| Summary: | Orientador: Prof. Dr. Ricardo Caneloi dos Santos === Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2015. === Com a expansão e o crescimento das redes elétricas, surge a necessidade de usar novas fontes de energia para suprir toda a demanda requerida pelos consumidores. Para atender esta demanda, geradores de pequeno porte (GDs) são instalados ao longo das redes elétricas, para assim aproveitar as diversas fontes de energia que se encontram espalhadas pelo país. No entanto, para conectar estes GDs nas redes elétricas é preciso considerar o evento de ilhamento. Uma condição de ilhamento ocorre quando uma parte do sistema de potência fica ilhado eletricamente da rede da concessionária, podendo causar assim sérios problemas à qualidade da energia suprida aos consumidores. Em virtude da dificuldade, diante de algumas condições de operação, em diferenciar uma situação de ilhamento de outros eventos transitórios que ocorrem em uma rede elétrica, se faz necessária a busca por novos métodos de detecção de ilhamento, em alternativa aos métodos tradicionais. Neste trabalho é apresentado o estudo de um algoritmo baseado em Redes Neurais Artificiais (RNAs) para a detecção de ilhamento de geradores distribuídos. O presente algoritmo detecta as condições de ilhamento ao analisar os sinais de tensão da barra do GD, por meio de uma RNA do tipo Multilayer Perceptron (MLP). Baseando-se no algoritmo estudado, é proposta uma arquitetura de relé digital para ser implementada em hardware utilizando o software LabVIEW e os chassis cDAQ-9172 e cRIO-9073 (plataformas comerciais de hardware). O algoritmo implementado em hardware foi avaliado com sinais elétricos reais e mostrou-se adequado para a detecção de ilhamento na rede elétrica adotada. Um estudo sobre a implementação do algoritmo com diferentes tipos de plataformas (real time e não real time) e com diferentes taxas de amostragem foi desenvolvido, permitindo avaliar precisamente a relação "recurso de hardware x precisão dos resultados". === Since the power demand is increasing, additional electrical power sources are required to properly supply all consumers. To meet this new increased demand small generators (DGs) are installed in the power grid, thus allowing to use electrical power sources available around the country. However, to connect such DGs in the power grid the islanding event must be considered. An islanding condition takes place when a section of the grid is inadvertently isolated from the utility, thus resulting in problems related to the power quality delivered to the consumers, among others. Depending on the operational condition, it is a complex task to distinguish an islanding situation from other possible events in the power system, new methods are needed to develop this task. This work presents an islanding detection algorithm based on artificial neural network (ANN), more specifically by using a multilayer perceptron (MLP). Considering the presented algorithm a digital relay architecture is proposed to be implemented in hardware by using the software LabVIEW and its commercial platforms (cDAQ-9172 and cRIO-9073). The proposed algorithm was evaluated in hardware using real signals and its expected behavior was checked. Besides, a study considering different sampling rates and different types of hardware (real time and not real time) platforms was developed, thus allowing to precisely verify the relation "hardware x accuracy".
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