Controle de tensão e harmônicos por compensador estático de reativos com ajuste de parâmetros via redes neurais artificiais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Loureiro, Pedro da Cruz
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFJF
Texto Completo: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/1785
Resumo: Neste trabalho é proposta a aplicação de redes neurais artificiais para ajuste de parâmetros de um compensador estático de reativos, para controle de tensão e harmônicos. Devido à intensa produção de correntes harmônicas e possíveis afundamentos de tensão em instalações industriais como o forno a arco, é necessário um sistema de controle eficiente e robusto. Além disso, os sistemas elétricos de potência se encontram em um cenário com a presença cada vez maior de geração distribuída, cargas não-lineares e forte tendência à operação no contexto das smartgrids e microgrids. Sendo assim, o suporte de reativos deve ser adequado a esses sistemas, podendo atuar de forma rápida, precisa e confiável. Uma possível solução é a utilização de um compensador estático de reativos (CER) com função adicional de filtragem no ponto onde se deseja controlar a tensão e a distorção harmônica. Entretanto, para o correto funcionamento, é necessário um sistema preciso para o ajuste dos parâmetros do CER, ou seja, determinar os ângulos de disparo dos tiristores e o número de bancos de capacitores a serem ligados. Neste trabalho é proposta uma estratégia de controle via redes neurais artificiais, treinadas para o reconhecimento de padrões de operação em regime permanente e definição da configuração do CER, conferindo inteligência ao equipamento. Os desenvolvimentos propostos foram implementados no ambiente MatLab®. A validação do método é feita através de simulações em sistemas-teste, presentes na literatura técnica, utilizando o fluxo de potência pelo método de injeção de correntes trifásico harmônico. Os resultados obtidos mostram as vantagens da utilização da estratégia proposta.
id UFJF_192c674c4fb7404f9ee445bae3dc6700
oai_identifier_str oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/1785
network_acronym_str UFJF
network_name_str Repositório Institucional da UFJF
repository_id_str
spelling Pereira, José Luiz Rezendehttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4781989Z1Variz, Abilio Manuelhttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4767796T7Lima, Antonio Carlos Siqueira dehttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4792044J6Garcia, Paulo Augusto Nepomucenohttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4763782T5Oliveira, Leonardo Willerhttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4711128E4http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4449476T8Loureiro, Pedro da Cruz2016-07-13T13:31:22Z2016-06-092016-07-13T13:31:22Z2012-04-16https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/1785Neste trabalho é proposta a aplicação de redes neurais artificiais para ajuste de parâmetros de um compensador estático de reativos, para controle de tensão e harmônicos. Devido à intensa produção de correntes harmônicas e possíveis afundamentos de tensão em instalações industriais como o forno a arco, é necessário um sistema de controle eficiente e robusto. Além disso, os sistemas elétricos de potência se encontram em um cenário com a presença cada vez maior de geração distribuída, cargas não-lineares e forte tendência à operação no contexto das smartgrids e microgrids. Sendo assim, o suporte de reativos deve ser adequado a esses sistemas, podendo atuar de forma rápida, precisa e confiável. Uma possível solução é a utilização de um compensador estático de reativos (CER) com função adicional de filtragem no ponto onde se deseja controlar a tensão e a distorção harmônica. Entretanto, para o correto funcionamento, é necessário um sistema preciso para o ajuste dos parâmetros do CER, ou seja, determinar os ângulos de disparo dos tiristores e o número de bancos de capacitores a serem ligados. Neste trabalho é proposta uma estratégia de controle via redes neurais artificiais, treinadas para o reconhecimento de padrões de operação em regime permanente e definição da configuração do CER, conferindo inteligência ao equipamento. Os desenvolvimentos propostos foram implementados no ambiente MatLab®. A validação do método é feita através de simulações em sistemas-teste, presentes na literatura técnica, utilizando o fluxo de potência pelo método de injeção de correntes trifásico harmônico. Os resultados obtidos mostram as vantagens da utilização da estratégia proposta.In this work, an artificial neural network-based static var compensator tuning is proposed for voltage and harmonic distortion control. Due to intense harmonic current injection and possible voltage sags produced by industrial facilities such as arc furnaces, an efficient robust control