Avaliação da proteção de perda de excitação convencional e baseada em RNA de geradores síncronos na presença de SVC

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: ARAÚJO, Braen Gleiser
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI)
Texto Completo: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3873
Resumo: À medida que o sistema elétrico de potência (SEP) se expande, torna-se necessário tomar precauções com questões relacionadas a estabilidade e transmissão de energia, já que estas se tornam cada vez mais complexas. Neste cenário, a utilização de dispositivos FACTS (Flexible Alternating Current Transmission System) proporciona uma melhoria na estabilidade e otimização do fluxo de potência da rede. Entretanto, a inserção de FACTS nas linhas de transmissão (LTs) pode modificar os valores de amplitude e ângulo de tensão e corrente do sistema onde são inseridos, ou seja, alterar as características da rede e, consequentemente, a trajetória da impedância medida. Tais efeitos podem então ser refletidos nos tempos de operação e nos alcances das zonas de proteção dos relés que tem sua operação baseada na medição da impedância, como é o caso da proteção de perda de excitação das máquinas síncronas conectadas a estas LTs. Neste contexto, são apresentados neste trabalho simulações computacionais e testes laboratoriais para analisar a resposta da proteção de máquinas síncronas conectadas a LTs com FACTs do tipo Static Var Compensator (SVC). Diversos eventos com e sem a presença de SVCs são simulados e armazenados em um banco de dados para teste off-line em malha fechada com um relé de proteção de gerador, avaliando o tempo de resposta das características tradicionais de proteção contra perda de excitação, as quais são comparadas com um método, baseado em uma Rede Neural Artificial (RNA) do tipo Perceptron de Múltiplas Camadas, implementado para melhorar a resposta da proteção nestes cenários.
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Tais efeitos podem então ser refletidos nos tempos de operação e nos alcances das zonas de proteção dos relés que tem sua operação baseada na medição da impedância, como é o caso da proteção de perda de excitação das máquinas síncronas conectadas a estas LTs. Neste contexto, são apresentados neste trabalho simulações computacionais e testes laboratoriais para analisar a resposta da proteção de máquinas síncronas conectadas a LTs com FACTs do tipo Static Var Compensator (SVC). Diversos eventos com e sem a presença de SVCs são simulados e armazenados em um banco de dados para teste off-line em malha fechada com um relé de proteção de gerador, avaliando o tempo de resposta das características tradicionais de proteção contra perda de excitação, as quais são comparadas com um método, baseado em uma Rede Neural Artificial (RNA) do tipo Perceptron de Múltiplas Camadas, implementado para melhorar a resposta da proteção nestes cenários.As the electrical power system (SEP) expands, it becomes necessary to take precautions regarding stability and power transmission issues, as they become increasingly complex. In this scenario, the use of Flexible Alternating Current Transmission System (FACTS) devices improves the stability and power flow optimization of the network. However, the integration of FACTS into transmission lines (TLs) can modify the voltage and current amplitude and angle values of the system where they are inserted, thus altering the network has characteristics and consequently, the trajectory of the measured impedance. Such effects can then be reflected in the operation times and coverage ranges of relay protection zones that relays on impedance measurement, such as the loss of excitation protection for synchronous machines connected to these TLs. In this context, this study presents computational simulations and laboratory tests to analyze the response of protection systems for synchronous machines connected to TLs with Static Var Compensators (SVC) FACTS devices. Various events with and without the presence of SVCs are simulated and stored in a database for offline closed loop testing with a generator protection relay, evaluating the response time of traditional loss of excitation protection characteristics. These characteristics are compared with a method based on a Multilayer Perceptron Artificial Neural Network (ANN) implemented to enhance the protection response in these scenarios.porUniversidade Federal de ItajubáPrograma de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia ElétricaUNIFEIBrasilIESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da InformaçãoCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELÉTRICA::SISTEMAS ELÉTRICOS DE POTÊNCIAProteção IA; RNA; Máquina SíncronaLOEFACTSFACTSSVCIARNAMáquina síncronaAvaliação da proteção de perda de excitação convencional e baseada em RNA de geradores síncronos na presença de SVCinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisCOELHO, Aurélio Luiz Magalhãeshttp://lattes.cnpq.br/0562416831917984FARIA, Ivan Paulo dehttp://lattes.cnpq.br/3024406702139405http://lattes.cnpq.br/1198832804768524ARAÚJO, Braen GleiserARAÚJO, Braen Gleiser. Avaliação da proteção de perda de excitação convencional e baseada em RNA de geradores síncronos na presença de SVC. 2023. 104 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2023.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI)instname:Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)instacron:UNIFEILICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/bitstream/123456789/3873/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALDissertação_2023103.pdfDissertação_2023103.pdfapplication/pdf2244759https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/bitstream/123456789/3873/1/Disserta%c3%a7%c3%a3o_2023103.pdf729e398da66470888a3a36a691bad594MD51123456789/38732023-08-25 09:48:06.011oai:repositorio.unifei.edu.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unifei.edu.br/oai/requestrepositorio@unifei.edu.br || geraldocarlos@unifei.edu.bropendoar:70442023-08-25T12:48:06Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI) - Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)false
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