REFORÇOS DAS CONDIÇÕES DE ESTABILIDADE DE TENSÃO VIA ALGORITMOS GENÉTICOS

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: ARTHUR MASSARI FILHO
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55185@1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55185@2
Resumo: Nos sistemas de potência ao redor do mundo, inclusive o brasileiro, são feitas as medições dos níveis de tensão nos barramentos e a corrente nos ramos de transmissão durante algum tipo de contingência em tempo real. A lista de contingências inclui: a perda de qualquer ramo de transmissão, a perda de alguns pares de ramos e, de menor importância, a perda de geração. Nesse momento, também são avaliadas as condições de estabilidade de tensão. A inclusão na lista de contingências de perda de controle de tensão devido ao esgotamento da fonte controladora (gerador, compensador, tap de LTC) em todas as barras de tensão controlada e também a perda de capacidade de aumentar/diminuir a geração de potência ativa em todos os geradores da rede permite identificar o grau de sensibilidade de cada grandeza contingenciada sobre a margem de estabilidade de tensão. Depois de feita a análise dos esgotamentos, é determinado em ordem decrescente as tensões e as gerações que mais influenciam a margem de estabilidade de tensão de uma determinada barra. Esse resultado indica as direções do movimento das grandezas. Portanto, para melhorar a margem da barra crítica, devem-se calcular ações de controle, ou seja, variar a tensão e/ou a potência ativa dos geradores, encontrando assim um novo ponto de operação. Esse novo ponto de operação deve ser buscado através de algoritmos genéticos. O desvio mínimo quadrático em relação ao ponto de operação do caso base deve ser observado, ou seja, busca-se um novo ponto de operação que não seja muito distante ao caso base. No algoritmo genético, a tensão dos geradores é a variável; a sua variação é discreta em degraus de 0,01 pu (em módulo). Também há casos em que potência ativa dos geradores será variável do GA e tendo suas variações em degraus de 5 porcento em módulo em relação ao caso base. São realizados diversos testes para encontrar o novo ponto de operação, buscando encontrar os menores desvios possíveis enquanto melhora-se a margem de potência. No primeiro sistema utilizado (CEPEL-34) duas configurações dentre os testes feitos para o GA se sobressaem das demais e por isso são usadas para outro sistema (Nórdico). Em ambos os sistemas o objetivo inicial é cumprido.
id PUC_RIO-1_5d00f9600108171c58d88a88d1309b07
oai_identifier_str oai:MAXWELL.puc-rio.br:55185
network_acronym_str PUC_RIO-1
network_name_str Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
repository_id_str 534
spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisREFORÇOS DAS CONDIÇÕES DE ESTABILIDADE DE TENSÃO VIA ALGORITMOS GENÉTICOS REINFORCEMENT OF VOLTAGE STABILITY CONDITIONS BY GENETIC ALGORITHMS 2021-03-30RICARDO BERNARDO PRADA38237440706lattes.cnpq.br/4361405685280383RICARDO BERNARDO PRADAMARCOS VINICIUS PIMENTEL TEIXEIRAMARCOS VINICIUS PIMENTEL TEIXEIRAERICA TELLES CARLOSERICA TELLES CARLOS11645099776ARTHUR MASSARI FILHOPONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIROPPG EM ENGENHARIA ELÉTRICAPUC-RioBRNos sistemas de potência ao redor do mundo, inclusive o brasileiro, são feitas as medições dos níveis de tensão nos barramentos e a corrente nos ramos de transmissão durante algum tipo de contingência em tempo real. A lista de contingências inclui: a perda de qualquer ramo de transmissão, a perda de alguns pares de ramos e, de menor importância, a perda de geração. Nesse momento, também são avaliadas as condições de estabilidade de tensão. A inclusão na lista de contingências de perda de controle de tensão devido ao esgotamento da fonte controladora (gerador, compensador, tap de LTC) em todas as barras de tensão controlada e também a perda de capacidade de aumentar/diminuir a geração de potência ativa em todos os geradores da rede permite identificar o grau de sensibilidade de cada grandeza contingenciada sobre a margem de estabilidade de tensão. Depois de feita a análise dos esgotamentos, é determinado em ordem decrescente as tensões e as gerações que mais influenciam a margem de estabilidade de tensão de uma determinada barra. Esse resultado indica as direções do movimento das grandezas. Portanto, para