Tese

Detecção, classificação e quantificação automática de variações de tensão de curta duração para aplicação em análise de pós-operação em sistemas de energia elétrica

The analysis of occurrences in electric power systems is of fundamental importance for secure operation of the system, and to maintain quality of the electric energy supplied to the consumers. The electric power utilities use equipments called disturbance registers (DR’s) for monitoring and diagnose...

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Autor principal: MACHADO, Raimundo Nonato das Mercês
Grau: Tese
Idioma: por
Publicado em: Universidade Federal do Pará 2012
Assuntos:
Energia elétrica
Processamento digital de sinais
Transformada wavelet
Qualidade de energia elétrica
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA::MEDICAO, CONTROLE, CORRECAO E PROTECAO DE SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA
Acesso em linha: http://repositorio.ufpa.br/jspui/2011/2511
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spelling ir-2011-25112018-10-30T12:25:55Z Detecção, classificação e quantificação automática de variações de tensão de curta duração para aplicação em análise de pós-operação em sistemas de energia elétrica MACHADO, Raimundo Nonato das Mercês BEZERRA, Ubiratan Holanda http://lattes.cnpq.br/6542769654042813 PELAES, Evaldo Gonçalves http://lattes.cnpq.br/0255430734381362 Energia elétrica Processamento digital de sinais Transformada wavelet Qualidade de energia elétrica CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA::MEDICAO, CONTROLE, CORRECAO E PROTECAO DE SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA The analysis of occurrences in electric power systems is of fundamental importance for secure operation of the system, and to maintain quality of the electric energy supplied to the consumers. The electric power utilities use equipments called disturbance registers (DR’s) for monitoring and diagnose of problems in the electric and protection systems. The waveforms usually analyzed in the electric power utilities operation centers, are those generated by events that usually cause the opening of lines due to circuitbreakers operation commanded by the protection devices. However, a great amount of stored data that can contain important information on the behavior and the performance of the system is not analyzed. The proposal of this work is to use the available data in electric power utilities control and operation centers obtained from DR’s equipments, to classify and quantify of automatic form signals that characterize power quality problems, such as, short duration voltage variations: sags, swells and interruptions. The proposed method uses wavelet transform to obtain a characteristic vector for voltages in phases A, B and C, and a probabilistic neural network is used for classification. The classified signals as presenting short-duration variation are quantified for duration and magnitude of the event, using the multiresolution decomposition signal analysis properties. Those parameters, then, will form a database where statistical procedures of analysis can be used to prepare reports regarding power quality features. The results obtained with the application of this proposed methodology to a real system are also presented. A análise de ocorrências no sistema de energia elétrica é de fundamento mportância para uma operação segura, e para manter a qualidade da energia elétrica lornecida aos consumidores. As concessionárias do setor de energia elétrica usam equipamentos, chamados registradores de perturbação (RP's), para monitora diagnosticar problemas nos sistemas elétrico e de proteção. As formas de onda normalmente analisadas nos centros de operação das concessionárias, são aquelas geradas por eventos que quase sempre causam a aocrtul je linhas devido a operação dos relés comandados pelos dispositivos de proteção .Contudo, uma grande quantidade de registros armazenados que podem conte informações importantes sobre o comportamento e desempenho do sistema elétricl jeixa de ser analisada. O objetivo desse trabalho é usar os dados disponíveis nos centros de ontrole, operação das concessionárias de energia elétrica obtidos pelos RP's, para classificar e quantificar de forma automática sinais que caracterizem problemas de qualidade da energia, quanto a variações de tensão de curta duração: afundamentos, elevações e interrupções. O método proposto usa a transformada wavelet para obter um vetor característico para as tensões das fases A, B e C, e uma rede neural probabilística para classificação. Os sinais classificados como apresentando variações de curta duração são quantilicados quanto a duração e amplitude, usando-se as propriedades da análise nultiresolução da decomposição do sinal. Esses parâmetros, então, irão formar uma Jase de dados onde procedimentos de análise estatística podem ser usados para gerar relatórios com as características da qualidade da energia. Os resultados obtidos com a metodologia proposta para um sistema real são também apresentados. 2012-03-05T17:12:55Z 2012-03-05T17:12:55Z 2006-05-19 Tese MACHADO, Raimundo Nonato das Mercês. Detecção, classificação e quantificação automática de variações de tensão de curta duração para aplicação em análise de pós-operação em sistemas de energia elétrica. 2006. 158 f. Tese (Doutorado) - Universidade Federal do Pará, Centro Tecnológico, Belém, 2006. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. http://repositorio.ufpa.br/jspui/2011/2511 por Acesso Aberto application/pdf Universidade Federal do Pará Brasil Instituto de Tecnologia UFPA Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
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description The analysis of occurrences in electric power systems is of fundamental importance for secure operation of the system, and to maintain quality of the electric energy supplied to the consumers. The electric power utilities use equipments called disturbance registers (DR’s) for monitoring and diagnose of problems in the electric and protection systems. The waveforms usually analyzed in the electric power utilities operation centers, are those generated by events that usually cause the opening of lines due to circuitbreakers operation commanded by the protection devices. However, a great amount of stored data that can contain important information on the behavior and the performance of the system is not analyzed. The proposal of this work is to use the available data in electric power utilities control and operation centers obtained from DR’s equipments, to classify and quantify of automatic form signals that characterize power quality problems, such as, short duration voltage variations: sags, swells and interruptions. The proposed method uses wavelet transform to obtain a characteristic vector for voltages in phases A, B and C, and a probabilistic neural network is used for classification. The classified signals as presenting short-duration variation are quantified for duration and magnitude of the event, using the multiresolution decomposition signal analysis properties. Those parameters, then, will form a database where statistical procedures of analysis can be used to prepare reports regarding power quality features. The results obtained with the application of this proposed methodology to a real system are also presented.
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