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[en] IMPACTS ANALYSIS OF THE USE OF RISK AVERSION CURVE IN MEDIUM-TERM ENERGY OPERATION PLANNING MODEL / [pt] ANÁLISE DOS IMPACTOS DA UTILIZAÇÃO DAS CURVAS DE AVERSÃO A RISCO NO MODELO DE PLANEJAMENTO DA OPERAÇÃO ENERGÉTICA DE MÉDIO PRAZO

HERMES TRIGO DIAS DA SILVA 16 August 2012 (has links)
[pt] O planejamento da operação energética do Sistema Interligado Nacional - SIN – tem como objetivo a utilização ótima dos recursos do sistema, visando a modicidade tarifária e respeitando-se critérios de segurança e o atendimento a diversas restrições inerentes ao problema da operação do sistema como os usos consuntivos da água, os limites de intercâmbio de energia entre regiões, o despacho de determinadas usinas por razões elétricas entre várias outras. Devido à grande relevância da geração hidroelétrica no sistema elétrico brasileiro é de suma importância para a segurança sistêmica o armazenamento de energia nos reservatórios de usinas hidráulicas através do estoque da água. Esta reserva energética, em montantes satisfatórios, permite o pleno atendimento ao mercado de energia elétrica mesmo em condições hidrológicas desfavoráveis evitando-se o racionamento de energia causador de prejuízos enormes para a economia e a sociedade brasileiras. O mecanismo de segurança através da representação de curvas de armazenamento dos reservatórios equivalentes dos subsistemas passou a ser utilizado após o racionamento de energia ocorrido em 2001. Desde então, diversas alterações ao longo dos anos foram incorporadas ao sistema elétrico brasileiro como o aumento da capacidade de intercâmbio entre regiões, a expansão de usinas termoelétricas com altos custos variáveis unitários, a diminuição da capacidade de regularização, assim como a evolução mercadológica e a expansão das fronteiras do SIN. A presente dissertação analisa os impactos da consideração das curvas de aversão a risco no modelo utilizado para o planejamento da operação energética de médio prazo do SIN levando-se já em consideração o aumento da complexidade sistêmica ao longo desses anos. / [en] The energy operation planning of National Interconnected System - SIN - aims at optimal utilization of system resources, seeking low tariffs and respecting the criteria of safety and compliance with restrictions inherent to the problem of system operation as consumptive water uses, the limits of energy exchange between regions, the generation demand of certain power plants for electrical reasons among many others. Due to the great importance of hydroelectric generation in the Brazilian electric system, the energy storage in the reservoirs of hydroelectric plants through the water supply is critical for systemic security. This energy reserve, in satisfactory amounts, enables the full market power supply even in unfavorable hydrological conditions avoiding rationing that causes huge losses to the Brazilian economy and society. The security mechanism through the representation of storage curves of the subsystems equivalent reservoirs has been used after the energy rationing occurred in 2001. Since then, many changes over the years have been incorporated into the Brazilian electrical system such as the increased ability of interregional exchanges, the expansion of power plants with high unit variable costs, the decreased ability to regulate the affluences, the market development and the expansion of the SIN boundaries. This dissertation analyzes the impacts with the consideration of the risk aversion curves in the model used for the SIN medium-term energy operation planning already taking into account the increase in systemic complexity over the years.
