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Previous issue date: 2012-04-16 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Neste trabalho é proposta a aplicação de redes neurais artificiais para ajuste de parâmetros de
um compensador estático de reativos, para controle de tensão e harmônicos. Devido à intensa
produção de correntes harmônicas e possíveis afundamentos de tensão em instalações
industriais como o forno a arco, é necessário um sistema de controle eficiente e robusto. Além
disso, os sistemas elétricos de potência se encontram em um cenário com a presença cada vez
maior de geração distribuída, cargas não-lineares e forte tendência à operação no contexto das
smartgrids e microgrids. Sendo assim, o suporte de reativos deve ser adequado a esses
sistemas, podendo atuar de forma rápida, precisa e confiável. Uma possível solução é a
utilização de um compensador estático de reativos (CER) com função adicional de filtragem
no ponto onde se deseja controlar a tensão e a distorção harmônica. Entretanto, para o correto
funcionamento, é necessário um sistema preciso para o ajuste dos parâmetros do CER, ou
seja, determinar os ângulos de disparo dos tiristores e o número de bancos de capacitores a
serem ligados. Neste trabalho é proposta uma estratégia de controle via redes neurais
artificiais, treinadas para o reconhecimento de padrões de operação em regime permanente e
definição da configuração do CER, conferindo inteligência ao equipamento.
Os desenvolvimentos propostos foram implementados no ambiente MatLab®. A validação do
método é feita através de simulações em sistemas-teste, presentes na literatura técnica,
utilizando o fluxo de potência pelo método de injeção de correntes trifásico harmônico. Os
resultados obtidos mostram as vantagens da utilização da estratégia proposta. / In this work, an artificial neural network-based static var compensator tuning is proposed for
voltage and harmonic distortion control. Due to intense harmonic current injection and
possible voltage sags produced by industrial facilities such as arc furnaces, an efficient robust
control system is needed. Besides, electrical power systems face a new scenario with high
penetration of distributed generation and non-linear loads and increased smart grid and
microgrid trends. Therefore, the available reactive power sources must be able to provide
system control in order to operate the system in a fast, accurate and reliable way. The
application of a static var compensator (SVC) with additional filtering function at the
controlled node is a possible solution. However, a precise SVC parameters tuning is needed,
in order to make the system to work properly. In this work, a control strategy based on
artificial neural networks is proposed. The neural networks are trained to recognize steadystate
operating patterns and give the SVC adjustment.
The proposed technique was implemented in the MatLab® environment. The methodology is
validated by simulations in test-systems available in technical literature, using the three-phase
harmonic current injection method power flow. Results show the advantages of the proposed
methodology.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/1785 |
| Date | 16 April 2012 |
| Creators | Loureiro, Pedro da Cruz |
| Contributors | Pereira, José Luiz Rezende, Variz, Abilio Manuel, Lima, Antonio Carlos Siqueira de, Garcia, Paulo Augusto Nepomuceno, Oliveira, Leonardo Willer |
| Publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora, Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, UFJF, Brasil, Faculdade de Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFJF, instname:Universidade Federal de Juiz de Fora, instacron:UFJF |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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