Esta dissertação tem como objetivo inicial reapresentar e difundir o Método das Posições de Falta (MPF) como um meio analítico para se determinar as tensões remanescentes, em todas as barras constituintes de um Sistema de Distribuição (SD), quando da ocorrência de afundamentos de tensão. Pela aplicação de tal método, é possível construir a Matriz de Tensão Durante a Falta (MTDF), denotando assim, a influência e a propagação dos afundamentos de tensão sobre toda a rede. A fim de validar o MPF, será realizada uma comparação dos resultados obtidos com os provenientes de simulações computacionais dispondo do software ATP (Alternative Transients Program). Desta comparação, ilustra-se que a ferramenta indicada mantém a previsão dos resultados em limites aceitáveis, mesmo considerando certa simplificação nos procedimentos de cálculo e na modelagem computacional dos componentes do sistema. A partir dos resultados encontrados, é realizado um mapeamento das áreas de risco que equipamentos eletroeletrônicos sensíveis estarão submetidos, através da delimitação e análise da área afetada e da área exposta ou de vulnerabilidade. Em complementação ao trabalho, é apresentada uma proposta baseada em um algoritmo branch and bound que determinará o número ótimo de medidores de qualidade de energia, bem como as barras onde os mesmos devam ser instalados para monitorar os afundamentos de tensão, com o objetivo de garantir que ao menos um dos medidores seja sensibilizado para cada um dos curtos-circuitos simulados. / This dissertation aims to initially reintroduce and spread the Fault Positions Method (FPM) as an analytic means to determine the remaining voltage in all bus bar constituents of a Distribution System (DS), upon the occurrence of voltage sags. By applying this method, it is possible to formulate the during fault voltage matrix, thus denoting the influence and propagation of voltage sags around the network as a whole. In order to legitimate the FPM, the results obtained are compared to those from computer simulations by use of the ATP (Alternative Transients Program) software. This comparison demonstrates that the tool has maintained the predicted results within acceptable limits, even though some simplification in the procedure for calculating and computer modeling of the system components. Based on such results, a detailed mapping of areas of risk, to which sensitive electronic equipment is subjected, has been carried out through the outlining and analyzing of the affected area and of the exposed or vulnerability area. Adding up to the work, a proposal based on a branch and bound algorithm is presented as a means to determine the optimum number of power quality monitors, and the bus where they should be installed to measure voltage sags, in order to ensure that at least one of the meters is sensitized for each of the simulated short-circuits.

Como as Variações de Tensão de Curta Duração (VTCDs) estão entre as perturbações mais difíceis de serem monitoradas, uma vez que são ocasionadas por fatores aleatórios e imprevisíveis, a monitoração do Sistema de Distribuição (SD) representa uma providência essencial para a obtenção de informações representativas para a regulamentação de novos indicadores relativos a esses distúrbios. Neste cenário, este trabalho busca garantir a completa observabilidade das VTCDs em SD, quando da incidência de qualquer tipo de curto-circuito, através da alocação ótima de medidores. Para a determinação da magnitude da tensão em cada nó do SD é utilizado o método das posições de falta, denotando assim, a influência e a propagação das VTCDs sobre a rede como um todo. Na sequência, é determinada uma matriz binária resultante que observa os afundamentos de tensão de forma simultânea para todos os tipos de faltas. Posteriormente, é proposta a redução desta matriz para diminuir o esforço computacional em SDs de grande porte. Ainda, é analisada a vulnerabilidade de cada nó do SD para estabelecer a sua posterior ponderação no processo de otimização. Os resultados revelam que a metodologia de alocação apresentada torna o processo de obtenção da solução ótima ágil e direto, pois menos execuções computacionais são necessárias para obter diferentes soluções ótimas e garantir a monitoração dos afundamentos de tensão para todos os tipos de curtos-circuitos. Além disso, pela metodologia, tem-se também a prioridade de instalação dos medidores conforme a maior observabilidade dos afundamentos de tensão, possibilitando a escolha do melhor arranjo de medidores que atenda aos limites orçamentários das distribuidoras de energia. / Short Duration Voltage Variations (SDVVs) are among the most difficult disturbances to be monitored, since they are caused by random and unpredictable factors. Hence, the Distribution System (DS) monitoring is an essential step for obtaining representative information for the regulation of new power quality indices for these disturbances. In this scenario, this work aims to ensure the entire observability of SDVVs, considering any short circuit occurrence in the DS, based on algorithm to achieve the monitors\' optimal allocation. In order to determine the voltage magnitude at each node, the fault positions method is used, showing the influence and propagation of SDVVs on the DS. Subsequently, a resulting binary matrix is determined. This matrix observes the voltage sags, simultaneously, for all fault types. Then, the downsizing of this matrix is proposed in order to reduce the computational effort in large DSs. Furthermore, the vulnerability of each DS node is analyzed to establish the relative weighting in the optimization process. The results show a faster and more direct allocation methodology to obtain the optimal solution, because fewer computational executions are needed for different optimal solutions and to ensure the voltage sags monitoring for all short circuits types. Moreover, the power quality monitor installation priority is performed according to the higher observability of the voltage sags, making it possible to choose the best arrangement of monitors that meets the budget constraints of the power utilities.