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Sistema interligado nacional: análise das penalizações impostas às transmissoras com foco na aplicação da parcela variável / National interconnected system: analysis of the penalties imposed on transmission system with focus on variable parcel application

Silva, Seluivy Gonçalves 29 November 2016 (has links)
As características singulares da energia elétrica quanto a sua forma de produção, transporte, consumo e sua importância ao desenvolvimento nacional levaram ao desenvolvimento de estruturas de gestão caracterizadas pela intervenção do estado. A busca por modelos de gestão aprimorados e eficientes conduziram o setor elétrico nacional a experimentar diversas transformações. O modelo atual é oriundo da transformação de uma estrutura verticalizada onde praticamente todos os segmentos do setor eram de propriedade pública. E ele é caracterizado por ramos de atividades independentes contemplando a produção, o transporte, a distribuição e a comercialização de energia elétrica. Nesse contexto, o sistema de transmissão tem papel de destaque, pois propicia a otimização das interligações entre as diversas fontes energéticas, permitindo o aproveitamento dos recursos de geração instalados ao longo do território nacional e o atendimento às demandas energéticas dos grandes centros consumidores. Nesse sistema a receita das transmissoras é disponibilizada mensalmente às concessionárias por meio de seus respectivos pagamentos base. Como forma de fiscalizar e incentivar a qualidade dos serviços a agência reguladora estabeleceu a aplicação de penalidades mediante resoluções normativas. O objetivo desse trabalho consiste em apresentar as penalizações impostas às transmissoras, com foco na aplicação da Parcela Variável. Para atender a esse objetivo será necessário navegar por outras áreas relacionadas com o sistema de transmissão, entre elas: as diretrizes envolvidas no planejamento da expansão do sistema, os trâmites para o acesso a rede, a formação da receita das transmissoras, bem como a apresentação de dados que ilustram a atual situação desse segmento. / The unique characteristics of electric energy as to its form of production, transportation, consumption and its importance to national development led to the development of management structures characterized by state intervention. The search for improved and efficient management models has led the national electricity sector to undergo several transformations. The current model comes from the transformation of a vertical structure where practically all the segments of the sector were public property. And it is characterized by branches of independent activities contemplating the production, transportation, distribution and commercialization of electric energy. In this context, the transmission system plays an important role, as it facilitates the optimization of the interconnections between the different energy sources, allowing the use of the generation resources installed throughout the national territory and the energy demands of the large consumer centers. In this system, the transmissions' revenue is made available monthly to the concessionaires through their respective base payments. As a way of monitoring and encouraging the quality of services, the regulatory agency established the application of penalties through normative resolutions. The objective of this work is to present the penalties imposed on the transmission system, focusing on the application of the Variable Parcel over their respective monthly payments. In order to meet this objective, it will be necessary to navigate to other areas related to the transmission system, among them: the guidelines involved in planning the expansion of the system, the procedures for accessing the network, the formation of the transmission systems' revenue, as well as the presentation of information that illustrates the current situation of this segment. / Dissertação (Mestrado)
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Atenuação de Harmônicos nos Geradores Síncronos Provenientes das Cargas Não Lineares Utilizando Geradores de Indução / Attenuation of harmonics on synchronous generators arising from nonlinear loads using induction generators

Delbone, Edval 28 February 2012 (has links)
This work demonstrates the theoretical and experimental feasibility of a induction generator to work as an attenuator of the harmonics in main generators of on the electric power system, i.e., the synchronous generators. The induction and synchronous machines were analyzed in physical terms and established mathematical modeling in the frequency domain in order to prove the purpose of the thesis. Computer simulations were also carried out in the time domain and laboratory tests were made to check levels of attenuation of current harmonics (THDi) in accordance with the maximum standardized voltage harmonic distortion (THDv). Furthermore, this work presents a study of technical and economical feasibility of a typical application. / Este trabalho demonstra a viabilidade teórica e experimental de um gerador de indução funcionar como um atenuador dos harmônicos nos geradores principais do sistema elétrico de potência, ou seja, os geradores síncronos. Foram analisadas as máquinas de indução e síncronas do ponto de vista físico e estabelecidas modelagens matemáticas no domínio da frequência, a fim de comprovar o objetivo da tese. Foram realizadas também´em, simulações computacionais no domínio do tempo e ensaios em laboratório para verificar os n´níveis de atenuação de harmônicos de corrente (THDi) em conformidade com os limites máximos de distorções harmônicas de tensão (THDv) normalizados. Apresenta-se também neste trabalho um estudo de viabilidade técnica e econômica de uma aplicação típica. / Doutor em Ciências
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Redes neurais artificiais aplicadas na previsão de preços do mercado spot de energia elétrica / Artificial neural networks applied on the forecast of the spot market prices for electricity.

