state for a given system’s topological configuration.
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