Neste trabalho, é proposta uma metodologia para estimar o estado de um sistema elétrico de potência (SEPs) durante variações de tensão de curta duração (VTCDs) causadas por faltas elétricas nas linhas que compõem a rede elétrica avaliada. Para cumprir esta meta, são utilizados os valores registrados nos equipamentos de medição instalados nas redes elétricas. Na realidade, existem poucos equipamentos nas redes elétricas devido aos custos elevados dos medidores de qualidade de energia elétrica (QEE). Embora estes custos tenham diminuído nos últimos anos, ainda é inviável a utilização de um número suficiente de medidores para garantir a monitoração de toda a rede, por tornar-se muito oneroso. Esta realidade constitui um desafio para se desenvolver técnicas que permitam, a partir de um pequeno número de pontos de monitoração, determinar os locais de faltas e estimar os valores das VTCDs em todas as barras que compõem um sistema elétrico. Como contribuição à solução destes problemas, esta tese propõe a utilização do algoritmo denominado Estratégias Evolutivas (EEs), que integra a família dos Algoritmos Evolutivos. Tal algoritmo mostrou ser viável por sua facilidade de implementação e rapidez de resposta na busca de uma solução dentro de um vasto espaço de soluções. As EEs, nesta tese, são utilizadas para se determinar: o local de falta, tipo de falta e impedância de falta, que caracterizam um indivíduo, de forma que as tensões resultantes nas barras monitoradas sejam as mais próximas possíveis das medições realizadas. Para alcançar esse objetivo, inicialmente se constrói uma população inicial de indivíduos que representam alternativas de solução do problema. Em seguida, uma parte destes indivíduos será submetida a mutação e recombinação para então serem selecionados os indivíduos que sobreviverão na geração futura. Este processo iterativo é realizado até que se encontre uma solução o mais próximo da procurada. Cada indivíduo é avaliado através de função objetivo, que representa o erro quadrático entre os valores medidos e os valores calculados. Para este cálculo, é necessário simular um curto-circuito com as características do indivíduo avaliado com base em informações da rede bem como dos valores das tensões provenientes dos medidores. A partir da determinação das características da falta, é feita a estimação dos valores das tensões em toda a rede levando à avaliação das VTCDs. Uma vez atingido este objetivo, é possível, por exemplo, determinar indicadores de qualidade associados às VTCDs, como o SARFI (System Average RMS Frequency Index), determinar as áreas mais propensas a causar as VTCDs e elaborar planos de manutenção preventiva. Foram implementados dois algoritmos que calculam o número mínimo de medidores e os locais onde estes devem ser instalados. O primeiro algoritmo tem a finalidade de garantir o monitoramento de toda a rede em relação às VTCDs enquanto o segundo garante o menor erro de estimação de VTCDs nas barras onde não se têm medidores instalados. A referida metodologia pode ser aplicada em redes radiais ou em malha, sendo inicialmente aplicada em sistemas de pequeno porte (redes de 14 e 30 barras do IEEE) com intuito de verificar a capacidade do algoritmo. Foram então simuladas redes de maior complexidade, por meio de testes em redes de 57 barras e 118 barras do IEEE. Para avaliar a eficiência da metodologia desenvolvida foi feita uma comparação com outra metodologia de otimização baseada em Algoritmos Genéticos (AGs). / A methodology is herein proposed to estimate Short Duration Voltage Variation (SDVV) in electric power systems, caused by electrical faults. To attain this target, values recorded by measurement equipment in specific sites are used. In fact, there are few power quality meters installed in power networks, due to the high cost of such meters. Although these costs have decreased in recent years, the installation of a sufficient number of meters to ensure monitoring the entire network is still unfeasible. This reality poses a challenge to developing techniques that, with a small number of monitoring points, allow the determination of fault locations and estimation of SDVV values in specified buses. As contribution this thesis proposes an algorithm called Evolutionary Strategies (ESE), which integrates the group of evolutionary algorithms. This algorithm can be easily implemented and finds a solution within a wide solution space. The ESE determines the fault location, fault type