Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-08-29T13:12:16Z
No. of bitstreams: 1
Tiago Silva.pdf: 3175763 bytes, checksum: 8eba0f17a1a1f6fa2606a5235969987e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-29T13:12:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Tiago Silva.pdf: 3175763 bytes, checksum: 8eba0f17a1a1f6fa2606a5235969987e (MD5)
Previous issue date: 2012-11-09 / CNPQ / The Distributed Generation (DG) can improve the power quality indices associated
with Short Duration Voltage Variations (SDVV) due to the reduction in the electric network
loading, which in turn causes an improvement in the pre-fault voltage profile. On the other
hand, the DG can also deteriorates the power quality indices related to SDVV due to the
increasing in the fault currents, which in turns reduce the post-fault voltages. Furthermore, the
assessment of the DG impact on SDVV is more difficult with the presence of renewable
energy resources. This complexity is due to fluctuations in output power caused by stochastic
variations in the primary energy source (sun, wind, tide levels, etc.). Additionally, the
bibliographical review on Predictive Assessment of Short Duration Voltage Variations
(PAVV) revealed that none of the existing methodology considered the impact of fluctuations
in the output power of a wind DG on power quality indices related to SDVV. It was also
noticed that the load variations during the study period are ignored in the papers on SDVV.
The existence of these deficiencies and the governmental incentives for the use of wind
generation motivated this research. The main aim of this dissertation is the development of a
methodology for the PAVV capable of recognizing uncertainties associated with wind DG
and load fluctuations. The modeling of these uncertainties was carried out using NonSequential Monte Carlo Simulation (MCS). The nodal voltages in the fault scenarios
generated by MCS were evaluated using the Admittance Summation Method (ASM) in phase
coordinates. The combination of the MCS with the ASM allowed estimating the following
indices related to SDVV: the expected value of the SARFI (“System Average RMS –
Variation – Frequency Index”) and expected nodal frequency of SDVV. Furthermore, the
probability distributions and box plots of the SARFI index have been obtained. The proposed
method for the PAVV was tested and validated in a test system with 32 buses. The tests
results demonstrated that the DG insertion causes an improvement in the power quality
indices associated with SDVV. Additionally, the substitution of conventional DG by wind DG
cause a small deterioration in the power quality indices related to SDVV due to fluctuations in
the output power of the wind DG. Finally, it was observed that the load fluctuations during
the study period cause significant variations in the SARFI index. / A Geração Distribuída (GD) pode melhorar os índices de qualidade de energia
associados com as Variações de Tensão de Curta Duração (VTCD) devido a redução no
carregamento da rede elétrica, que por sua vez causa uma melhoria no perfil de tensão pré-
falta. Por outro lado, a GD também pode degradar os índices de qualidade de energia
associados com VTCD devido ao aumento nas correntes de falta, que por sua vez reduzem as
tensões pós-falta. Além disso, a avaliação do impacto da DG sobre VTCD é mais difícil com
a presença de fontes de energia renováveis. Esta complexidade se deve as flutuações na
potência de saída causadas pelas variações estocásticas na fonte de energia primária (sol,
vento, níveis de maré, etc.). Adicionalmente, a revisão bibliográfica realizada sobre Avaliação
Preditiva de VTCD (APVT) revelou que nenhuma metodologia existente considerou o
impacto de flutuações na potência de saída de geradores eólicos nos índices de qualidade
referentes às VTCD. Também foi observado que flutuações de carga ao longo do período de
estudo são desconsideradas nos artigos sobre APVT. A existência destas deficiências nos
métodos de APVT e os incentivos governamentais para o uso de geração eólica motivaram
esta pesquisa. O principal objetivo desta dissertação é o desenvolvimento de uma metodologia
para a APVT capaz de reconhecer as incertezas associadas com a GD eólica e flutuações de
carga. A modelagem destas incertezas na APVT foi realizada através do uso da Simulação
Monte Carlo (SMC) não-sequencial. As tensões nodais nos cenários de falta gerados pela
Simulação Monte Carlo (SMC) foram calculadas usando-se o Método de Soma de
Admitância (MSA) em coordenadas de fase. A combinação da SMC com o MSA permitiu
estimar os seguintes índices probabilísticos relacionados com as VTCD: valor esperado do
SARFI (“System Average RMS – Variation – Frequency Index”) e frequência nodal esperada
de VTCD. Além disso, foram obtidas distribuições de probabilidade e diagramas de caixa
associados com o SARFI. O método proposto nesta dissertação para a APVT foi testado em
uma rede de distribuição de 32 barras. Os resultados dos testes mostram que a inserção de GD
causa uma melhoria nos índices de qualidade associados com as VTCD. Adicionalmente, a
substituição de GD convencional por GD eólica causa uma pequena deterioração nos índices
de qualidade referentes às VTCD devido as flutuações na potência de saída da GD eólica.
Finalmente, também foi observado que as flutuações na carga ao longo do período de estudo
causam variações significativas no índice SARFI.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede/1875 |
Date | 09 November 2012 |
Creators | SILVA, Tiago Alencar |
Contributors | RODRIGUES, Anselmo Barbosa, SILVA, Maria da Guia da, RODRIGUES, Anselmo Barbosa, Silva, Maria da Guia da, BORGES, Carmen Lúcia Tancredo, RESENDE, Leonidas Chaves |
Publisher | Universidade Federal do Maranhão, PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET, UFMA, Brasil, DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA, instname:Universidade Federal do Maranhão, instacron:UFMA |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0031 seconds