FundaÃÃo Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Cientifico e TecnolÃgico / This work aims to quantify the impact in the steady state operation of a distribution system when electric vehicles are connected. It is worth noting that the connection of them may cause significant changes in the voltage profile, in the degree of voltage unbalance and in the electrical losses of the system. In order to make this analysis, a three-phase power flow program was developed in MATLAB language. This program is based on the Ladder Iterative Technique and it contains models of overhead distribution lines, underground distribution lines, spot loads, distributed loads connected in wye and delta, step voltage regulators, capacitor banks, three-phase transformers and the model of an electric vehicle. This model allows simulation of a real electric vehicle of model Tesla Roadster, produced by Tesla Motors. The test system used in all simulations was the IEEE 13 bus. Moreover, the methodology consisted in simulate the system with the voltage regulator and without the voltage regulator under heavy load and light load conditions. The electric vehicle was connected to a specific systemâs bus and it were considered that it could work as a load or as a distributed generator with or without positive sequence voltage control. Constants configurations of the electric vehicles were considered for the heavy load and light load cases. The results of the simulations reveal there was voltage violation due to the connection of electric vehicles acting as loads in the test system under heavy load conditions without voltage regulator. When they operate as generators, they can maintain the voltage unbalance under the allowed 2%, turning the systemâs voltages more balanced. There were significant reductions when the electric vehicles acted as a load (71.1%) and as generator (77.5%) on the total real power losses when the system operated with voltage regulator on the substation and the electric vehicles operated with positive sequence voltage control (specified at 1,0 pu). / Este trabalho tem o objetivo de quantificar o impacto da conexÃo de veÃculos elÃtricos na operaÃÃo em regime permanente de um sistema de distribuiÃÃo. à visto que a conexÃo dos mesmos pode causar mudanÃas significativas no perfil de tensÃes, no grau de desequilÃbrio de tensÃo e nas perdas elÃtricas do sistema. Para realizar essa anÃlise, desenvolveu-se um programa de fluxo de potÃncia trifÃsico na linguagem MATLAB. O programa à baseado na tÃcnica iterativa de escada. Foram implementados nesse programa modelos de linhas de distribuiÃÃo aÃreas e subterrÃneas, modelos de cargas concentradas e distribuÃdas conectadas em delta e em estrela, modelos de reguladores de tensÃo, modelos de banco de capacitores, modelo de transformadores trifÃsicos e o modelo do veÃculo elÃtrico. Esse modelo permite simular o veÃculo elÃtrico Tesla Roadster da Tesla Motors. O sistema teste utilizado em todas as simulaÃÃes foi o sistema IEEE 13 barras. A metodologia utilizada consistiu em simular o sistema sem regulador de tensÃo e com o regulador de tensÃo, em carga pesada e em carga leve. O veÃculo elÃtrico foi conectado a uma barra do sistema e considerou-se que o mesmo podia funcionar como carga ou gerador distribuÃdo sem e com controle de tensÃo de sequÃncia positiva no ponto de conexÃo. Adotou-se disposiÃÃes constantes de veÃculos elÃtricos para os casos de carga pesada e carga leve. Os resultados das simulaÃÃes revelam que houve violaÃÃo de tensÃo devido à inserÃÃo de veÃculos elÃtricos atuando como carga no sistema teste em carga pesada sem regulador de tensÃo. Jà quando operam como gerador, os veÃculos elÃtricos diminuem o grau de desequilÃbrio em mÃdia, podendo mantÃ-lo abaixo do limite permitido de 2 %, tornando assim as tensÃes das barras trifÃsicas do sistema mais equilibradas. Houve reduÃÃes significativas quando os veÃculos elÃtricos atuaram como carga (71,1 %) e como gerador (77,5 %) na perda de potÃncia ativa total do sistema quando o sistema operou com regulador de tensÃo na subestaÃÃo e os veÃculos elÃtricos operaram com controle de tensÃo de sequÃncia positiva (especificada em 1,0 pu).

CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / This dissertation reports applications of artificial neural networks to detect stator winding interturn fault of three phase induction motor drived by frequency inverter. The artificial neural networks, like Simple and Multilayer Perceptron, served as off-line classifiers to short-circuit fault condition or healthy condition. In the training of Multilayer Perceptron, two different algorithms are used: the error back-propagation, which is a classic algorithm, and the extreme learning machine, as a relative new alternative for the classic back-propagation. The new one is more worthwhile because of its implementation easiness and higher speed of computation. The database used on the training and validation of the networks is created from an experimental setting, therefore it is composed by true data. The attributes used as failuresâ indicators are selected from certain frequencies of the spectrum, based on some theories of current signature analysis. In the second instance, the technique of principal components analysis is employed. The results obtained for the designed classifiers are shown, and some considerations are made on their use in real time embedded applications, which is the most important projection for future researches. / Este trabalho deriva da aplicaÃÃo de redes neurais artificiais para a detecÃÃo de curto-circuito entre espiras em motor de induÃÃo trifÃsico, acionado por inversor de frequÃncia. As redes neurais artificiais, do tipo Perceptron Simples e Multicamadas, sÃo usadas para detectar falhas de curto-circuito no bobinamento estatÃrico de motores de induÃÃo trifÃsicos de forma off-line. Para treinamento do Perceptron Multicamadas sÃo usados dois algoritmos distintos: o error back-propagation, que figura como o algoritmo clÃssico na literatura especializada, e o extreme learning machine, que à uma alternativa, relativamente recente, ao algoritmo clÃssico. Este algoritmo à uma opÃÃo atraente para o desenvolvimento rÃpido de classificadores. O banco de dados usado para treinamento e validaÃÃo das redes à obtido a partir de experimentaÃÃo laboratorial, portanto composto de dados reais. Os atributos utilizados para a detecÃÃo da falha sÃo componentes de frequÃncia do espectro harmÃnico da corrente estatÃrica do motor. O critÃrio de escolha destas componentes, a priori, à fundamentado em resultados de investigaÃÃes prÃvias da assinatura de corrente e, em segunda instÃncia, à aplicada a tÃcnica de anÃlise de componentes principais. SÃo apresentados os resultados obtidospelos classificadores projetados, e feitas algumas consideraÃÃes quanto à utilizaÃÃo destes em aplicaÃÃo embarcada e em tempo real, que à a principal projeÃÃo de futuros trabalhos a partir do atual.