Orientador: Percival Bueno de Araujo / Resumo: Neste trabalho é desenvolvido o modelo matemático de sistemas elétricos de potência multimáquinas para avaliar a estabilidade a pequenas perturbações, com a atuação simultânea de diferentes dispositivos FACTS controlando o fluxo de potência. Os FACTS do tipo SSSC e STATCOM são modelados, considerando suas perdas internas, o modelo resultante é acrescentado à resolução do fluxo de potência, considerando que cada dispositivo FACTS controla uma grandeza do sistema. Utilizando da solução do fluxo, das matrizes Ybarra e Jacobiana, e também tensões e potências, estes são empregados ao Modelo de Sensibilidade de Potência, por meio de simulações, é verificada a atuação dos elementos de controle na estabilidade a pequenas perturbações de sistemas multimáquinas. Para acréscimo de amortecimento às oscilações eletromecânicas, são aplicados controladores ESP e POD. A partir da representação de espaço de estados do modelo final, os autovalores resultantes são estudados para avaliar a estabilidade do sistema. Ao final é discutida a atuação individual e conjunta dos dispositivos FACTS na estabilidade, quando aplicados ao controle do fluxo de potência. / Abstract: In this work the mathematical model of multi-machine power electric systems is developed to evaluate the stability to small perturbations, with the simultaneous actuation of different FACTS devices controlling the power flow. The FACTS of type SSSC and STATCOM are modeled, considering their internal losses, the resulting model is added to the resolution of the power flow, considering that each FACTS device controls a quantity of the system. By the solution of the power flux, the Ybus and Jacobian matrices, as well as voltages and powers, these are used to the Power Sensitivity Model, by means of simulations, it is verified the performance of the control elements in the stability to small perturbation of multi-machine systems. For addition of damping to electromechanical oscillations, ESP and POD controllers are applied. From the state space representation of the final model, the resulting eigenvalues are studied to evaluate the stability of the system. At the end, the individual and combined performance of the FACTS devices in the stability, when applied to the control of the power flow, is discussed. / Doutor

The Data Mining techniques, based on the Kohonen self-organizing maps have been largely used for classifying signals in several areas of expertise. Generally, the SOM network (Self- Organizing Maps) is used to specify similarity relationships between objects by adopting cluster analysis. The computational cost, data preparation and mathematical modeling can influence the interpretation of results, in which those from the evaluation classes are among its limitations. The Kohonen maps do not permit detailed evaluation of the class of objects, which may however be defined by the class limits, in other words defining a measure that can link when an object belonging to a particular class can migrate from one class to another . To adopt this approach the solutions proposed in this Masters dissertation are designed to implement the Kohonen self-organizing maps and the fuzzy logic to generate neighborhoods between classes aimed at applying these techniques on a two-case study for classifying signals from potencial power systems and Biomedical output signals adopting an interpretation of the Kohonen nebula maps. The work is basically divided into three stages: the first which would be followed by a review of the data-mining techniques and fuzzy logic shown in literature; the second focuses on applying the classifier algorithm using artificial neural networks, specifically the usage of neural networks as SOM data mining techniques to enable the classification of signals while the third step demonstrates the SOM network fuzzy logic multidisciplinary approach as an alternative tool of the data-mining methods. / Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Alagoas / As técnicas de mineração de dados baseadas nos mapas auto organizáveis de Kohonen têm sido bastante utilizada na classificação de sinais nas mais diversas áreas de conhecimento. Geralmente, a rede SOM (Self-Organizing Maps) é usada para especificar relações de similaridade entre objetos abordando análise de agrupamentos. O custo computacional, a preparação dos dados e modelagem matemática poderá influenciar na interpretação dos resultados, entre suas limitações encontram-se aquelas provenientes da avaliação das classes. Os mapas de Kohonen não permite avaliar de forma detalhada a classe dos objetos, os quais poderão está definidos pelo limite da classe, ou seja, definir uma medida que possa relacionar quando um objeto que pertença a uma classe particular possa migrar de uma classe para outra. Para adotar essa abordagem a solução proposta nesta dissertação de mestrado têm como objetivo aplicar os mapas auto-organizáveis de Kohonen e a lógica nebulosa para gerar as vizinhanças entre as classes visando aplicação dessas técnicas em dois estudos de casos na classificação dos sinais provenientes dos sistemas elétricos de potência e sinais biomédicos adotando uma interpretação nebulosa dos mapas de Kohonen. O trabalho se divide basicamente em três etapas: na primeira, será realizada uma revisão das técnicas de mineração de dados e da lógica nebulosa mostradas na literatura; na segunda, concentra-se aplicar o algoritmo classificador utilizando redes neurais artificiais, especificamente redes neurais SOM como técnica de mineração de dados para efetuar a classificação dos sinais; na terceira etapa demonstramos a abordagem multidisciplinar da rede SOM e da lógica nebulosa como uma ferramenta alternativa aos métodos de mineração de dados.

