Dissertação de Mestrado:
Detecção e Classicação de Vtcds em Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica Usando Redes Neurais Artificiais

Richard Henrique Ribeiro Antunes

PEL
Orientador
Prof. Lisandro Lovisolo , D.Sc., 2006, COPPE/UFRJ, Brasil - Currículo Lattes
Coorientador
Prof. Pedro Henrique Gouvêa Coelho , Ph.D., 1983, BU, Grã-Bretanha - Currículo LattesInformação Academica
Banca
* Prof. Lisandro Lovisolo , D.Sc., 2006, COPPE/UFRJ, Brasil - Currículo Lattes
* Prof. Pedro Henrique Gouvêa Coelho , Ph.D., 1983, BU, Grã-Bretanha - Currículo LattesInformação Academica
* Prof. Luís Fernando Corrêa Monteiro Currículo LattesInformação Academica
* Profa. Marley Maria B.R.Vellasco , Ph.D em Ciência da Computação, University College London, Inglaterra, 1992. - Currículo LattesInformação Academica
* Prof. Dr. João Amin Moor Neto - CEFET/RJ
Data - hora da defesa
28/03/2012
Resumo
O objetivo deste trabalho e conhecer e compreender melhor os imprevistos no fornecimento de energia eletrica, quando ocorrem as variac~oes de tens~ao de curta durac~ao (VTCD). O banco de dados necessario para os diagnosticos das faltas foi obtido atraves de simulac~oes de um modelo de alimentador radial atraves do software PSCAD/EMTDC. Este trabalho utiliza um Phase-Locked Loop (PLL) com o intuito de detectar VTCDs e realizar a estimativa automatica da frequ^encia, do ^angulo de fase e da amplitude das tens~oes e correntes da rede eletrica. Nesta pesquisa, desenvolveram-se duas redes neurais arti ciais: uma para identi car e outra para localizar as VTCDs ocorridas no sistema de distribuic~ao de energia eletrica. A tecnica aqui proposta aplica-se a alimentadores trifasi- cos com cargas desequilibradas, que podem possuir ramais laterais trifasicos, bifasicos e monofasicos. No desenvolvimento da mesma, considera-se que ha disponibilidade de medic~oes de tens~oes e correntes no no inicial do alimentador e tambem em alguns pon- tos esparsos ao longo do alimentador de distribuic~ao. Os desempenhos das arquiteturas das redes neurais foram satisfatorios e demonstram a viabilidade das RNAs na obtenc~ao das generalizac~oes que habilitam o sistema para realizar a classi cac~ao de curtos-circuitos. Palavras-chave: redes neurais arti ciais, variac~ao de tens~ao de curta durac~ao, VTCD, phase-locked loop, PLL, sistema de distribuic~ao de energia eletrica, PSCAD/EMTDC.

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