A computação em nuvem tem sido vislumbrada como a principal tecnologia capaz de integrar e gerenciar os diversos sistemas envolvidos em uma Smart Grid. Nesse sentido, esta pesquisa tem por objetivo desenvolver uma infraestrutura de computação em nuvem capaz de armazenar e manipular dados em sistemas de distribuição. Analisando a infraestrutura das principais aplicações que utilizam computação em nuvem nesse contexto, foi proposta uma arquitetura com serviços essenciais, que pode ser estendida, para abrigar serviços e aplicações voltadas aos sistemas de distribuição inteligentes. A partir dessa proposta, uma infraestrutura de computação em nuvem foi implementada, utilizando ferramentas open source. Essa infraestrutura permitiu o desenvolvimento de uma nova aplicação para auxílio à localização de faltas, utilizando mineração de dados sobre os dados provenientes de smart meters, que é capaz de reduzir o problema da múltipla estimação nos sistemas de distribuição radial, auxiliando na definição do ramal faltoso. Para isso, uma versão otimizada da ferramenta de mineração de dados DAMICORE (Data Mining of Code Repositories) foi implementada estendendo os serviços básicos da arquitetura proposta. A aplicação desenvolvida foi avaliada utilizando centenas de simulações de falta sujeitas ao problema da múltipla estimação, aplicadas ao longo de um alimentador de testes, sendo capaz de reduzir mais de 80% das extensões de falta susceptíveis ao problema da múltipla estimação. Os resultados apresentados mostraram que a arquitetura proposta e a infraestrutura de computação em nuvem desenvolvida são capazes de suportar novas aplicações para os sistemas de distribuição inteligentes contribuindo para o desenvolvimento das smart grids e para a difusão da computação em nuvem nesse contexto. Como contribuição adicional, a aplicação em nuvem desenvolvida permitirá reduzir a múltipla estimação na localização de faltas em sistemas de distribuição. / Cloud computing has been envisioned as the main technology capable to integrate and manage many systems on a Smart Grid. Thus, this research aims to develop a cloud computing infrastructure to store and manipulate smart distribution system data. By analyzing the infrastructure of the main applications using cloud computing for smart distribution systems, an extensible architecture with essential services was proposed to host smart distribution systems services and applications. Based on this proposition, a cloud computing platform was developed using open source tools. A new application to reduce multiple estimation for fault location in radial distribution systems using datamining techniques over smart meter data was implemented using this infrastructure. An optimized version of the datamining tool known as DAMICORE (Data Mining of Code Repositories) was implemented as an extension to the proposed architecture basic services. The new cloud application was tested using hundreds of fault simulations through a test feeder, being able to reduce the line extensions with multiple estimation by more than 80% in the simulated fault cases. The results show that the proposed cloud computing architecture and infrastructure enable new smart distribution systems applications, contributing to the development of smart grids and diffusion of cloud computing in this context. As an additional contribution, the cloud application developed will help to reduce the multiple estimation for fault locations in distribution systems.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-30102018-100504 |
| Date | 21 September 2018 |
| Creators | Jeovane Vicente de Sousa |
| Contributors | Denis Vinicius Coury, Fernanda Caseño Trindade Arioli, Eduardo Nobuhiro Asada, Miguel Moreto, Washington Luiz Araújo Neves |
| Publisher | Universidade de São Paulo, Engenharia Elétrica, USP, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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