and fault impedance, that characterize an individual, so that the resulting voltages on monitored buses are as close as possible to the measured ones. An initial population is generated as alternative solutions to the problem. Some of the individuals in the population will be submitted to mutation and recombination operators. Individuals are then selected to the future generation. An iterative process is carried out to determine a solution as close as possible to the desired one. Each individual is evaluated by the objective function, which represents the quadratic error between the measured and calculated values. This calculation is based on short circuit calculation related to the evaluated individual and from information of voltage values gathered from power quality meters. Voltage values in specific network buses can then be determined to monitor their corresponding SDVV values. This allows, for example, determining quality indicators associated to the SDVV, such as the System Average RMS Frequency Index (SARFI), to evaluate sensitive areas, i.e. which are prone to cause SDVVs and to develop plans for preventive maintenance. Two algorithms that calculate the minimum number of meters and their locations have been implemented. The first algorithm aims to ensure monitoring the entire network regarding SDVVs, while the second algorithm ensures the smallest error of SDVV estimation in buses where no meters are installed. This methodology can be applied to meshed or radial networks. It was initially implemented in small networks (IEEE 14 and 30 buses) with the purpose of verifying the ability of algorithm. In sequence the methodology was applied to more complex networks (IEEE 57 and 118 buses). To assess the efficiency of the methodology a comparison with other optimization methodology based on Genetic Algorithms (GA) was carried out.

Os Sistemas de Distribuição (SDs), devido as suas topologias e configurações, dentre outros fatores, apresentam um desafio para a localização física das situações de faltas passíveis de ocorrência. Como fato, tem-se que uma localização de faltas, rápida e precisa, possibilita atenuar os transtornos que os usuários finais dos SDs viriam a ter em relação à qualidade do serviço prestado pelas distribuidoras. No contexto das redes elétricas inteligentes, e considerando medidores de qualidade da energia elétrica previamente alocados de forma otimizada, esta pesquisa propõe uma metodologia baseada em árvores de decisão e redes neurais artificiais para a localização de faltas em SDs radiais e aéreos. Foram realizados testes da metodologia proposta considerando variações no tipo, na impedância e no ângulo de incidência da falta aplicadas sobre o SD de 34 barras do IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers). Para os testes de sensibilidade da metodologia desenvolvida, foram consideradas variações no carregamento do sistema, os erros inerentes ao sistema de medição, a variação no número de medidores disponível, o impacto de uma alocação não otimizada dos medidores e uma redução na taxa amostral. Os resultados encontrados foram promissores e indicam que a metodologia como desenvolvida poderá ser aplicada para SDs diferentes do caso teste utilizado. / Due to the distribution systems (DS) topologies, configurations and among other factors, it is a challenge to physically locate situations of faults. As a matter of fact, a fast and accurate fault location will make it possible to mitigate the inconvenience that the end users of DS would have due to the quality of the service provided by the distributors. In the context of intelligent electric grids, and considering the electric power quality meters optimally alocated, this research proposes a methodology based in decision trees and artificial neural networks for a fault location in radial and aerial DS. The proposed methodology was tested considering variations on the type, impedance and angle of incidence of the fault applied on the DS of 34 bars of the IEEE (Institute of Electrical and Electronic Engineers). For a sensitivity test of the developed methodology, it were considered the variations in system loading, the errors inherent to the measurement system, a variation in number of meters available, the impact of the non-optimized allocation of the meters and a redution on the sampling rate. The results were promising and indicated that the methodology developed can be applied to different DS from the test case used.