melhorar a margem da barra crítica, devem-se calcular ações de controle, ou seja, variar a tensão e/ou a potência ativa dos geradores, encontrando assim um novo ponto de operação. Esse novo ponto de operação deve ser buscado através de algoritmos genéticos. O desvio mínimo quadrático em relação ao ponto de operação do caso base deve ser observado, ou seja, busca-se um novo ponto de operação que não seja muito distante ao caso base. No algoritmo genético, a tensão dos geradores é a variável; a sua variação é discreta em degraus de 0,01 pu (em módulo). Também há casos em que potência ativa dos geradores será variável do GA e tendo suas variações em degraus de 5 porcento em módulo em relação ao caso base. São realizados diversos testes para encontrar o novo ponto de operação, buscando encontrar os menores desvios possíveis enquanto melhora-se a margem de potência. No primeiro sistema utilizado (CEPEL-34) duas configurações dentre os testes feitos para o GA se sobressaem das demais e por isso são usadas para outro sistema (Nórdico). Em ambos os sistemas o objetivo inicial é cumprido.Power systems around the world, including the Brazilian one, measure the voltage levels on the buses and the current in the transmission branches during some type of contingency in real time. The list of contingencies includes: the loss of any branch of transmission, the loss of some pairs of branches and, of less importance, the loss of generation. At that time, the voltage stability conditions are also evaluated. The inclusion in the list of contingencies of loss of voltage control due to the exhaustion of the controlling source (generator, compensator, LTC tap) in all controlled voltage bars and also the loss of capacity to increase / decrease the generation of active power in all generators in the network make it possible to identify the degree of sensitivity of each contingent quantity on the voltage stability margin. After the analysis of the exhausts, the tensions and generations that most influence the voltage stability margin of a given bar are determined in decreasing order. This result indicates the directions of movement of the quantities. Therefore, to improve the margin of the critical bar, control actions must be calculated, that is, vary the voltage and / or the active power of the generators, thus finding a new point of operation. This new point of operation must be sought through genetic algorithms. The minimum quadratic deviation in relation to the operating point of the base case must be observed, that is, a new operating point that is not far from the base case is sought. In the genetic algorithm, the voltage of the generators is the variable; its variation will be discrete in steps of 0.01 pu (in module). There will also be cases in which the active power of the generators will be variable in the GA and having their variations in steps of 5 percent in module in relation to the base case. Several tests are carried out to find the new operating point, seeking to find the smallest possible deviations while improving the power margin. In the first system used (CEPEL-34) two configurations among the tests made for GA stand out from the others and therefore replicated to another system (Nordic). In both systems the initial objective is fulfilled.PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIROCOORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIORPROGRAMA DE EXCELENCIA ACADEMICAhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55185@1https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55185@2porreponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)instacron:PUC_RIOinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-11-01T14:03:53Zoai:MAXWELL.puc-rio.br:55185Repositório InstitucionalPRIhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/ibict.phpopendoar:5342022-08-21T00:00Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)false
dc.title.pt.fl_str_mv REFORÇOS DAS CONDIÇÕES DE ESTABILIDADE DE TENSÃO VIA ALGORITMOS GENÉTICOS
dc.title.alternative.en.fl_str_mv REINFORCEMENT OF VOLTAGE STABILITY CONDITIONS BY GENETIC ALGORITHMS
title REFORÇOS DAS CONDIÇÕES DE ESTABILIDADE DE TENSÃO VIA ALGORITMOS GENÉTICOS
spellingShingle REFORÇOS DAS CONDIÇÕES DE ESTABILIDADE DE TENSÃO VIA ALGORITMOS GENÉTICOS
ARTHUR MASSARI FILHO
