Desenvolvimento de metodologias para a detecção de ilhamento em sistemas com geração fotovoltaica

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Buscariolli, Luiza
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFABC
Texto Completo: http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=124592
Resumo: Orientador: Prof. Dr. Ricardo Caneloi dos Santos
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spelling Desenvolvimento de metodologias para a detecção de ilhamento em sistemas com geração fotovoltaicaGERAÇÃO DISTRIBUÍDAILHAMENTOREDES NEURAIS ARTIFICIAISDISTRIBUTED GENERATIONISLANDINGARTIFICIAL NEURAL NETWORKSWAVELET TRANSFORMPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENERGIA - UFABCOrientador: Prof. Dr. Ricardo Caneloi dos SantosCoorientadora: Profa. Dra. Ahda Pionkoski Grilo PavaniDissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Energia, Santo André, 2022.O sistema elétrico de potência atravessa um momento de mudanças. Alterações na legislação tornaram possível a conexão de geradores distribuídos (GDs) na rede e unidades que apenas consumiam potência passam a injetá-la na rede. A geração fotovoltaica vem crescendo nos últimos anos e já é a fonte mais utilizada como geração distribuída no Brasil. Uma das principais preocupações ao se conectar um GD na rede é o ilhamento não-intencional, que ocorre quando uma porção da rede contendo GD e cargas permanece eletrificado, porém eletricamente isolado do restante da rede. Neste caso, o fornecimento de energia do GD não tem supervisão da rede. Quando tal situação não é identificada pelas proteções existentes, além de problemas com a qualidade da energia, podem ocorrer acidentes, já que há uma parte da rede que está energizada indevidamente. Este trabalho visa apresentar e comparar duas metodologias para a detecção de ilhamento de geradores fotovoltaicos. A primeira metodologia é baseada em redes neurais artificiais (RNAs), sendo a detecção realizada por meio de uma análise do sinal de tensão no ponto de conexão entre a instalação considerada e a concessionária. Já a segunda metodologia proposta utiliza Transformada Discreta de Wavelet (TDW) para detectar o ilhamento, também analisando o sinal de tensão no ponto de conexão com a concessionária. No final deste trabalho, são apresentados os resultados dos algoritmos propostos diante de situações de ilhamento, bem como testes para delimitar os limites de operação de cada algoritmo, sendo possível constatar o bom desempenho de ambas as técnicas. Os algoritmos responderam corretamente em 100% dos casos práticos avaliados, mesmo frente a situações de baixo desbalanço de potência. O tempo de detecção foi baixo para ambas as técnicas, ficando entre 0,06 s e 0,09 s.The electric power system is changing. Changes in legislation made it possible to connect distributed generators (DGs) to the grid, and units that only consumed power began to inject it into the grid. Photovoltaic generation has been growing in recent years and is already the most used source as distributed generation in Brazil. One of the main concerns when connecting a DG to the grid is unintentional islanding, which occurs when a portion of the grid containing DG and loads remains electrified, but electrically isolated from the rest of the grid. In this case, the DG power supply is not supervised by the grid. When this situation is not identified by the existing protections, in addition to problems with the quality of energy, accidents can occur, since there is a part of the network that is improperly energized. This work aims to present and compare two methodologies for the detection of islanding of photovoltaic generators. The first methodology is based on artificial neural networks (ANNs), and the detection is carried out through an analysis of the voltage signal at the point of common coupling between the installation considered and the concessionaire. The second proposed methodology uses Discrete Wavelet Transform (DWT) to detect islanding, also analyzing the voltage signal at the connection point with the utility. At the end of this work, the results of the proposed algorithms in the face of islanding situations are presented, as well as tests to delimit the operating limits of each algorithm, making it possible to verify the good performance of both techniques. The algorithms responded correctly in 100% of the practical cases evaluated, even in situations of low power unbalance. The detection time was low for both techniques, between 0.06 s and 0.09 s.Santos, Ricardo Caneloi dosPavani, Ahda Pionkoski GriloCosta, Fabiano FragosoBenedito, Ricardo da SilvaBuscariolli, Luiza2022info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf126 f. : il.http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=124592http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=124592&midiaext=80921Cover: http://biblioteca.ufabc.edu.br/php/capa.php?obra=124592porreponame:Repositório Institucional da UFABCinstname:Universidade Federal do ABC (UFABC)instacron:UFABCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2023-07-27T08:18:09Zoai:BDTD:124592Repositório InstitucionalPUBhttp://www.biblioteca.ufabc.edu.br/oai/oai.phpopendoar:2023-07-27T08:18:09Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)false
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