O monitoramento e diagnóstico, com a consequente localização dos curtos-circuitos em Sistemas de Distribuição (SD), fazem parte de um processo complexo, exigindo esforços e agilidade das equipes técnicas de manutenção das concessionárias de energia elétrica. Quando se trata de um SD Subterrâneo (SDS), a complexidade de localização das faltas aumenta, pois não é possível realizar a inspeção visual. Por este motivo, desenvolver e aprimorar métodos para monitorar, classificar e localizar as situações de faltas em SD tem sido de relevante interesse para a comunidade técnico-científica nos últimos anos. Neste contexto, apresenta-se nesta pesquisa um método para processar as informações necessárias para classificar e localizar a ocorrência de um curto-circuito (monofásico, bifásico e/ou trifásico, com e/ou sem o envolvimento da terra) em um SDS. O processamento das informações foi realizado por meio da observação da propagação dos afundamentos de tensão, decorrentes de curtos-circuitos passíveis de ocorrência no SDS, e pela alocação de um número reduzido de medidores, permitindo a classificação e localização precisa da falta. Um dos diferenciais da metodologia proposta é que esta utiliza somente os valores eficazes das tensões trifásicas, registradas em medidores estrategicamente alocados, para indicação da área afetada e classificação das fases envolvidas. A metodologia é baseada no emprego de redes neurais artificiais. Os resultados encontrados são promissores, indicando a aplicabilidade da metodologia proposta. / The monitoring and diagnostics, with the consequent localization of short circuits in Distribution Systems (DS), are part of a complex process, requiring efforts and agility of the technical teams of maintenance of electric utilities. In the case of an underground DS (UDS), the location of faults complexity increases, because it is not possible to perform visual inspection. For this reason, develop and improve methods to monitor, sort and locate the fault situations in DS has been of relevant interest to the technical-scientific community in recent years. In this context, this study presents a method for processing the information required to classify and locate the occurrence of a short circuit (single phase, biphasic and / or phase with and / or without the involvement of the earth) on a UDS. The information processing was carried out by observing the propagation of voltage sags, caused by short circuits that may occur in the UDS, and the allocation of a few meters, allowing classification and precise location of the fault. One of the proposed methodology differentials is that it uses only the RMS values of the three-phase voltages, registered in strategically located meters, for indicating the affected area and classification of the phases involved. The methodology is based on the use of artificial neural networks. The results found are promising, indicating the applicability of the proposed methodology.

O monitoramento e diagnóstico, com a consequente localização dos curtos-circuitos em Sistemas de Distribuição (SD), fazem parte de um processo complexo, exigindo esforços e agilidade das equipes técnicas de manutenção das concessionárias de energia elétrica. Quando se trata de um SD Subterrâneo (SDS), a complexidade de localização das faltas aumenta, pois não é possível realizar a inspeção visual. Por este motivo, desenvolver e aprimorar métodos para monitorar, classificar e localizar as situações de faltas em SD tem sido de relevante interesse para a comunidade técnico-científica nos últimos anos. Neste contexto, apresenta-se nesta pesquisa um método para processar as informações necessárias para classificar e localizar a ocorrência de um curto-circuito (monofásico, bifásico e/ou trifásico, com e/ou sem o envolvimento da terra) em um SDS. O processamento das informações foi realizado por meio da observação da propagação dos afundamentos de tensão, decorrentes de curtos-circuitos passíveis de ocorrência no SDS, e pela alocação de um número reduzido de medidores, permitindo a classificação e localização precisa da falta. Um dos diferenciais da metodologia proposta é que esta utiliza somente os valores eficazes das tensões trifásicas, registradas em medidores estrategicamente alocados, para indicação da área afetada e classificação das fases envolvidas. A metodologia é baseada no emprego de redes neurais artificiais. Os resultados encontrados são promissores, indicando a aplicabilidade da metodologia proposta. / The monitoring and diagnostics, with the consequent localization of short circuits in Distribution Systems (DS), are part of a complex process, requiring efforts and agility of the technical teams of maintenance of electric utilities. In the case of an underground DS (UDS), the location of faults complexity increases, because it is not possible to perform visual inspection. For this reason, develop and improve methods to monitor, sort and locate the fault situations in DS has been of relevant interest to the technical-scientific community in recent years. In this context, this study presents a method for processing the information required to classify and locate the occurrence of a short circuit (single phase, biphasic and / or phase with and / or without the involvement of the earth) on a UDS. The information processing was carried out by observing the propagation of voltage sags, caused by short circuits that may occur in the UDS, and the allocation of a few meters, allowing classification and precise location of the fault. One of the proposed methodology differentials is that it uses only the RMS values of the three-phase voltages, registered in strategically located meters, for indicating the affected area and classification of the phases involved. The methodology is based on the use of artificial neural networks. The results found are promising, indicating the applicability of the proposed methodology.

