Avaliação da estabilidade de tensão em sistemas de transmissão usando redes neurais artificiais.
O crescente aumento da demanda por energia elétrica tem influenciado de maneira relevante nas condições de operação do sistema elétrico de potência em todo mundo, levando-o a operar próximo a sua capacidade máxima. Por este motivo, tem-se tornado importante estimar a proximidade do ponto de colapso...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2020 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-05112020-120326 |
| Acceso en línea: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3143/tde-05112020-120326/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Artificial neural networks Electric power systems Estabilidade de tensão Redes neurais Sistemas elétricos de potência Voltage stability |
| Sumario: | O crescente aumento da demanda por energia elétrica tem influenciado de maneira relevante nas condições de operação do sistema elétrico de potência em todo mundo, levando-o a operar próximo a sua capacidade máxima. Por este motivo, tem-se tornado importante estimar a proximidade do ponto de colapso de tensão desses sistemas para que os mesmos operem dentro dos limites de tensão permitido. A instabilidade de tensão, caracterizada pela redução lenta e gradual das magnitudes das tensões das barras de carga, tem-se constituído no principal obstáculo à operação estável dos sistemas de potência, e a razão essencial da ocorrência desse fenômeno consiste na incapacidade dos sistemas em atender à crescente demanda reativa. Desta forma, busca-se com essa dissertação de mestrado elaborar uma metodologia que possibilite determinar um índice que indique o nível de estabilidade de tensão do sistema e aplicá-lo a uma rede neural artificial, objetivando utilizá-la em análises com diferentes níveis de carregamento do sistema. O índice é composto pelo produto da distância mínima até o ponto de colapso de tensão e o coeficiente que representa a região estável de operação da linha de transmissão. Os resultados obtidos mostraram a eficiência da rede neural artificial em estimar devidamente a margem de estabilidade de tensão de qualquer barramento do sistema, possibilitando uma ação preventiva para que este distúrbio não ocasione maiores problemas ao sistema elétrico. |
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