Rodrigues, Alcantaro Lemes 22 December 2009 (has links)
A comercialização de energia elétrica no Brasil e no mundo sofreu diversas modificações nos últimos 20 anos. Com o objetivo de alcançar o equilíbrio econômico entre oferta e demanda do bem chamado eletricidade, os agentes deste mercado seguem as regras definidas pela sociedade (governo, empresas e consumidores) e também as leis da natureza (hidrologia). Para tratar de problemas tão complexos, estudos são realizados na área da heurística computacional. O objetivo deste trabalho é elaborar um software de previsão de preços do mercado spot utilizando redes neurais artificiais (RNA). As RNA são muito utilizadas em diversas aplicações, principalmente em heurística computacional, nas quais sistemas não lineares apresentam desafios computacionais difíceis de serem superados devido ao efeito da maldição da dimensionalidade. Tal maldição se deve pelo fato do poder computacional atual não ser suficiente para processar problemas com elevada combinação de variáveis. O problema de prever os preços do mercado spot depende de fatores como: (a) a previsão de demanda (carga); (b) a previsão da oferta (reservatórios, regime de chuvas e clima), fator de capacidade; e (c) o equilíbrio da economia (precificação, leilões, influência de mercados externos, política econômica, orçamento governamental, política governamental). Estes fatores são utilizados na construção do sistema de previsão e os resultados de sua eficácia são testados e apresentados. / The commercialization of electricity in Brazil as well as in the world has undergone several changes over the past 20 years. In order to achieve an economic balance between supply and demand of the good called electricity, stakeholders in this market follow both rules set by society (government, companies and consumers) and set by the laws of nature (hydrology). To deal with such complex issues, various studies have been conducted in the area of computational heuristics. This work aims to develop a software to forecast spot market prices in using artificial neural networks (ANN). ANNs are widely used in various applications especially in computational heuristics, where non-linear systems have computational challenges difficult to overcome because of the effect named curse of dimensionality. This effect is due to the fact that the current computational power is not enough to handle problems with such a high combination of variables. The challenge of forecasting prices depends on factors such as: (a) foresee the demand evolution (electric load); (b) the forecast of supply (reservoirs, hydrology and climate), capacity factor; and (c) the balance of the economy (pricing, auctions, foreign markets influence, economic policy, government budget and government policy). These factors are considered be used in the forecasting model for spot market prices and the results of its effectiveness are tested and huge presented.
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Redes neurais artificiais aplicadas na previsão de preços do mercado spot de energia elétrica / Artificial neural networks applied on the forecast of the spot market prices for electricity.

