Aplicação de redes neurais artificias na detecção de ferrorressonância em transformadores de potencial indutivos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Ricardo Sotero da
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFABC
Texto Completo: http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=123732
Resumo: Orientador: Prof. Dr. Ricardo Caneloi dos Santos
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Devido a não linearidade do núcleo magnético do TPI, este, quando conectado a redes com determinadas capacitâncias, ficam sujeitos a diferentes comportamentos e perturbações, provocados por manobras ou faltas no SEP. Tal condição é denominada de ferrorressonância. Considerando as características dinâmicas desta perturbação não linear, a resposta ferrorressonante pode manifestar-se de maneiras diferentes, como oscilações periódicas na frequência fundamental do sistema de potência (modo fundamental) ou em valores submúltiplos da frequência fundamental (modo sub harmônico), entre outros. A precisa detecção do efeito da ferrorressonância pode impedir danos aos equipamentos e também evitar perdas de receita para as concessionárias. Desta forma, esta pesquisa apresenta um método baseado em Redes Neurais Artificiais (RNAs) para detectar o efeito da ferrorressonância. O algoritmo proposto para detectar o efeito de ferrorressonância utiliza amostras da tensão secundária do TPI para decidir se há um evento ferrorressonante ou não. Além da discussão sobre o desenvolvimento e testes do algoritmo proposto, esse trabalho também discute e analisa diferentes cenários que podem gerar a ferrorressonância, utilizando os softwares ATP e PSCAD para simular os casos estudados. Os resultados obtidos mostram que as condições de ferrorressonância podem ser previstas e minimizadas por meio da precisa modelagem e, posterior, simulação das possíveis condições operativas do SEP. Além disso, as análises realizadas mostram que o algoritmo proposto, baseado em RNAs, mostra-se preciso para detectar as diversas condições de ferrorressonância.Ferroresonance phenomenon is an oscillatory effect that occurs when a non-linear inductance of an Inductive Voltage Transformer (IVT) is connected in series with circuits that have equivalent capacitances, such as: transmission lines, underground circuits, capacitive loads, and other arrangements found in electrical power systems (EPS). Due the non-linearity of the IVT magnetic core, this equipment, when connected to grids with specific capacitances, is vulnerable to different behaviors and disturbances, produced by faults or switching operations. This condition is known as Ferroresonance. Considering the dynamic characteristics of this non-linear disturbance, the ferroresonant response may manifest in different ways, as periodic oscillations at the fundamental frequency (fundamental mode) or at sub-multiple values of the fundamental frequency (subharmonic mode), among others. The accurate detection of the ferroresonant effect may prevent equipment damage as well as prevent revenue loss for utilities. In turn, this work presents a method based on Artificial Neural Networks (ANNs) to detect the ferroresonant effect. The proposed algorithm for detecting the ferroresonant effect uses IVT secondary voltage samples to decide about the occurrence of a ferroresonant event. Moreover, this work also discusses and analyzes different scenarios that can generate the ferroresonance phenomenon, by using ATP and PSCAD to simulate all considered cases. The obtained results show that the ferroresonance conditions can be predicted and minimized by means of an accurate modeling and, later, simulation of all possible operational conditions of the EPS. After a large number of simulations and analyses, it was possible to observe that the proposed ANN-based method is able to detect different conditions of ferroresonance.Santos, Ricardo Caneloi dosPavani, Ahda Pionkoski GriloPelizari, AdemirNascimento, Claudionor Francisco doSilva, Ricardo Sotero da2019info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf95 f. : il.http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=123732http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=123732&midiaext=80626http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=123732&midiaext=80627Cover: http://biblioteca.ufabc.edu.br/php/capa.php?obra=123732porreponame:Repositório Institucional da UFABCinstname:Universidade Federal do ABC (UFABC)instacron:UFABCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2023-01-18T19:00:19Zoai:BDTD:123732Repositório InstitucionalPUBhttp://www.biblioteca.ufabc.edu.br/oai/oai.phpopendoar:2023-01-18T19:00:19Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)false
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