Os Sistemas de Distribuição (SDs), devido as suas topologias e configurações, dentre outros fatores, apresentam um desafio para a localização física das situações de faltas passíveis de ocorrência. Como fato, tem-se que uma localização de faltas, rápida e precisa, possibilita atenuar os transtornos que os usuários finais dos SDs viriam a ter em relação à qualidade do serviço prestado pelas distribuidoras. No contexto das redes elétricas inteligentes, e considerando medidores de qualidade da energia elétrica previamente alocados de forma otimizada, esta pesquisa propõe uma metodologia baseada em árvores de decisão e redes neurais artificiais para a localização de faltas em SDs radiais e aéreos. Foram realizados testes da metodologia proposta considerando variações no tipo, na impedância e no ângulo de incidência da falta aplicadas sobre o SD de 34 barras do IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers). Para os testes de sensibilidade da metodologia desenvolvida, foram consideradas variações no carregamento do sistema, os erros inerentes ao sistema de medição, a variação no número de medidores disponível, o impacto de uma alocação não otimizada dos medidores e uma redução na taxa amostral. Os resultados encontrados foram promissores e indicam que a metodologia como desenvolvida poderá ser aplicada para SDs diferentes do caso teste utilizado. / Due to the distribution systems (DS) topologies, configurations and among other factors, it is a challenge to physically locate situations of faults. As a matter of fact, a fast and accurate fault location will make it possible to mitigate the inconvenience that the end users of DS would have due to the quality of the service provided by the distributors. In the context of intelligent electric grids, and considering the electric power quality meters optimally alocated, this research proposes a methodology based in decision trees and artificial neural networks for a fault location in radial and aerial DS. The proposed methodology was tested considering variations on the type, impedance and angle of incidence of the fault applied on the DS of 34 bars of the IEEE (Institute of Electrical and Electronic Engineers). For a sensitivity test of the developed methodology, it were considered the variations in system loading, the errors inherent to the measurement system, a variation in number of meters available, the impact of the non-optimized allocation of the meters and a redution on the sampling rate. The results were promising and indicated that the methodology developed can be applied to different DS from the test case used.

Esta dissertação tem como objetivo inicial reapresentar e difundir o Método das Posições de Falta (MPF) como um meio analítico para se determinar as tensões remanescentes, em todas as barras constituintes de um Sistema de Distribuição (SD), quando da ocorrência de afundamentos de tensão. Pela aplicação de tal método, é possível construir a Matriz de Tensão Durante a Falta (MTDF), denotando assim, a influência e a propagação dos afundamentos de tensão sobre toda a rede. A fim de validar o MPF, será realizada uma comparação dos resultados obtidos com os provenientes de simulações computacionais dispondo do software ATP (Alternative Transients Program). Desta comparação, ilustra-se que a ferramenta indicada mantém a previsão dos resultados em limites aceitáveis, mesmo considerando certa simplificação nos procedimentos de cálculo e na modelagem computacional dos componentes do sistema. A partir dos resultados encontrados, é realizado um mapeamento das áreas de risco que equipamentos eletroeletrônicos sensíveis estarão submetidos, através da delimitação e análise da área afetada e da área exposta ou de vulnerabilidade. Em complementação ao trabalho, é apresentada uma proposta baseada em um algoritmo branch and bound que determinará o número ótimo de medidores de qualidade de energia, bem como as barras onde os mesmos devam ser instalados para monitorar os afundamentos de tensão, com o objetivo de garantir que ao menos um dos medidores seja sensibilizado para cada um dos curtos-circuitos simulados. / This dissertation aims to initially reintroduce and spread the Fault Positions Method (FPM) as an analytic means to determine the remaining voltage in all bus bar constituents of a Distribution System (DS), upon the occurrence of voltage sags. By applying this method, it is possible to formulate the during fault voltage matrix, thus denoting the influence and propagation of voltage sags around the network as a whole. In order to legitimate the FPM, the results obtained are compared to those from computer simulations by use of the ATP (Alternative Transients Program) software. This comparison demonstrates that the tool has maintained the predicted results within acceptable limits, even though some simplification in the procedure for calculating and computer modeling of the system components. Based on such results, a detailed mapping of areas of risk, to which sensitive electronic equipment is subjected, has been carried out through the outlining and analyzing of the affected area and of the exposed or vulnerability area. Adding up to the work, a proposal based on a branch and bound algorithm is presented as a means to determine the optimum number of power quality monitors, and the bus where they should be installed to measure voltage sags, in order to ensure that at least one of the meters is sensitized for each of the simulated short-circuits.

