Localização e Classificação de Faltas em Sistemas de Distribuição com a Presença de Geração Distribuída Baseado em Sistemas Imunológicos Artificiais.

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Full description

Bibliographic Details
Main Author: SONODA, Dabit Gustavo
Language:Portuguese
Published: 2015
Online Access:http://repositorio.unifei.edu.br:8080/xmlui/handle/123456789/182
Description
Summary:Submitted by repositorio repositorio (repositorio@unifei.edu.br) on 2015-11-25T11:25:36Z No. of bitstreams: 1 dissertacao_sonoda_2015.pdf: 1398332 bytes, checksum: 9b456b672dcda8c42b0cdb5602e81845 (MD5) === Made available in DSpace on 2015-11-25T11:25:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_sonoda_2015.pdf: 1398332 bytes, checksum: 9b456b672dcda8c42b0cdb5602e81845 (MD5) Previous issue date: 2015-08 === Sabe-se que uma das atuais tendências do setor de energia é o uso de unidades de geração distribuída, conectadas diretamente ao sistema de distribuição. Um dos efeitos dessa nova topologia é a sua influência em métodos e técnicas de análise que foram projetados baseados em sistemas convencionais. Um exemplo são os métodos de localização de faltas, que podem ter sua eficiência prejudicada em função da inclusão de novas fontes de geração não convencionais. Tendo em vista que a localização de faltas caracteriza-se como uma etapa de suma importância para se manter os índices de confiabilidade dentro de margens aceitáveis, este trabalho tem por objetivo apresentar uma metodologia destinada a localização e classificação de faltas em sistemas de distribuição de energia elétrica, sendo aplicável tanto a sistemas convencionais quanto a aqueles onde estão presentes os geradores distribuídos. Para tanto, a metodologia foi desenvolvida baseando-se no conceito de Sistema Imunológico Artificial. Essa técnica computacional, relativamente recente, é utilizada para a solução de problemas complexos, e apresenta-se como de grande potencial para cumprir os objetivos dessa dissertação. A metodologia, avaliada considerando vários casos de falta, apresenta um desempenho satisfatório para um amplo espectro de cenários, sendo capaz de estimar o local de falta, bem como o seu tipo e valor de resistência de maneira eficiente.