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Title in Portuguese: Sistema de automação distribuído: uma abordagem baseada em multiagente aplicada a sistemas de distribuição de energia elétrica em média tensão
Author: Sampaio, Raimundo Furtado
Advisor(s): Leão, Ruth Pastôra Saraiva
Co-advisor(s): Barroso, Giovanni Cordeiro
Keywords: Engenharia elétrica
Redes elétricas inteligentes
Energia elétrica - Distribuição
Energia elétrica - Automação
Smart grids
Multiagent system
Distributed systems
Electric power distribution system
Issue Date: 19-Sep-2017
Citation: SAMPAIO, R. F. Sistema de automação distribuído: uma abordagem baseada em multiagente aplicada a sistemas de distribuição de energia elétrica em média tensão. 2017. 225 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica)-Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2017.
Abstract in Portuguese: Os sistemas de distribuição de energia elétrica em média tensão (SDMT), tradicionalmente, possuem topologias radiais de baixa confiabilidade e escassos investimentos tecnológicos, operacionais e de automação, o que se traduz em fatores limitantes para a evolução das Redes Elétricas Inteligentes (REI), em curto prazo, em função do alto investimento requerido. Dentro desse contexto, esta Tese tem como objetivo apresentar uma metodologia de Projetos Orientados a Agentes (POA) aplicados para automação dos SDMT com diferentes características topológicas, operacionais e de automação. O projeto arquitetural do Sistema Multiagente de Automação da Distribuição (SMAD) proposto compreende Sistema Multiagente de Diagnóstico de Falta (SMDF), Sistema Multiagente de Diagnóstico, Localização e Isolação de Falta (SMDIF), Sistema Multiagente de Recomposição Automática (SMRA), Sistema Multiagente de Proteção Adaptativa (SMPA), Sistema Multiagente de Gerenciamento de Geração Distribuída (SMGD), Sistema Multiagente de Gerenciamento de Microrredes (SMGM), Sistema Multiagente de Gerenciamento de Qualidade da Energia (SMGQE), Sistema Multiagente para Gerenciamento de Medição de Energia (SMGM), Sistema Multiagente para Controle de Tensão (SMCT), Sistema Multiagente para Monitoramento de Equipamentos (SMME) e Sistema Multiagente para Gestão de Ativos da rede elétrica (SMGA). A metodologia proposta na Tese utiliza uma plataforma de desenvolvimento de agentes em linguagem Phyton (PADE) e um Sistema Configurador e Simulador de Rede (SCSR) para construção de metamodelos XML-CIM (Extensible Markup Language-Commom Information Model) e XML-RNP (Representação Nó-Profundidade) integrados a ferramentas de cálculos elétricos, ambos construídos no Grupo de Redes Elétricas Inteligentes (GREI) para alavancar os sistemas distribuídos aplicados às REI. Os vários sistemas comunicam-se entre si usando padrão FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents), integrados a Dispositivos Eletrônicos Inteligentes (IED) de proteção, controle e sinalização existentes no SDMT, via protocolo de comunicação padrão do setor elétrico. As etapas de planejamento, análise, projeto, implementação e testes da metodologia para desenvolvimento do SMAD foram testadas e validadas no desenvolvimento dos subsistemas SMDF, SMDIF e SMRA. Esses subsistemas foram desenvolvidos na plataforma Python Agent Development (PADE), padrão FIPA, e implantados em uma rede de computadores integrada à IED de proteção, via protocolo de comunicação MMS (Manufacturing Message Specification) padrão IEC 61.850, e testados no Laboratório de Redes Elétricas Inteligentes da Universidade Federal do Ceará
Abstract: The electric power distribution systems in medium voltage (SDMT) traditionally have radial topology with low reliability and low investment in technology, operation and automation, which restrict the evolution to smart grids (REI), in the short term, due to the high investment required. Within this context, this thesis aims to present a methodology for Agents-oriented Projects (POA) applied to the automation in medium-voltage distribution systems with different topological, automation, and operational features. The architectural design of Multi-agent System of distribution automation (SMAD) proposed comprises Multi-agent System of Fault Diagnosis (SMDF), Multi-agent System of Diagnosis, Localization, and Fault Isolation (SMDIF), Multi-agent System for Automatic Restoration (SMRA), Multi-agent System of Adaptive Protection (SMPA), Multi-agent System of Distributed Generation Management (SMGD), Multi-agent System of Microgrids Management (SMGM), Multi-agent System of Quality of Power Management (SMGQE), Multi-agent System for Energy Metering Management (SMGM), Multi-agent System for Voltage Control (SMCT), Multi-agent System for Equipment Monitoring (SMME) and Multi-agent System for Asset Management of power network (SMGA). The methodology proposed in the thesis uses a platform for development of agents in Python language (PADE) and a Configurator System and Network Simulator (SCSR) for building of metamodelos XML-CIM (Extensible Markup Language-Common Information Model) and XML-RNP (Node-Depth Representation) integrated to electrical calculation tools, both built in Smart Power Grid Group (GREI) to leverage the distributed systems applied to smart grids. The various systems communicate with each other using standard FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents), integrated into Intelligent Electronic Devices (IED) of protection, control and signaling existing in the SDMT, via standard communication protocol of the power sector. The stages of planning, analysis, design, implementation and testing of the methodology for development of the SMAD were tested and validated in the development of SMDF, SMDIF and SMRA subsystems. These subsystems have been developed in Python Agent Development Platform (PADE), FIPA standard, and deployed in a computer network integrated to IED of protection, via communication protocol MMS (Manufacturing Message Specification) of IEC 61850, and tested in the laboratory of Smart Power Grid Group of the Federal University of Ceará, presenting suitable results in location, insulation and re-composition of the SDMT so offline and automatically.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/28423
metadata.dc.type: Tese
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