Neste trabalho, é proposta uma metodologia para estimar o estado de um sistema elétrico de potência (SEPs) durante variações de tensão de curta duração (VTCDs) causadas por faltas elétricas nas linhas que compõem a rede elétrica avaliada. Para cumprir esta meta, são utilizados os valores registrados nos equipamentos de medição instalados nas redes elétricas. Na realidade, existem poucos equipamentos nas redes elétricas devido aos custos elevados dos medidores de qualidade de energia elétrica (QEE). Embora estes custos tenham diminuído nos últimos anos, ainda é inviável a utilização de um número suficiente de medidores para garantir a monitoração de toda a rede, por tornar-se muito oneroso. Esta realidade constitui um desafio para se desenvolver técnicas que permitam, a partir de um pequeno número de pontos de monitoração, determinar os locais de faltas e estimar os valores das VTCDs em todas as barras que compõem um sistema elétrico. Como contribuição à solução destes problemas, esta tese propõe a utilização do algoritmo denominado Estratégias Evolutivas (EEs), que integra a família dos Algoritmos Evolutivos. Tal algoritmo mostrou ser viável por sua facilidade de implementação e rapidez de resposta na busca de uma solução dentro de um vasto espaço de soluções. As EEs, nesta tese, são utilizadas para se determinar: o local de falta, tipo de falta e impedância de falta, que caracterizam um indivíduo, de forma que as tensões resultantes nas barras monitoradas sejam as mais próximas possíveis das medições realizadas. Para alcançar esse objetivo, inicialmente se constrói uma população inicial de indivíduos que representam alternativas de solução do problema. Em seguida, uma parte destes indivíduos será submetida a mutação e recombinação para então serem selecionados os indivíduos que sobreviverão na geração futura. Este processo iterativo é realizado até que se encontre uma solução o mais próximo da procurada. Cada indivíduo é avaliado através de função objetivo, que representa o erro quadrático entre os valores medidos e os valores calculados. Para este cálculo, é necessário simular um curto-circuito com as características do indivíduo avaliado com base em informações da rede bem como dos valores das tensões provenientes dos medidores. A partir da determinação das características da falta, é feita a estimação dos valores das tensões em toda a rede levando à avaliação das VTCDs. Uma vez atingido este objetivo, é possível, por exemplo, determinar indicadores de qualidade associados às VTCDs, como o SARFI (System Average RMS Frequency Index), determinar as áreas mais propensas a causar as VTCDs e elaborar planos de manutenção preventiva. Foram implementados dois algoritmos que calculam o número mínimo de medidores e os locais onde estes devem ser instalados. O primeiro algoritmo tem a finalidade de garantir o monitoramento de toda a rede em relação às VTCDs enquanto o segundo garante o menor erro de estimação de VTCDs nas barras onde não se têm medidores instalados. A referida metodologia pode ser aplicada em redes radiais ou em malha, sendo inicialmente aplicada em sistemas de pequeno porte (redes de 14 e 30 barras do IEEE) com intuito de verificar a capacidade do algoritmo. Foram então simuladas redes de maior complexidade, por meio de testes em redes de 57 barras e 118 barras do IEEE. Para avaliar a eficiência da metodologia desenvolvida foi feita uma comparação com outra metodologia de otimização baseada em Algoritmos Genéticos (AGs). / A methodology is herein proposed to estimate Short Duration Voltage Variation (SDVV) in electric power systems, caused by electrical faults. To attain this target, values recorded by measurement equipment in specific sites are used. In fact, there are few power quality meters installed in power networks, due to the high cost of such meters. Although these costs have decreased in recent years, the installation of a sufficient number of meters to ensure monitoring the entire network is still unfeasible. This reality poses a challenge to developing techniques that, with a small number of monitoring points, allow the determination of fault locations and estimation of SDVV values in specified buses. As contribution this thesis proposes an algorithm called Evolutionary Strategies (ESE), which integrates the group of evolutionary algorithms. This algorithm can be easily implemented and finds a solution within a wide solution space. The ESE determines the fault location, fault type and fault impedance, that characterize an individual, so that the resulting voltages on monitored buses are as close as possible to the measured ones. An initial population is generated as alternative solutions to the problem. Some of the individuals in the population will be submitted to mutation and recombination