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Tese de Doutorado
DOI
https://doi.org/10.11606/T.18.2017.tde-20092017-145505
Documento
Autor
Nome completo
Jáder Fernando Dias Breda
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2017
Orientador
Banca examinadora
Vieira Júnior, José Carlos de Melo (Presidente)
Almeida, Carlos Frederico Meschini
Fernandes, Ricardo Augusto Souza
Macedo Junior, José Rubens
Ulson, José Alfredo Covolan
Título em português
Sistema de monitoramento para estimação de estado harmônico trifásico para sistemas de distribuição utilizando decomposição em valores singulares
Palavras-chave em português
Algoritmos genéticos
Alocação de medidores
Decomposição em valores singulares
Estimação de estado harmônico
Sistemas de distribuição de energia elétrica
Resumo em português
Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de uma metodologia de monitoramento a partir da alocação de medidores voltada para a estimação de estado harmônico trifásica em sistemas de distribuição de energia elétrica desequilibrados. O algoritmo de estimação de estado harmônico desenvolvido tem como entrada os fasores de tensão e de corrente em pontos pré-definidos de medição sobre os alimentadores em análise. Para a alocação dos medidores, verificou-se a necessidade de a mesma ser realizada e direcionada para este problema, e um algoritmo de otimização em específico foi desenvolvido utilizando algoritmos genéticos. Para a estimação de estado harmônico, a técnica de Decomposição em Valores Singulares foi utilizada, por ser adequada a sistemas não completamente observáveis. Em relação às simulações, cargas não lineares (ou perturbadoras) foram conectadas ao longo dos alimentadores testes do IEEE de 13, 34 e 37 barras, considerando configuração trifásica assimétrica para as linhas e cargas desbalanceadas. Todas as simulações computacionais foram realizadas dispondo do programa DIgSILENT PowerFactory. Os resultados satisfatórios encontrados denotam que o desempenho do estimador desenvolvido é dependente dos pontos de medição pré-definidos a partir da alocação dos medidores realizada. Pela metodologia implementada e aplicada, o algoritmo de estimação de estado harmônico veio a corretamente calcular todas as variáveis de estado e, consequentemente, os sistemas testes em análise tornaram-se completamente observáveis para todas as fases e ordens harmônicas caracterizadas.
Título em inglês
Monitoring system for three-phase harmonic state estimation for distribution systems using singular values decomposition
Palavras-chave em inglês
Genetic algorithms
Harmonic state estimation
Meters allocation
Power distribution systems
Singular value decomposition
Resumo em inglês
This research aims for the development of a monitoring methodology through the allo-cation of meters in order to perform a three-phase harmonic state estimation in unbalanced distribution systems. The harmonic state estimation algorithm developed has voltage and current phasors as inputs at predefined measurement points on the feeders about analysis. For an allocation of the meters, there was a need for it to be performed and directed to this problem, and a specific optimization algorithm was developed using Genetic Algorithms. For a harmonic state estimation, the Singular Value Decomposition technique was made, because it is suitable for systems that are not completely observable. Regarding the simulations, the non-linear (or disturbing) loads were connected along the test feeders of the IEEE of 13, 34 and 37 bus, considering the three-phase asymmetric configuration for lines and loads. All computational simulations were performed in the DIgSILENT PowerFactory software. The satisfactory results found note that the performance of the developed estimator depends on the pre-defined measurement points from the allocation of the realized meters. By the applied methodology, the harmonic state estimation algorithm came to correctly calculate all the state variables and, consequently, the test systems about analysis became fully observable for all phases and harmonic orders characterized.
 
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Jader.pdf (4.71 Mbytes)
Data de Publicação
2017-09-27
 
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