Alcantaro Lemes Rodrigues 22 December 2009 (has links)
A comercialização de energia elétrica no Brasil e no mundo sofreu diversas modificações nos últimos 20 anos. Com o objetivo de alcançar o equilíbrio econômico entre oferta e demanda do bem chamado eletricidade, os agentes deste mercado seguem as regras definidas pela sociedade (governo, empresas e consumidores) e também as leis da natureza (hidrologia). Para tratar de problemas tão complexos, estudos são realizados na área da heurística computacional. O objetivo deste trabalho é elaborar um software de previsão de preços do mercado spot utilizando redes neurais artificiais (RNA). As RNA são muito utilizadas em diversas aplicações, principalmente em heurística computacional, nas quais sistemas não lineares apresentam desafios computacionais difíceis de serem superados devido ao efeito da maldição da dimensionalidade. Tal maldição se deve pelo fato do poder computacional atual não ser suficiente para processar problemas com elevada combinação de variáveis. O problema de prever os preços do mercado spot depende de fatores como: (a) a previsão de demanda (carga); (b) a previsão da oferta (reservatórios, regime de chuvas e clima), fator de capacidade; e (c) o equilíbrio da economia (precificação, leilões, influência de mercados externos, política econômica, orçamento governamental, política governamental). Estes fatores são utilizados na construção do sistema de previsão e os resultados de sua eficácia são testados e apresentados. / The commercialization of electricity in Brazil as well as in the world has undergone several changes over the past 20 years. In order to achieve an economic balance between supply and demand of the good called electricity, stakeholders in this market follow both rules set by society (government, companies and consumers) and set by the laws of nature (hydrology). To deal with such complex issues, various studies have been conducted in the area of computational heuristics. This work aims to develop a software to forecast spot market prices in using artificial neural networks (ANN). ANNs are widely used in various applications especially in computational heuristics, where non-linear systems have computational challenges difficult to overcome because of the effect named curse of dimensionality. This effect is due to the fact that the current computational power is not enough to handle problems with such a high combination of variables. The challenge of forecasting prices depends on factors such as: (a) foresee the demand evolution (electric load); (b) the forecast of supply (reservoirs, hydrology and climate), capacity factor; and (c) the balance of the economy (pricing, auctions, foreign markets influence, economic policy, government budget and government policy). These factors are considered be used in the forecasting model for spot market prices and the results of its effectiveness are tested and huge presented.
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Metodologia para o despacho de potência reativa visando o controle de tensão baseado em algoritmos genéticos

ROCHA, Marcus Guerra da 06 June 2009 (has links)
Submitted by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2012-04-12T22:22:19Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao_MetodologiaDespachoPotencia.pdf: 2823447 bytes, checksum: 33d5d0da737a6d25a4bfb09f31f58eca (MD5) license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos(edisangela@ufpa.br) on 2012-04-12T22:34:45Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertacao_MetodologiaDespachoPotencia.pdf: 2823447 bytes, checksum: 33d5d0da737a6d25a4bfb09f31f58eca (MD5) license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-04-12T22:34:45Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertacao_MetodologiaDespachoPotencia.pdf: 2823447 bytes, checksum: 33d5d0da737a6d25a4bfb09f31f58eca (MD5) license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Previous issue date: 2009 / Eletronorte - Centrais Elétricas do Norte do Brasil S/A / FAPESPA - Fundação Amazônia de Amparo a Estudos e Pesquisas / Este trabalho tem como objetivo apresentar um aplicativo para auxiliar no planejamento de sistemas elétricos, através de uma metodologia para controle de tensão e minimização das perdas, através da otimização da injeção de reativos, mantendo a tensão nos barramentos dentro de limites pré estabelecidos. A metodologia desenvolvida é baseada em um sistema hibrido, que utiliza inteligência computacional baseada em um algoritmo genético acoplado a um programa de fluxo de carga (ANAREDE), que interagem para produzir uma solução ótima. Os resultados obtidos mostram que a técnica baseada no algoritmo genético é bem adequada ao tipo de problema ora tratado referente a minimização de perdas reativas e a melhoria do perfil da tensão em redes elétricas, sendo este atualmente um problema crítico em parte do Sistema Interligado Nacional (SIN). / This work aims to present a software to support the planning of power systems, through a methodology of voltage control and losses minimization, by the optimization of reactive injection, keeping the voltage in the bus between the established boundaries. The developed methodology is based in a hybrid system, that use artificial intelligence based in a genetic algorithm linked to a load flow software(ANAREDE), that interact to produce an optimal solution. The results showed that the technique based in a genetic algorithm is adequate to the problem of minimization the reactive losses.