[pt] Em alguns países, os sistemas de energia elétrica estão operando próximos aos seus limites devido à falta de investimentos para expansão da transmissão e crescimento natural da demanda de energia elétrica. Esta condição de operação também pode ocorrer em sistemas de potência nos quais a expansão da transmissão é realizada de forma adequada. Neste caso, o carregamento excessivo da rede de transmissão é geralmente originado pela perda de interligações que transportam grandes blocos de energia. Os dois cenários de operação descritos acima têm causado problemas de Estabilidade de Tensão em sistemas de energia elétrica. Os estados de instabilidade de tensão são caracterizados principalmente pela presença de dois mecanismos: a insolubilidade das equações de fluxo de potência e a perda de controlabilidade. Os distúrbios que originam estes dois mecanismos são de natureza aleatória. Conseqüentemente, os índices de estabilidade de tensão, usados para analisar a perda de controlabilidade e a insolubilidade, são variáveis aleatórias. Desta forma, a análise de estabilidade de tensão deveria reconhecer incertezas associadas com parâmetros da rede elétrica, tais como: flutuações de carga e disponibilidade dos equipamentos. Geralmente, a modelagem de incertezas na análise de estabilidade de tensão é realizada usando os seguintes métodos probabilísticos: a Simulação Monte Carlo e a Enumeração de Estados. O principal índice estimado por estes métodos é o risco de instabilidade de tensão. Entretanto, o cálculo do risco de instabilidade de tensão é geralmente realizado contabilizando apenas um dos mecanismos causadores dos cenários de instabilidade de tensão. Além disso, a severidade dos estados de instabilidade de tensão não tem sido devidamente investigada. O objetivo desta tese é desenvolver um método para realizar uma análise probabilística da estabilidade de tensão que contabilize os dois mecanismos causadores da instabilidade de tensão no cálculo do seu risco. Serão também propostos índices probabilísticos, baseados na Análise de Robustez, para expressar a severidade dos estados de instabilidade de tensão. O método proposto se baseia na combinação das seguintes técnicas: Enumeração de Estados, Simulação Monte Carlo, Método da Matriz D’ e Fluxo de Potência Ótimo Não-Linear. Os métodos de Enumeração de Estados e Simulação Monte Carlo são usados para selecionar os estados do sistema resultantes de falhas nos equipamentos e erros de previsão de carga. A identificação da perda de controlabilidade e a restauração da solubilidade dos estados selecionados são realizadas pelo Método da Matriz D’ e pelo Fluxo de Potência Ótimo, respectivamente. A combinação dos métodos citados acima foi usada para obter os seguintes índices probabilísticos: risco de instabilidade de tensão, valores esperados da margem de estabilidade de tensão para as barras, e probabilidades dos estados de robustez. Os resultados dos testes com o método proposto revelaram que as probabilidades de estados instáveis, associados aos dois mecanismos causadores da instabilidade de tensão, são bastante significativas. Adicionalmente, a Análise de Robustez permitiu identificar a causa raiz e a severidade dos problemas de instabilidade de tensão. / [en] In some countries, the electric power systems are operating near to their limits due to the absence of investments in the transmission network expansion and natural growth of the electricity demand. This operation condition can also occur in electric power systems in which the transmission expansion is carried out in appropriate way. In this case, the excessive loading of the transmission network is usually originated by the loss of interconnections that transport large energy blocks. The two operation scenarios described above have caused Voltage Stability problems in the electric power systems. The voltage instability states are mainly characterized by the presence of two mechanisms: the unsolvability of the power flow equations and the controllability loss. The disturbances that originate these two mechanisms are of stochastic nature. Consequently, the voltage instability indices, used to analyze the unsolvability and controllability loss, are random variables. In this way, the voltage stability assessment would recognize the uncertainties associated with the parameters of the electric network, for example: load fluctuations and equipment availability. Generally, the uncertainties modeling in the voltage stability is carried out using the following probabilistic methods: the Monte Carlo Simulation and the State Enumeration. The main index estimated by these methods is the voltage instability risk. However, the voltage instability risk evaluation is usually carried out considering only one of the mechanisms that cause voltage instability scenarios. Furthermore, the severity of the unstable states has not been properly investigated. The aim of this thesis is to develop a method to carry out a probabilistic assessment of the voltage stability that take into account the two mechanisms that cause the voltage instability in the evaluation of its risk. Probabilistic indices, based on Well-Being Analysis, are also proposed to express the severity of the voltage instability states. The proposed method is based on the combination of the following techniques: State Enumeration Method, Monte Carlo Simulation, D’ Matrix Method and Nonlinear Optimal Power Flow. The State Enumeration and Monte Carlo Simulation Methods are used to select the system states resulting of equipment failures and load forecast errors. The identification of the controllability loss and the solvability restoration of the power flow equations for the selected states are carried out by the D’ Matrix Method and by the Nonlinear Optimal Power Flow, respectively. The combination of the methods cited above was used to obtain the following probabilistic indices: voltage instability risk, expected value of the voltage instability margin for the buses, and Well-Being states probabilities. The results of the tests with the proposed method revealed that the probabilities of unstable states, associated with the two voltage instability mechanism, are very significant. Additionally, the Well-Being Analysis was able to identify the root cause and the severity of the voltage instability problems.

