• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Thèse de Doctorat
DOI
10.11606/T.18.2017.tde-20112017-103816
Document
Auteur
Nom complet
Marcel Ayres de Araujo
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2017
Directeur
Jury
Flauzino, Rogério Andrade (Président)
Almeida, Madson Cortes de
Leão, Fábio Bertequini
Monaro, Renato Machado
Silva, Ivan Nunes da
Titre en portugais
Metodologia baseada em medidas dispersas de tensão e árvores de decisão para localização de faltas em sistemas de distribuição modernos
Mots-clés en portugais
Árvore de decisão
Localização de faltas
Medidores inteligentes
Redes elétricas inteligentes
Sistemas de distribuição
Resumé en portugais
Nos sistemas de distribuição, a grande ramificação, radialidade, heterogeneidade, dinâmica das cargas e demais particularidades, impõem dificuldades à localização de faltas, representando um desafio permanente na busca por melhores indicadores de continuidade e confiabilidade no fornecimento de energia elétrica. A regulação incisiva dos órgãos do setor, a penetração de geração distribuída e a tendência de modernização trazida pelas redes inteligentes, demandam detalhados estudos para readequação dos sistemas elétricos a conjuntura atual. Neste contexto, esta tese propõe o desenvolvimento de uma metodologia para localização de faltas em sistemas de distribuição empregando a capacidade dos medidores inteligentes de monitoramento e de aquisição de tensão em diferentes pontos da rede elétrica. A abordagem proposta baseia-se na estimação, por ferramentas de aprendizado de máquina, das impedâncias de sequência zero e positiva entre os pontos de alocação dos medidores inteligentes e de ocorrência de falta, e do estado de sensibilização destes medidores frente a correntes de falta. Assim, calculando-se as respectivas distâncias elétricas em função das impedâncias estimadas e definidas as direções das mesmas em relação a topologia da rede, busca-se identificar o ponto ou área com maior sobreposição de distâncias elétricas como o local ou a região de maior probabilidade da falta em relação aos medidores inteligentes. Para tanto, faz-se uso combinado de ferramentas convencionais e inteligentes pela aplicação dos conceitos de análise de sistemas elétricos, diagnóstico dos desvios de tensão, e classificação de padrões por meio da técnica de aprendizado de máquina denominada Árvore de Decisão. Os resultados obtidos pela aplicação desta metodologia demonstram que o uso de informações redundantes fornecidas pelos medidores inteligentes minimiza os erros de estimação. Além disso, para a maior parte dos casos testados o erro absoluto máximo de localização da falta se concentra entre 200 m e 1000 m, o que reduz a busca pelo local de ocorrência da falta pelas equipes de manutenção da rede elétrica.
Titre en anglais
Methodology based on dispersed voltage measures and decision trees for fault location in modern distribution systems
Mots-clés en anglais
Decision tree
Distribution systems
Fault location
Smart grid
Smart meters
Resumé en anglais
In distribution systems, the dense branching, radial pattern, heterogeneity, dynamic of the loads, and other characteristics create several difficulties in defining the fault location, representing a great challenge in the search for better continuity and reliability indicators of the electrical energy supply. The intense government regulations, the increasing use of distributed generation, and the trend towards modernization via smart grids require a detailed study in order to upgrade the current systems. In this context, this thesis proposes a methodology development for fault location in distribution systems with the use of smart meters monitors and the acquisition of voltage at different points in the electrical network. The proposed method is based on the estimation, using machine learning, of the state of awareness of smart meters across the fault currents and of the zero and positive sequence impedance between the location of these meters and of the fault occurrence. Therefore, by calculating the electrical distances as a function of the estimated impedances and defining its the direction in relation to the network topology, the point/region with the biggest superposition of the electrical distances can be assigned as the point/region with the highest probability of fault occurrence in relation to the smart probes. For this purpose, a machine learning technique named decision tree is used to apply concept analyses to the electrical systems, diagnosis of voltage deviations, and pattern recognition of the electrical systems. The results obtained by the application of this methodology demonstrate that the use of redundant information provided by the smart meters minimizes estimation errors. In addition, for most of the cases tested, the maximum absolute error of the fault location is concentrated between 200 m and 1000 m, which reduces the search for the fault location by the maintenance teams of the electrical network.
 
AVERTISSEMENT - Regarde ce document est soumise à votre acceptation des conditions d'utilisation suivantes:
Ce document est uniquement à des fins privées pour la recherche et l'enseignement. Reproduction à des fins commerciales est interdite. Cette droits couvrent l'ensemble des données sur ce document ainsi que son contenu. Toute utilisation ou de copie de ce document, en totalité ou en partie, doit inclure le nom de l'auteur.
Marcel.pdf (5.49 Mbytes)
Date de Publication
2017-11-22
 
AVERTISSEMENT: Apprenez ce que sont des œvres dérivées cliquant ici.
Tous droits de la thèse/dissertation appartiennent aux auteurs
CeTI-SC/STI
Bibliothèque Numérique de Thèses et Mémoires de l'USP. Copyright © 2001-2020. Tous droits réservés.