A aplicação de técnicas de Inteligência artificial em sistemas elétricos de potência permite a resolução de problemas onde soluções tradicionais não mostram bons resultados. Por exemplo, após a ocorrência de uma falta, um sistema automatizado toma todas as medidas necessárias para proteger o sistema e assumir um estado seguro de operação. Nessa ocasião, cabe aos operadores verificar todas as mensagens e dados disponíveis, selecionando aquelas relevantes, para então chegar a uma conclusão sobre o evento ocorrido. Apenas após esse diagnóstico, com base em seu conhecimento, o operador pode ordenar o restabelecimento do sistema ou sua manobra para outro estado. Esse processo é lento e passível de falhas, pois as informações são usualmente conflitantes e confusas, devido à avalanche de eventos, alarmes e alertas decorrentes. Diante desta dificuldade, é interessante dispor de uma ferramenta automática de diagnóstico e apoio na tomada de decisão que torne essa tarefa mais ágil e com menores riscos. Este trabalho aborda a integração e a interoperabilidade de equipamentos de uma subestação elétrica em conformidade com a norma IEC 61850, e a utilização de sistemas inteligentes com lógica Fuzzy executados em um controlador programável moderno. O sistema proposto faz uso de recursos de comunicação da IEC 61850, com mensagens prioritárias padrão GOOSE incluindo valores analógicos de corrente de falta, além de mensagens no padrão TCP/IP MMS. Essas informações, alarmes e eventos, são processadas de forma automática por um motor Fuzzy que permite aproximar a decisão computacional à decisão humana, incluindo zonas de incerteza e lógica ponderada, permitindo respostas mais abstratas do que algo puramente binário. O sistema proposto foi submetido a um grande número de eventos com um simulador em tempo real, com equipamentos reais, tais como IEDs e um controlador programável de alto desempenho. Além disso o sistema usou um esquema de comunicação inovador para o módulo do processador de dados em tempo real (RTDP), inteiramente baseado nos protocolos da IEC 61850. / The application of artificial intelligence techniques in electric power systems allows solving problems where traditional solutions do not show good results. For example, in electric power systems, after the occurence of a fault, an automated system takes all necessary measures to protect the system and assume a safe state of operation. On this occasion, it is for operators to review all messages and data available, selecting those relevant to then come to a conclusion about the event that occurred. Only after this diagnosis, based on his knowledge the operator may order the restoration of the system or their operation to another state. This process is therefore slow and subject to failure, because the information is usually conflicting and confusing because of the avalanche of events, alarms and warnings arising. Faced with this difficulty, it is interesting to have an automatic diagnostic tool and support in decision making that makes this task quicker and with less risk. This paper addresses the integration and interoperability of an electrical substation equipment in accordance with IEC 61850, and the use of intelligent systems Fuzzy logic running on a modern programmable controller. The proposed system makes use of the IEC 61850 communication resources with priority GOOSE messages including standard analog values of fault current, as well as messages on standard TCP / IP MMS. This information, alarms and events, are processed automatically by a fuzzy engine that allows the computational approach to human decision making, including areas of uncertainty and weighted logic, allowing more abstract answers than purely binary. The proposed system has undergone a large number of events with a simulator in real time with actual equipment such as a programmable controller IEDs and high performance. In addition the system used an innovative communication scheme for the module\'s real-time data processor ( RTDP ), based entirely on the IEC 61850 standard protocols such as MMS and GOOSE messages.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-14072016-144257 |
| Date | 23 November 2015 |
| Creators | Ribeiro, Luiz Gustavo |
| Contributors | Pellini, Eduardo Lorenzetti |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | Dissertação de Mestrado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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