system is needed. Besides, electrical power systems face a new scenario with high penetration of distributed generation and non-linear loads and increased smart grid and microgrid trends. Therefore, the available reactive power sources must be able to provide system control in order to operate the system in a fast, accurate and reliable way. The application of a static var compensator (SVC) with additional filtering function at the controlled node is a possible solution. However, a precise SVC parameters tuning is needed, in order to make the system to work properly. In this work, a control strategy based on artificial neural networks is proposed. The neural networks are trained to recognize steadystate operating patterns and give the SVC adjustment. The proposed technique was implemented in the MatLab® environment. The methodology is validated by simulations in test-systems available in technical literature, using the three-phase harmonic current injection method power flow. Results show the advantages of the proposed methodology.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorporUniversidade Federal de Juiz de ForaPrograma de Pós-graduação em Engenharia ElétricaUFJFBrasilFaculdade de EngenhariaCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICACompensador estático de reativosRedes neurais artificiaisForno a arcoCargas não-linearesGeração distribuídaSmart gridsMicrogridsMétodo de injeção de correntes trifásico harmônicoStatic var compensatorArtificial neural networksArc furnacesNon-linear loadsDistributed generationSmart gridsMicrogridsThree-phase harmonic current injection method power flowControle de tensão e harmônicos por compensador estático de reativos com ajuste de parâmetros via redes neurais artificiaisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFJFinstname:Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)instacron:UFJFTHUMBNAILpedrodacruzloureiro.pdf.jpgpedrodacruzloureiro.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1149https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/1785/4/pedrodacruzloureiro.pdf.jpg7d65ef9baf8525143ffc2cc78ddacadaMD54ORIGINALpedrodacruzloureiro.pdfpedrodacruzloureiro.pdfapplication/pdf1767688https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/1785/1/pedrodacruzloureiro.pdf1fa1e4fbfaa6feaf5a5c88ea70df09d6MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81866https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/1785/2/license.txt43cd690d6a359e86c1fe3d5b7cba0c9bMD52TEXTpedrodacruzloureiro.pdf.txtpedrodacruzloureiro.pdf.txtExtracted texttext/plain187743https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/1785/3/pedrodacruzloureiro.pdf.txte1f02221f41b26901dbe160043e1ef6fMD53ufjf/17852019-11-07 11:06:19.627oai:hermes.cpd.ufjf.br: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ório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufjf.br/oai/requestopendoar:2019-11-07T13:06:19Repositório Institucional da UFJF - Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Controle de tensão e harmônicos por compensador estático de reativos com ajuste de parâmetros via redes neurais artificiais
title Controle de tensão e harmônicos por compensador estático de reativos com ajuste de parâmetros via redes neurais artificiais
spellingShingle Controle de tensão e harmônicos por compensador estático de reativos com ajuste de parâmetros via redes neurais artificiais
Loureiro, Pedro da Cruz
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Compensador estático de reativos
Redes neurais artificiais
Forno a arco
Cargas não-lineares
Geração distribuída
Smart grids
Microgrids
Método de injeção de correntes trifásico harmônico
Static var compensator
Artificial neural networks
Arc furnaces
Non-linear loads
Distributed generation
Smart grids
Microgrids
Three-phase harmonic current injection method power flow
title_short Controle de tensão e harmônicos por compensador estático de reativos com ajuste de parâmetros via redes neurais artificiais
title_full Controle de tensão e harmônicos por compensador estático de reativos com ajuste de parâmetros via redes neurais artificiais
title_fullStr Controle de tensão e harmônicos por compensador estático de reativos com ajuste de parâmetros via redes neurais artificiais
title_full_unstemmed Controle de tensão e harmônicos por compensador estático de reativos com ajuste de parâmetros via redes neurais artificiais
title_sort Controle de tensão e harmônicos por compensador estático de reativos com ajuste de parâmetros via redes neurais artificiais
author Loureiro, Pedro da Cruz
author_facet Loureiro, Pedro da Cruz
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Pereira, José Luiz Rezende
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4781989Z1
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv Variz, Abilio Manuel
dc.contributor.advisor-co1Lattes.fl_str_mv http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4767796T7