Este trabalho apresenta proposta de modelo matemático para o problema de expansão do sistema de transmissão baseado no fluxo de carga CC considerando a utilização de links CC e FACTS resolvido através de metodologia de solução que considera a primeira e a segunda lei de Kirchhoff em processo enumerativo de branch-and-bound adaptado. A abordagem possui dois pontos em destaque: i) apresenta uma proposta de modelo matemático com possibilidade da utilização direta em problemas de expansão de linhas de transmissão que possuem tanto linhas de transmissão CA, transformadores, links CC e dispositivos FACTS e ii) é um método exato de solução do problema que garante a otimalidade da resposta e traz uma contribuição ao tradicional método branch-and-bound por incluir relaxações adicionais. O método aplicado aos sistemas de 6 barras de Garver e sistema Sul sudeste Brasileiro de 46 barras apresenta respostas adequadas e o modelo matemático testado em um sistema Garver modificado apresenta novas configurações possíveis com redução do custo total do investimento. / This work proposes a mathematical model to the transmission expansion system problem based on the DC power flow model considering the use of DC links and FACTS that is solved using a solution method considering the first and second Kirchhoff’s Law in an enumerative adapted branch-and-bound process. It is possible to highlight two key aspects of the proposed approach: i) presents a mathematical model that can be directly used on expansion transmission systems problems that have AC transmission lines, transformers, DC links and FACTS and ii) is an exact solution method that guarantees the optimum problems’s solutions and contributes to the traditional branch-and-bound method bringing additional relaxations. The solution method applied to Garver’s six-bus network and southeast Brazilian 46 bus network provides correct answers and the mathematical model tested on a modified Garver’s six-bus network presents new possible configurations that enables overall cost reduction to the problem.

Orientador: Prof. Dr. Edmarcio Antonio Belati / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2015. / Este trabalho visa à operação ótima de um sistema de energia elétrica com a presença de aerogeradores. Considerando as injeções de potência ativa e reativa para a geração eólica, será analisado o comportamento da rede por meio de um Fluxo de Potência Ótimo Multiobjetivo (FPO - MO). A metodologia consiste na modelagem da rede elétrica, inserindo as características do gerador eólico na formulação do FPO - MO, objetivando minimizar as perdas ativas em conjunto com o perfil de tensão por meio do despacho ótimo de potência ativa e reativa. O problema modelado como um FPO - MO reativo é resolvido com auxilio do AMPL (Modeling Language for Mathematical Programming) e do solver Knitro. Estudos realizados com os sistemas IEEE de 14, 30, 57 e 118 barras evidenciam os benefícios da utilização da geração eólica aliada ao FPO - MO. / This approach aims optimal operation of power system with wind turbines. Considering the active and reactive power injections for wind generation, network behavior is analyzed using a multi-objective Optimal Power Flow (OPF - MO). The methodology consists in modeling the electrical network by entering characteristics of wind generator in the formulation of the FPO - MO, aiming to minimize active power losses in conjunction with the voltage profile through the optimal dispatch of active and reactive power. The problem modeled as a FPO - MO reactive is solved with the aid of AMPL (Modeling Language for Mathematical Programming) and Knitro solver. Studies with the IEEE 14, 30, 57 and 118 modified system show the benefits of using wind power combined with the FPO - MO.

