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Título: Análise do carregamento de sistemas de subtransmissão e de distribuição usando redes neurais artificiais
Título em inglês: Analysis of the loading systems subtransmission and distribution systems using artificial neural networks
Autor(es): Andrade, Marcel Coelho
Orientador(es): Lima, Francisco Kleber de Araújo
Coorientador(es): Moura, Ailson Pereira de
Palavras-chave: Engenharia elétrica
Energia elétrica
Redes neurais
Distribuição do poder elétrico
Data do documento: 9-Ago-2012
Citação: ANDRADE, M. C. (2012)
Resumo: O monitoramento do carregamento de componentes elétricos constitui-se em um aspecto de grande importância para qualquer sistema de potência, pois a partir dele podem ser observadas as condições de segurança dos seus componentes. O presente trabalho propõe um método computacional baseado em Redes Neurais Artificiais para monitorar o carregamento de componentes elétricos do sistema de distribuição de energia, como transformadores, alimentadores e linhas de subtransmissão. A partir dos dados colhidos dos medidores das subestações, contendo os valores de corrente do componente considerado, são realizadas duas análises: com transferência de carga e sem transferência de carga. Desta maneira, objetiva-se determinar os valores máximos de corrente nas duas situações para o correspondente transformador, alimentador, ou linha de subtransmissão analisada. Busca-se então, obter o seu carregamento máximo em ambos os casos e a partir desses valores, determinar se o componente está ou não operando em boas condições de segurança. O valor máximo de corrente com transferência de carga é simples de ser obtido, pois consiste apenas no valor máximo dos dados de corrente sem qualquer tipo de análise mais aprofundada. Porém, o valor máximo de corrente sem transferência de carga é bastante complexo de ser determinado, pois as condições atípicas dos dados devem ser eliminadas. Desta forma, um método empregando Redes Neurais Artificiais foi desenvolvido para obter este valor de corrente para os componentes analisados. Os resultados se mostraram bem próximos dos valores reais, comprovando a eficácia do método. Finalmente, pode ser concluído que o monitoramento é perfeitamente possível de ser realizado, possibilitando um maior controle sobre os carregamentos, evitando danos tanto ao sistema de distribuição, como ao sistema de potência como um todo.
Abstract: The monitoring of the electrical components loading is an aspect of great importance to any power system, since the components safety conditions can be observed from it. The present study proposes a computational method based on Artificial Neural Networks to monitor the electrical components loading of the power distribution system, as transformers, feeders and subtransmission lines. Based on the data collected from the substations meters, containing the electric current values of the considered component, two analyses are done: with load transfer and without load transfer. Thus, the aim is to determine the current maximum values in both situations to the corresponding transformer, feeder, or subtransmission line analyzed. Then it is sought to obtain the maximum loading in both cases and, from these values, to determinate whether or not the component is operating in good safety conditions. The maximum current with load transfer is simple to obtain, because it consists only in the maximum value of electrical current data without any deeper analysis. However, the maximum current without load transfer is very complex to be determined, once the atypical conditions of the data must be eliminated. Thereby, a method using Artificial Neural Networks was developed to estimate the values of the current to the analyzed components. The results were very close to the real ones, proving the effectiveness of the method. Finally, it can be concluded that the monitoring is perfectly possible to be performed, allowing greater control over the loadings, avoiding damages to both the distribution system and the power system as a whole.
Descrição: ANDRADE, M. C. Análise do carregamento de sistemas de subtransmissão e de distribuição usando redes neurais artificiais. 2012. 132 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2012.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/3855
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