title_short REFORÇOS DAS CONDIÇÕES DE ESTABILIDADE DE TENSÃO VIA ALGORITMOS GENÉTICOS
title_full REFORÇOS DAS CONDIÇÕES DE ESTABILIDADE DE TENSÃO VIA ALGORITMOS GENÉTICOS
title_fullStr REFORÇOS DAS CONDIÇÕES DE ESTABILIDADE DE TENSÃO VIA ALGORITMOS GENÉTICOS
title_full_unstemmed REFORÇOS DAS CONDIÇÕES DE ESTABILIDADE DE TENSÃO VIA ALGORITMOS GENÉTICOS
title_sort REFORÇOS DAS CONDIÇÕES DE ESTABILIDADE DE TENSÃO VIA ALGORITMOS GENÉTICOS
dc.creator.Lattes.none.fl_str_mv
author ARTHUR MASSARI FILHO
author_facet ARTHUR MASSARI FILHO
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv RICARDO BERNARDO PRADA
dc.contributor.advisor1ID.fl_str_mv 38237440706
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv lattes.cnpq.br/4361405685280383
dc.contributor.referee1.fl_str_mv RICARDO BERNARDO PRADA
dc.contributor.referee2.fl_str_mv MARCOS VINICIUS PIMENTEL TEIXEIRA
dc.contributor.referee3.fl_str_mv MARCOS VINICIUS PIMENTEL TEIXEIRA
dc.contributor.referee4.fl_str_mv ERICA TELLES CARLOS
dc.contributor.referee5.fl_str_mv ERICA TELLES CARLOS
dc.contributor.authorID.fl_str_mv 11645099776
dc.contributor.author.fl_str_mv ARTHUR MASSARI FILHO
contributor_str_mv RICARDO BERNARDO PRADA
RICARDO BERNARDO PRADA
MARCOS VINICIUS PIMENTEL TEIXEIRA
MARCOS VINICIUS PIMENTEL TEIXEIRA
ERICA TELLES CARLOS
ERICA TELLES CARLOS
description Nos sistemas de potência ao redor do mundo, inclusive o brasileiro, são feitas as medições dos níveis de tensão nos barramentos e a corrente nos ramos de transmissão durante algum tipo de contingência em tempo real. A lista de contingências inclui: a perda de qualquer ramo de transmissão, a perda de alguns pares de ramos e, de menor importância, a perda de geração. Nesse momento, também são avaliadas as condições de estabilidade de tensão. A inclusão na lista de contingências de perda de controle de tensão devido ao esgotamento da fonte controladora (gerador, compensador, tap de LTC) em todas as barras de tensão controlada e também a perda de capacidade de aumentar/diminuir a geração de potência ativa em todos os geradores da rede permite identificar o grau de sensibilidade de cada grandeza contingenciada sobre a margem de estabilidade de tensão. Depois de feita a análise dos esgotamentos, é determinado em ordem decrescente as tensões e as gerações que mais influenciam a margem de estabilidade de tensão de uma determinada barra. Esse resultado indica as direções do movimento das grandezas. Portanto, para melhorar a margem da barra crítica, devem-se calcular ações de controle, ou seja, variar a tensão e/ou a potência ativa dos geradores, encontrando assim um novo ponto de operação. Esse novo ponto de operação deve ser buscado através de algoritmos genéticos. O desvio mínimo quadrático em relação ao ponto de operação do caso base deve ser observado, ou seja, busca-se um novo ponto de operação que não seja muito distante ao caso base. No algoritmo genético, a tensão dos geradores é a variável; a sua variação é discreta em degraus de 0,01 pu (em módulo). Também há casos em que potência ativa dos geradores será variável do GA e tendo suas variações em degraus de 5 porcento em módulo em relação ao caso base. São realizados diversos testes para encontrar o novo ponto de operação, buscando encontrar os menores desvios possíveis enquanto melhora-se a margem de potência. No primeiro sistema utilizado (CEPEL-34) duas configurações dentre os testes feitos para o GA se sobressaem das demais e por isso são usadas para outro sistema (Nórdico). Em ambos os sistemas o objetivo inicial é cumprido.
publishDate 2021
dc.date.issued.fl_str_mv 2021-03-30
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55185@1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55185@2
url https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55185@1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55185@2
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
dc.publisher.program.fl_str_mv PPG EM ENGENHARIA ELÉTRICA
dc.publisher.initials.fl_str_mv PUC-Rio
dc.publisher.country.fl_str_mv BR
publisher.none.fl_str_mv PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)
instacron:PUC_RIO
instname_str Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)
instacron_str PUC_RIO
institution PUC_RIO
reponame_str Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
collection Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1748324959495651328