Orientador: Prof. Dr. Haroldo de Faria Junior / This dissertation presents a planning methodology to reduce emissions of greenhouse gases, applicable in active distribution networks, using renewable distributed generation and new control strategies. The studies done had as main objective the development of a methodology, applicable in distribution networks with feature of generation and variable load, to reduce emissions of greenhouse gases derived from electricity generation activities. The developed optimization methodology was based on the formulation of a AC optimal power flow (OPF) problem, integrating the new strategy of active networks management (ANM) that contains schemes such as coordinated voltage control (CVC), adaptive power factor control (PFC) and energy curtailment (EC). To solve the optimization problem, the modeling and optimization software AIMMS was used. The results show that significant reduction of greenhouse gas emissions can be achieved through the connection of renewable distributed generation in active distribution networks compared to passive networks. / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2015. / Nesta dissertação apresenta-se uma metodologia de planejamento para redução de emissões de gases de efeito estufa, aplicável em redes de distribuição ativas, usando geração distribuída renovável e novas estratégias de controle. Os estudos feitos tiveram como objetivo principal o desenvolvimento de uma metodologia, aplicável em redes de distribuição com característica de geração e carga variável, para reduzir emissões de gases de efeito estufa derivados das atividades de geração de energia elétrica. A metodologia de otimização desenvolvida foi baseada na formulação de um problema de fluxo de potência ótimo (FPO) AC multi-período integrando a nova estratégia de gestão de redes ativas (GRA), que contém esquemas como o controle de tensão coordenado (CVC), controle de fator de potência adaptativo (CFPA) e redução de energia (RE). Para resolver o problema de otimização, foi utilizado o programa computacional de modelagem e otimização AIMMS. Os resultados mostram que reduções significativas de emissões de gases de efeito estufa podem ser alcançadas mediante a ligação de geração distribuída renovável em redes de distribuição ativas em comparação com redes passivas.

Orientador: Prof. Dr. Thales Sousa / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2016. / O crescimento da demanda por energia elétrica, ocasionada pelo desenvolvimento humano e o esgotamento e impactos ambientais causados pelas fontes tradicionais de geração de eletricidade têm feito com que novas fontes energéticas sejam não só cada vez mais importantes, mas necessárias, chamando a atenção de governos e entidades do setor elétrico no mundo inteiro. Tendo este cenário como base, este trabalho avalia a viabilidade técnica e econômica da utilização de aerogeradores também para o provimento do serviço ancilar de suporte de potência reativa, visto que algumas máquinas utilizadas na aerogeração tais como os DFIG (Double Fed Induction Generator), possuem a capacidade de operarem com fator de potência diferente do unitário. Para tanto, utiliza-se o software AMPL (Modeling Language for Mathematical Programming), em conjunto com o solver Knitro, com o intuito de modelar e analisar a operação de sistemas de transmissão com a inserção de geradores eólicos com a tecnologia DFIG. Para atender ao objetivo proposto é modelado um FPO (Fluxo de Potência Ótimo) de maneira a permitir a análise dos resultados sobre a contribuição dos aerogeradores para o sistema, considerando a potência reativa produzida pelos geradores eólicos para minimizar as perdas técnicas na transmissão. Para validar o modelo proposto são realizadas simulações em sistemas elétricos conhecidos (benchmarks do IEEE). / The growth in demand for electricity, caused by human development and depletion and environmental impacts caused by traditional sources of electricity generation, have caused new energy sources are not only increasingly important, but necessary, drawing attention to governments and the electricity sector entities worldwide. Taking this scenario as a basis, this study evaluates the technical and economic feasibility of using wind generators also for the provision of reactive power ancillary service, as some machines used in wind-generation such as DFIG (Double Fed Induction Generator) have the ability it operates with different power factor of the unit. To do so, it uses the software AMPL (Modeling Language for Mathematical Programming), together with the solver Knitro in order to model and analyze the transmission system operating with the insertion of wind generators with the DFIG technology. Therefore, it is modeled the OPF (Optimal Power Flow) and subsequent analysis of the results on the contribution of wind turbines for the system, considering the reactive power produced by the wind farms to minimize technical losses in transmission. In order to validate the model, simulations are performed in known electrical systems (IEEE benchmarks).