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[en] REAL-TIME RISKS DETERMINATION OF TRANSMISSION LINES OUTAGE BY LIGHTNINGS / [pt] DETERMINAÇÃO EM TEMPO REAL DOS RISCOS DE DESLIGAMENTOS EM LINHAS DE TRANSMISSÃO DEVIDO A DESCARGAS ATMOSFÉRICAS

MARCELO CASCARDO CARDOSO 12 February 2019 (has links)
[pt] As descargas atmosféricas são de grande importância para o setor elétrico, sendo frequentemente responsáveis por desligamentos de linhas de transmissão, que podem desencadear uma sequência de eventos que levem o sistema elétrico interligado ao colapso. As longas extensões de linhas de transmissão, expostas a intemperes climáticas, determinam uma probabilidade significativa de incidência direta de descargas atmosféricas nestes equipamentos. Devido ao caráter estratégico das linhas para o fornecimento de energia e a constatação de que descargas atmosféricas estão entre as principais causas de desligamentos, torna-se importante o estudo do comportamento das descargas atmosféricas, antes do instante da ocorrência do desligamento das linhas de transmissão, para compreender os padrões característicos potenciais causadores destes desligamentos. Os estudos encontrados atualmente estão orientados na eficiência das redes de detecção de descargas atmosféricas e na identificação de condições climáticas que indiquem a ocorrência de raios de forma preditiva, sem correlação a ocorrências em linhas de transmissão. Assim, essa dissertação consiste na determinação do risco de desligamentos de linhas de transmissão por descargas atmosféricas, visando fornecer informações antecipadas e possibilitar ações operativas para manter a segurança do sistema elétrico. O modelo desenvolvido nesse estudo, denominado Risco de Desligamentos de Linhas de Transmissão por Raios (RDLR), é composto de dois módulos principais, sendo o primeiro o agrupamento do conjunto amostral de descargas atmosféricas, realizado através de um método baseado em densidade. Nesse módulo, os ruídos são eliminados de forma eficiente e são formados grupos representativos de descargas atmosféricas. O segundo módulo consiste em uma etapa classificatória, baseado em redes neurais artificiais para identificar padrões de grupos de descargas que representem riscos de desligamentos de linhas de transmissão. Visando a otimização do modelo, foi aplicado um método de seleção das variáveis, através de componentes principais, para determinar aquelas que mais contribuem na caracterização desses eventos. O modelo RDLR foi testado com dados reais dos registros de desligamentos de linhas de transmissão, associado a outro banco com dados reais contendo milhões de registros de descargas atmosféricas oriundos das redes de detecção de raios, sendo obtidos excelentes resultados na determinação dos riscos de desligamentos de linhas de transmissão por descargas atmosféricas. / [en] Atmospheric discharges are of great importance to power systems, and are often responsible for outages of transmission lines, which can trigger a sequence of events that leads to a system collapse. The long extensions of transmission lines, exposed to climatic conditions, create significant probability of direct incidence of atmospheric discharges in these equipments. Due to the strategic nature of power supply lines and the fact that atmospheric discharges are among the main causes of outages, it is important to study atmospheric discharges characteristics before failure of transmission lines and understand patterns that are responsible for interruptions. Current studies focus on efficiency of lightning detection networks and on identification of climatic conditions that indicate lightning occurrence in a predictive approach, without any correlation with transmission lines outages. Therefore, this thesis consists on real-time risk determination of transmission lines outage by lightning, providing early information to enabling operational procedures for power system safety. The proposed model, named Transmission Lines Outage Risk by Lightning (TLORL) is composed of two main modules: Atmospheric Discharge Data Clustering and Classification. In the atmospheric discharges data-clustering module, performed by a density-based method, the outages are efficiently eliminated and representative groups of atmospheric discharges are formed. The second module consists of a classification step, based on artificial neural networks, to identify patterns of discharges groups that represent risks to cause transmission lines outages. Aiming at improving the proposed model, principal components analysis (PCA) was applied to determine the input variables that most contribute to the events characterization. The TLORL model was tested with real data transmission line outages, associated to another database with millions lightning records from the detection networks, producing excellent results of transmission lines outages caused by atmospheric discharges.

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