operators. Individuals are then selected to the future generation. An iterative process is carried out to determine a solution as close as possible to the desired one. Each individual is evaluated by the objective function, which represents the quadratic error between the measured and calculated values. This calculation is based on short circuit calculation related to the evaluated individual and from information of voltage values gathered from power quality meters. Voltage values in specific network buses can then be determined to monitor their corresponding SDVV values. This allows, for example, determining quality indicators associated to the SDVV, such as the System Average RMS Frequency Index (SARFI), to evaluate sensitive areas, i.e. which are prone to cause SDVVs and to develop plans for preventive maintenance. Two algorithms that calculate the minimum number of meters and their locations have been implemented. The first algorithm aims to ensure monitoring the entire network regarding SDVVs, while the second algorithm ensures the smallest error of SDVV estimation in buses where no meters are installed. This methodology can be applied to meshed or radial networks. It was initially implemented in small networks (IEEE 14 and 30 buses) with the purpose of verifying the ability of algorithm. In sequence the methodology was applied to more complex networks (IEEE 57 and 118 buses). To assess the efficiency of the methodology a comparison with other optimization methodology based on Genetic Algorithms (GA) was carried out.

Como as Variações de Tensão de Curta Duração (VTCDs) estão entre as perturbações mais difíceis de serem monitoradas, uma vez que são ocasionadas por fatores aleatórios e imprevisíveis, a monitoração do Sistema de Distribuição (SD) representa uma providência essencial para a obtenção de informações representativas para a regulamentação de novos indicadores relativos a esses distúrbios. Neste cenário, este trabalho busca garantir a completa observabilidade das VTCDs em SD, quando da incidência de qualquer tipo de curto-circuito, através da alocação ótima de medidores. Para a determinação da magnitude da tensão em cada nó do SD é utilizado o método das posições de falta, denotando assim, a influência e a propagação das VTCDs sobre a rede como um todo. Na sequência, é determinada uma matriz binária resultante que observa os afundamentos de tensão de forma simultânea para todos os tipos de faltas. Posteriormente, é proposta a redução desta matriz para diminuir o esforço computacional em SDs de grande porte. Ainda, é analisada a vulnerabilidade de cada nó do SD para estabelecer a sua posterior ponderação no processo de otimização. Os resultados revelam que a metodologia de alocação apresentada torna o processo de obtenção da solução ótima ágil e direto, pois menos execuções computacionais são necessárias para obter diferentes soluções ótimas e garantir a monitoração dos afundamentos de tensão para todos os tipos de curtos-circuitos. Além disso, pela metodologia, tem-se também a prioridade de instalação dos medidores conforme a maior observabilidade dos afundamentos de tensão, possibilitando a escolha do melhor arranjo de medidores que atenda aos limites orçamentários das distribuidoras de energia. / Short Duration Voltage Variations (SDVVs) are among the most difficult disturbances to be monitored, since they are caused by random and unpredictable factors. Hence, the Distribution System (DS) monitoring is an essential step for obtaining representative information for the regulation of new power quality indices for these disturbances. In this scenario, this work aims to ensure the entire observability of SDVVs, considering any short circuit occurrence in the DS, based on algorithm to achieve the monitors\' optimal allocation. In order to determine the voltage magnitude at each node, the fault positions method is used, showing the influence and propagation of SDVVs on the DS. Subsequently, a resulting binary matrix is determined. This matrix observes the voltage sags, simultaneously, for all fault types. Then, the downsizing of this matrix is proposed in order to reduce the computational effort in large DSs. Furthermore, the vulnerability of each DS node is analyzed to establish the relative weighting in the optimization process. The results show a faster and more direct allocation methodology to obtain the optimal solution, because fewer computational executions are needed for different optimal solutions and to ensure the voltage sags monitoring for all short circuits types. Moreover, the power quality monitor installation priority is performed according to the higher observability of the voltage sags, making it possible to choose the best arrangement of monitors that meets the budget constraints of the power utilities.