Orientador: Prof. Dr. Edmarcio Antonio Belati / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2017. / Esta pesquisa propõe uma metodologia baseada no Fluxo de Potência Ótimo Reativo (FPOR), para a operação dos sistemas de transmissão sob emergência usando o mínimo corte de carga em associação com dispositivos Static VAr Compensator (SVC). O SVC é modelado pelo método da susceptância variável e inserido no problema do FPOR. A função multiobjetivo é formada em três partes, perdas de potência ativa, desvio da tensão e cortes de carga. Propõese um procedimento para calcular os valores dos pesos das funções de perdas e desvio da tensão sendo uma das contribuições deste trabalho. A função de mínimo corte de carga foi associada a uma variável que pode ser contínua ou binária, que corta uma porcentagem (contínua) ou a totalidade (binária) da potência da barra candidata, tratando-se assim como problemas de programação não linear (PNL) ou programação não linear inteira mista (PNLIM) respectivamente. O conjunto de barras candidatas ao corte de carga foi formado pelas barras críticas do sistema para cada situação de contingência e foi definido por meio de uma estratégia proposta neste trabalho para identificar as barras mais susceptíveis ao corte de carga. Para o tratamento das variáveis binárias do problema, foi usado o algoritmo Branch &Bound associado com o FPOR. A metodologia foi testada nos sistemas IEEE de 14 e 118 barras modificados para as diferentes situações de contingência simuladas neste trabalho. / This research proposes a methodology based on the Optimal Reactive Power Flow (ORPF) for the operation of the emergency transmission systems using the minimum load shedding in association with Static VAr Compensator (SVC) devices. The SVC was modeled as a variable susceptance and inserted in the ORPF problem. A multi-objective function was formed by three parts, namely, active power losses, voltage deviation and load shedding was device. Propose a procedure to calculate the values of the weights of the loss functions and the voltage deviation, one of the contributions of this research. The minimum load shedding function uses a variable that can be continuous or binary, which turns off a percentage (continuous) or all (binary) loads of candidate power buses, resulting in a Nonlinear Programming Problems (NLP) or Mixed Integer Nonlinear Programming (MINLP) respectively. The critical buses of the system for each contingency formed the candidate set of buses for the load shedding and was defined by a strategy proposed in this research to identify the bus most susceptible to the load shedding. For the treatment of the binary variables of the problem, a Branch & Bound algorithms associated with the ORPF was used. This methodology was tested in the modified IEEE 14 and 118-bus systems for the different contingency situations simulated in this research.

Orientador: Prof. Dr. Edmarcio Antonio Belati / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2017. / Neste trabalho analisou-se o desempenho de um Sistema Elétrico de Potência, quando alocados TCSC (do inglês, Thyristor Controlled Serie Compensator), e determinaram-se seus parâmetros ótimos de controle buscando maximizar a capacidade de transmissão total do sistema e melhorar o seu perfil de tensão, operando com suas variáveis dentro de limites pré-estabelecidos. Para tanto, foram modeladas variações do problema de Fluxo de Potência Ótimo Reativo (FPOR) e executadas em duas fases, identificadas como fase de alocação e fase de análise. Na fase de alocação foram realizadas simulações para analisar a alocação de diferentes quantidades de TCSC no sistema, com o objetivo de maximizar a capacidade de transmissão total e, por conseguinte, com base em um carregamento previsto na rede, foi determinada a quantidade mínima de dispositivos necessários para atender tal demanda. Em seguida, com o número de TCSC definido, os mesmos foram realocados com o objetivo de minimizar o desvio de tensão. Na fase de análise, os TCSC alocados na fase anterior foram mantidos com objetivo de otimizar o perfil de tensão, simulando variações nas cargas do sistema. Na fase de alocação, foi utilizada uma modelagem de Programação Não Linear Inteira Mista (PNLIM). Na fase de análise, o perfil de tensão foi otimizado por meio de uma modelagem de Programação Não Linear (PNL). Os resultados obtidos para os sistemas testes IEEE-14 e -118 barras demonstram os benefícios da utilização de TCSC na rede, pois possibilitou o aumento da carga total do sistema, e proporcionou uma melhora no perfil de tensão por meio do seu ajuste ótimo. / This work analyzed the electric power system performance when allocated TCSC (Thysristor Controlled Series Compensator) and determined their optimal control parameters in order to maximize the total transmission capability of the system and improve the voltage profile, operating within their pre-stablished limits. For this purpose, variations of Reactive Optimal Power Flow (FPOR) problems were modeled and executed in two phases, identified as phase of allocation and phase of analysis: In the allocation phase, simulations were performed to analyze the allocation of different amounts of TCSC in the system in order to maximize the total transmission capacity and, therefore, based on a predicted loading in the network, the minimum amount of devices was determined to attain such demand. Then, as the number of TCSC was defined, they were reallocated with the objective of minimizing the voltage deviation. In the analysis phase, the TCSC were maintained by considering the objective of optimizing the voltage profile and simulating loads variations of the system. In the allocation phase, a Mixed Integer Nonlinear Programming (MINLP) model was used. In the analysis phase, the voltage profile was optimized through a Nonlinear Programming (NLP) modeling. The results for the IEEE-14 and -118 test systems demonstrated the benefits of using the TCSC in the network because it allowed the increase of the total load of the system and provided an improvement in the voltage profile through its optimum adjustment.

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