Desenvolvimento e implementação de algoritmo inteligente para detecção e localização de faltas em sistemas LCC-HVDC
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Tese |
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Resumo: | Orientador: Prof. Dr. Ricardo Caneloi dos Santos |
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Desenvolvimento e implementação de algoritmo inteligente para detecção e localização de faltas em sistemas LCC-HVDCLOCALIZAÇÕES DE FALTASISTEMAS LCC-HVDCREDES NEURAIS ARTIFICIAISTRANSMISSÃO EM CORRENTE CONTÍNUAFAULT LOCATION (ENGINEERING)LCC-HVDC SYSTEMNEURAL NETWORKDIRECT CURRENT TRANSMISSIONPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENERGIA - UFABCOrientador: Prof. Dr. Ricardo Caneloi dos SantosTese (doutorado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Energia, Santo André, 2019.Este trabalho apresenta um algoritmo inteligente para a detecção e localização de faltas em sistemas de alta tensão de corrente contínua (HVDC ¿ High Voltage Direct Current) com tecnologia baseada em conversores comutados por linha (LCC ¿ Line Commutated Converter), conhecidos como sistemas LCC-HVDC. Para a detecção da falta são usados os valores eficazes das tensões de fase na entrada da subestação retificadora, além dos sinais de tensão e corrente na linha CC. Já para a localização da falta é utilizada somente uma janela com amostras do sinal da tensão CC pós-falta, resultando em um esquema de detecção e localização que dispensa links de comunicação, operando apenas com sinais locais. As duas funções mencionadas são executadas por redes neurais artificiais (RNAs), sendo a função de localização baseada no conceito de similaridade. O algoritmo é desenvolvido e avaliado por meio do sistema LCC-HVDC referência do CIGRE e, posteriormente, validado por um segundo sistema operando com a mesma tecnologia. O algoritmo desenvolvido foi avaliado considerando centenas de diferentes casos de falta nos dois sistemas HVDC adotados neste estudo, mostrando-se rápido e preciso, mesmo para faltas em diferentes distâncias da linha CC, distintos carregamentos do sistema HVDC e uma ampla faixa de valores de resistência de falta. Depois de validado em ambiente computacional, o sistema é implementado em hardware e testado por meio do RTDS (Real Time Digital Simulator), mostrando-se uma alternativa viável para aplicações práticas.This work presents an intelligent algorithm for fault detection and location in High Voltage Direct Current (HVDC) systems based on Line-Commutated Converters (LCC), also known as LCC-HVDC. For fault detection are used AC (Alternating Current) and DC (Direct Current) signals from the rectifier substation, while for fault location only DC post-fault voltage signal is used. Thus, the proposed intelligent scheme does not require any communication link, using only local signals. Both mentioned functions are performed by Artificial Neural Networks (ANNs), being the fault location function based on similarity concept. Firstly, the proposed solution is developed and evaluated by means of the HVDC CIGRE benchmark and, secondly, it is validated by using a new LCC-HVDC system. The developed algorithm was evaluated considering hundreds of different fault cases, always presenting an accurate and fast response, even against different fault locations in the DC line, pre-fault currents and fault resistances. After its validation process in Matlab, the proposed algorithm was implemented in hardware and tested by using RTDS (Real Time Digital Simulator), showing to be a feasible alternative for practical purposes.Santos, Ricardo Caneloi dosPavani, Ahda Pionkoski GriloRocco, AlexandreBelati, Edmarcio AntonioSilva Junior, Ivo Chaves daSilva, Alex Soto da2019info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf151 f. : il.http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=123721http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=123721&midiaext=80617http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=123721&midiaext=80616Cover: http://biblioteca.ufabc.edu.br/php/capa.php?obra=123721porreponame:Repositório Institucional da UFABCinstname:Universidade Federal do ABC (UFABC)instacron:UFABCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2023-01-18T11:57:16Zoai:BDTD:123721Repositório InstitucionalPUBhttp://www.biblioteca.ufabc.edu.br/oai/oai.phpopendoar:2023-01-18T11:57:16Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)false |
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