Sistema inteligente baseado em decomposição por componentes ortogonais e inferência fuzzy para localização de faltas de alta impedância em sistemas de distribuição de energia elétrica com geração distribuída

Os sistemas elétricos de potência modernos apresentam inúmeros desafios em sua operação. Nos sistemas de distribuição de energia elétrica, devido à grande ramificação, presença de extensos ramais monofásicos, à dinâmica das cargas e demais particularidades inerentes, a localização de faltas represen...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Batista, Oureste Elias
Other Authors: Flauzino, Rogério Andrade
Format: Others
Language:pt
Published: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP 2016
Subjects:
Online Access:http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-30052016-103546/
id ndltd-usp.br-oai-teses.usp.br-tde-30052016-103546
record_format oai_dc
spelling ndltd-usp.br-oai-teses.usp.br-tde-30052016-1035462019-05-09T22:04:01Z Sistema inteligente baseado em decomposição por componentes ortogonais e inferência fuzzy para localização de faltas de alta impedância em sistemas de distribuição de energia elétrica com geração distribuída Intelligent system based on orthogonal decomposition technique and fuzzy inference for high impedance location fault in distribution systems with distributed generation Batista, Oureste Elias Decomposição por componentes ortogonais Decomposition by orthogonal components Distribuição de energia elétrica Distributed generation Faltas de alta impedância Fault location Fuzzy inference systems Geração distribuída High impedance fault Localização de faltas Power distribution Sistemas de inferência Fuzzy Os sistemas elétricos de potência modernos apresentam inúmeros desafios em sua operação. Nos sistemas de distribuição de energia elétrica, devido à grande ramificação, presença de extensos ramais monofásicos, à dinâmica das cargas e demais particularidades inerentes, a localização de faltas representa um dos maiores desafios. Das barreiras encontradas, a influência da impedância de falta é uma das maiores, afetando significativamente a aplicação dos métodos tradicionais na localização, visto que a magnitude das correntes de falta é similar à da corrente de carga. Neste sentido, esta tese objetivou desenvolver um sistema inteligente para localização de faltas de alta impedância, o qual foi embasado na aplicação da técnica de decomposição por componentes ortogonais no pré-processamento das variáveis e inferência fuzzy para interpretar as não-linearidades do Sistemas de Distribuição com presença de Geração Distribuída. Os dados para treinamento do sistema inteligente foram obtidos a partir de simulações computacionais de um alimentador real, considerando uma modelagem não-linear da falta de alta impedância. O sistema fuzzy resultante foi capaz de estimar as distâncias de falta com um erro absoluto médio inferior a 500 m e um erro absoluto máximo da ordem de 1,5 km, em um alimentador com cerca de 18 km de extensão. Tais resultados equivalem a um grau de exatidão, para a maior parte das ocorrências, dentro do intervalo de ±10%. Modern electric power systems present numerous challenges in its operation. Fault location is a major challenge in Power Distribution Systems due to its large branching, presence of single-phase laterals and the dynamic loads. The influence of the fault impedance is one of the largest, significantly affecting the use of traditional methods for its location, since the magnitude of the fault currents is similar to the load current. In this sense, this thesis aimed to develop an intelligent system for location of high impedance faults, which was based on the application of the decomposition technique of orthogonal components in the pre-processing variables and fuzzy inference to interpret the nonlinearities of Power Distribution Systems with the presence of Distributed Generation. The data for training the intelligent system were obtained from computer simulations of an actual feeder, considering a non-linear modeling of the high impedance fault. The resulting fuzzy system was able to estimate distances to fault with an average absolute error of less than 500 m and a maximum absolute error of 1.5 km order, on a feeder about 18 km long. These results are equivalent to a degree of accuracy for the most occurrences within the ± 10% range. Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Flauzino, Rogério Andrade 2016-03-28 Tese de Doutorado application/pdf http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-30052016-103546/ pt Liberar o conteúdo para acesso público.
