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Aplicação de algoritmos bio-inspirados na parametrização dos controladores suplementares de amortecimento e dispositivo FACTS UPFC / Application of bio-inspired algorithms in the parametrization of supplementary damping controllers and UPFC FACTS device

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Previous issue date: 2017-08-22 / Neste trabalho são apresentados quatro métodos de otimização bio-inspirados, Colônia de Abelhas Artificiais, Otimização por Enxame de Partículas, Algoritmo dos Vagalumes e um híbrido aqui denominado por Bee – PSO, que combina particularidades dos outros três. Estes métodos são utilizados no ajuste coordenado dos parâmetros dos controladores Proporcional-Integral e Suplementares de Amortecimento (Estabilizadores de Sistemas de Potência e o conjunto Unified Power Flow Controller – Power Oscillation Damping). O objetivo é inserir amortecimento adicional aos modos oscilatórios de baixa frequência e, consequentemente, garantir a estabilidade do sistema elétrico frente a pequenas perturbações. São considerados três cenários que englobam duas configurações de instalação dos controladores suplementares e duas condições de carregamento, uma fixa e outra variável. Uma formulação por injeções de corrente do dispositivo Unified Power Flow Controller é sugerida e incorporada ao Modelo de Sensibilidade de Corrente, utilizado para representar o sistema elétrico de potência. Análises estática e dinâmica foram realizadas nos sistemas teste Simétrico de Duas Áreas e New England para validar o modelo de injeções de corrente proposto para o Unified Power Flow Controller e determinar qual dos algoritmos apresentados é o mais eficiente no ajuste coordenado dos parâmetros dos controladores. Dos resultados obtidos foi possível concluir que a versão híbrida proposta neste trabalho possui desempenho superior na maioria dos cenários analisados, fornecendo soluções com amortecimento suficiente, mesmo quando pequenas variações no carregamento do sistema são consideradas. / In this work four bio-inspired optimization methods, Artificial Bee Colony, Particle Swarm Optimization, Firefly Algorithm, and a hybrid called Bee – PSO, which combines the characteristics of the other three are presented. These methods are used in the coordinated adjustment of the parameters of Proportional-Integral and Supplementary Damping Controllers (Power System Stabilizers and the Unified Power Flow Controller - Power Oscillation Damping). The goal is to insert additional damping into the low-frequency oscillatory modes and thus ensure the stability of the electrical system against minor disturbances. Three scenarios are considered that include two installation configurations of the supplementary controllers and two charging conditions, one fixed and one variable. A current injection formulation of the Unified Power Flow Controller is suggested and incorporated into the Current Sensitivity Model used to represent the electric power system. Static and dynamic analyzes were performed in the Two-Zone Symmetric and New England test systems to validate the proposed current injection model for the Unified Power Flow Controller and to determine which of the presented algorithms is the most efficient in the coordinated adjustment of the parameters of the controllers. From the results obtained it was possible to conclude that the hybrid version proposed in this work has superior performance in most scenarios analyzed, providing solutions with sufficient damping, even when small variations in system loading are considered.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unesp.br:11449/151487
Date22 August 2017
CreatorsMartins, Luís Fabiano Barone [UNESP]
ContributorsUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Araujo, Percival Bueno de [UNESP]
PublisherUniversidade Estadual Paulista (UNESP)
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UNESP, instname:Universidade Estadual Paulista, instacron:UNESP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
Relation600

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