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Diagnóstico automático de eventos e distúrbios em unidades geradoras e usinas utilizando lógica fuzzy / A fuzzy approach for automated operational state diagnosis and disturbances classification in power gerenating units and power plants

CNPq; CAPES / A expansão contínua dos atuais sistemas elétricos de potência tem levado ao desenvolvimento de técnicas de monitoramento que visam subsidiar a análise, o controle e o planejamento dos sistemas. Dentre essas técnicas destacam-se os sistemas SCADA (do inglês, Supervisory Control and Data Acquisition), os sistemas de monitoramento de grandes áreas (do inglês, Wide Area Measurement System) e os sistemas de análise de oscilografias. Sistemas de análise oscilográfica se baseiam no estudo dos registros oscilográficos provenientes de dispositivos chamados de Registradores Digitais de Perturbação (RDP) que permitem a análise das grandezas elátricas (tensão, corrente), bem como dos sinais digitais dos equipamentos de proteção monitorados (atuação do dispositivo, por exemplo). O excesso de dados presente nos centros de operação e controle de usinas geradoras torna difícil a tarefa de análise dos especialistas em oscilografia, juntamente a esse fato, vê-se uma crescença na utilização de sistemas inteligentes aplicados no diagnóstico de distúrbios em sistemas elétricos de potência. Deste modo, visando auxiliar o trabalho dos especialistas, bem como reduzir o tempo em que as unidades geradoras ficam fora de operação devido a distúrbios, busca-se aqui a elaboração de um sistema de diagnóstico e classificação de distúrbios em plantas geradoras de energia elétrica baseado em lógica fuzzy capaz de diferenciar situações operacionais e de conhecimento dos operadores das situações de contingência bem como classificar a natureza dos distúrbios que causam o desligamento de uma unidade de geração de acordo com as informações obtidas dos registros oscilográficos de longa duração, além de integralizar os eventos em um aspecto multi-máquina. / The electric power systems are getting more complex and covering larger areas day by day. This fact has been contribuiting to the development of monitoring techniques that aim to help the analysis, control and planning of power systems. Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) systems, Wide Area Measurement Systems and disturbance record
systems. Unlike SCADA and WAMS, disturbance record systems are mainly used for offilne analysis in occurrences where a fault resulted in tripping of and apparatus such as a transimission line, transformer, generator and so on. The device responsible for record the disturbances is called Digital Fault Recorder (DFR) and records, basically, electrical quantities as voltage and currents and also, records digital information from protection system devices. Generally, in power plants, all the DFRs data are centralized in the utility
data centre and it results in an excess of data that difficults the task of analysis by the specialist engineers. This dissertation shows a new methodology for automated analysis
of disturbances in power plants. A fuzzy reasoning system is proposed to deal with the data from the DFRs. The objective of the system is to help the engineer resposnible for
the analysis of the DFRs’s information by means of a pre-classification of data. For that, the fuzzy system is responsible for generating unit operational state diagnosis and fault
classification.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/1755
Date27 November 2015
CreatorsCieslak, Dionatan Augusto Guimarães
ContributorsMoreto, Miguel, Oliveira, Ricardo Vasques de, Não possui, Não possui, Não possui
PublisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, UTFPR, Brasil
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UTFPR, instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná, instacron:UTFPR
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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