collection NDLTD
language pt
format Others
sources NDLTD
topic Decomposição por componentes ortogonais
Decomposition by orthogonal components
Distribuição de energia elétrica
Distributed generation
Faltas de alta impedância
Fault location
Fuzzy inference systems
Geração distribuída
High impedance fault
Localização de faltas
Power distribution
Sistemas de inferência Fuzzy
spellingShingle Decomposição por componentes ortogonais
Decomposition by orthogonal components
Distribuição de energia elétrica
Distributed generation
Faltas de alta impedância
Fault location
Fuzzy inference systems
Geração distribuída
High impedance fault
Localização de faltas
Power distribution
Sistemas de inferência Fuzzy
Batista, Oureste Elias
Sistema inteligente baseado em decomposição por componentes ortogonais e inferência fuzzy para localização de faltas de alta impedância em sistemas de distribuição de energia elétrica com geração distribuída
description Os sistemas elétricos de potência modernos apresentam inúmeros desafios em sua operação. Nos sistemas de distribuição de energia elétrica, devido à grande ramificação, presença de extensos ramais monofásicos, à dinâmica das cargas e demais particularidades inerentes, a localização de faltas representa um dos maiores desafios. Das barreiras encontradas, a influência da impedância de falta é uma das maiores, afetando significativamente a aplicação dos métodos tradicionais na localização, visto que a magnitude das correntes de falta é similar à da corrente de carga. Neste sentido, esta tese objetivou desenvolver um sistema inteligente para localização de faltas de alta impedância, o qual foi embasado na aplicação da técnica de decomposição por componentes ortogonais no pré-processamento das variáveis e inferência fuzzy para interpretar as não-linearidades do Sistemas de Distribuição com presença de Geração Distribuída. Os dados para treinamento do sistema inteligente foram obtidos a partir de simulações computacionais de um alimentador real, considerando uma modelagem não-linear da falta de alta impedância. O sistema fuzzy resultante foi capaz de estimar as distâncias de falta com um erro absoluto médio inferior a 500 m e um erro absoluto máximo da ordem de 1,5 km, em um alimentador com cerca de 18 km de extensão. Tais resultados equivalem a um grau de exatidão, para a maior parte das ocorrências, dentro do intervalo de ±10%. === Modern electric power systems present numerous challenges in its operation. Fault location is a major challenge in Power Distribution Systems due to its large branching, presence of single-phase laterals and the dynamic loads. The influence of the fault impedance is one of the largest, significantly affecting the use of traditional methods for its location, since the magnitude of the fault currents is similar to the load current. In this sense, this thesis aimed to develop an intelligent system for location of high impedance faults, which was based on the application of the decomposition technique of orthogonal components in the pre-processing variables and fuzzy inference to interpret the nonlinearities of Power Distribution Systems with the presence of Distributed Generation. The data for training the intelligent system were obtained from computer simulations of an actual feeder, considering a non-linear modeling of the high impedance fault. The resulting fuzzy system was able to estimate distances to fault with an average absolute error of less than 500 m and a maximum absolute error of 1.5 km order, on a feeder about 18 km long. These results are equivalent to a degree of accuracy for the most occurrences within the ± 10% range.
author2 Flauzino, Rogério Andrade
author_facet Flauzino, Rogério Andrade
Batista, Oureste Elias
author Batista, Oureste Elias
author_sort Batista, Oureste Elias
title Sistema inteligente baseado em decomposição por componentes ortogonais e inferência fuzzy para localização de faltas de alta impedância em sistemas de distribuição de energia elétrica com geração distribuída
title_short Sistema inteligente baseado em decomposição por componentes ortogonais e inferência fuzzy para localização de faltas de alta impedância em sistemas de distribuição de energia elétrica com geração distribuída
title_full Sistema inteligente baseado em decomposição por componentes ortogonais e inferência fuzzy para localização de faltas de alta impedância em sistemas de distribuição de energia elétrica com geração distribuída
title_fullStr Sistema inteligente baseado em decomposição por componentes ortogonais e inferência fuzzy para localização de faltas de alta impedância em sistemas de distribuição de energia elétrica com geração distribuída
title_full_unstemmed Sistema inteligente baseado em decomposição por componentes ortogonais e inferência fuzzy para localização de faltas de alta impedância em sistemas de distribuição de energia elétrica com geração distribuída
title_sort sistema inteligente baseado em decomposição por componentes ortogonais e inferência fuzzy para localização de faltas de alta impedância em sistemas de distribuição de energia elétrica com geração distribuída
publisher Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publishDate 2016
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-30052016-103546/
work_keys_str_mv AT batistaouresteelias sistemainteligentebaseadoemdecomposicaoporcomponentesortogonaiseinferenciafuzzyparalocalizacaodefaltasdealtaimpedanciaemsistemasdedistribuicaodeenergiaeletricacomgeracaodistribuida
AT batistaouresteelias intelligentsystembasedonorthogonaldecompositiontechniqueandfuzzyinferenceforhighimpedancelocationfaultindistributionsystemswithdistributedgeneration
_version_ 1719077702215925760