dc.contributor.referee1.fl_str_mv Lima, Antonio Carlos Siqueira de
dc.contributor.referee1Lattes.fl_str_mv http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4792044J6
dc.contributor.referee2.fl_str_mv Garcia, Paulo Augusto Nepomuceno
dc.contributor.referee2Lattes.fl_str_mv http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4763782T5
dc.contributor.referee3.fl_str_mv Oliveira, Leonardo Willer
dc.contributor.referee3Lattes.fl_str_mv http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4711128E4
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4449476T8
dc.contributor.author.fl_str_mv Loureiro, Pedro da Cruz
contributor_str_mv Pereira, José Luiz Rezende
Variz, Abilio Manuel
Lima, Antonio Carlos Siqueira de
Garcia, Paulo Augusto Nepomuceno
Oliveira, Leonardo Willer
dc.subject.cnpq.fl_str_mv CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
topic CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Compensador estático de reativos
Redes neurais artificiais
Forno a arco
Cargas não-lineares
Geração distribuída
Smart grids
Microgrids
Método de injeção de correntes trifásico harmônico
Static var compensator
Artificial neural networks
Arc furnaces
Non-linear loads
Distributed generation
Smart grids
Microgrids
Three-phase harmonic current injection method power flow
dc.subject.por.fl_str_mv Compensador estático de reativos
Redes neurais artificiais
Forno a arco
Cargas não-lineares
Geração distribuída
Smart grids
Microgrids
Método de injeção de correntes trifásico harmônico
Static var compensator
Artificial neural networks
Arc furnaces
Non-linear loads
Distributed generation
Smart grids
Microgrids
Three-phase harmonic current injection method power flow
description Neste trabalho é proposta a aplicação de redes neurais artificiais para ajuste de parâmetros de um compensador estático de reativos, para controle de tensão e harmônicos. Devido à intensa produção de correntes harmônicas e possíveis afundamentos de tensão em instalações industriais como o forno a arco, é necessário um sistema de controle eficiente e robusto. Além disso, os sistemas elétricos de potência se encontram em um cenário com a presença cada vez maior de geração distribuída, cargas não-lineares e forte tendência à operação no contexto das smartgrids e microgrids. Sendo assim, o suporte de reativos deve ser adequado a esses sistemas, podendo atuar de forma rápida, precisa e confiável. Uma possível solução é a utilização de um compensador estático de reativos (CER) com função adicional de filtragem no ponto onde se deseja controlar a tensão e a distorção harmônica. Entretanto, para o correto funcionamento, é necessário um sistema preciso para o ajuste dos parâmetros do CER, ou seja, determinar os ângulos de disparo dos tiristores e o número de bancos de capacitores a serem ligados. Neste trabalho é proposta uma estratégia de controle via redes neurais artificiais, treinadas para o reconhecimento de padrões de operação em regime permanente e definição da configuração do CER, conferindo inteligência ao equipamento. Os desenvolvimentos propostos foram implementados no ambiente MatLab®. A validação do método é feita através de simulações em sistemas-teste, presentes na literatura técnica, utilizando o fluxo de potência pelo método de injeção de correntes trifásico harmônico. Os resultados obtidos mostram as vantagens da utilização da estratégia proposta.
publishDate 2012
dc.date.issued.fl_str_mv 2012-04-16
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2016-07-13T13:31:22Z
dc.date.available.fl_str_mv 2016-06-09
2016-07-13T13:31:22Z
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://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/1785
url https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/1785
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 Universidade Federal de Juiz de Fora
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFJF
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
dc.publisher.department.fl_str_mv Faculdade de Engenharia
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Juiz de Fora
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFJF
instname:Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
instacron:UFJF
instname_str Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
instacron_str UFJF
institution UFJF
reponame_str Repositório Institucional da UFJF
collection Repositório Institucional da UFJF
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/1785/4/pedrodacruzloureiro.pdf.jpg
https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/1785/1/pedrodacruzloureiro.pdf
https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/1785/2/license.txt
https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/1785/3/pedrodacruzloureiro.pdf.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 7d65ef9baf8525143ffc2cc78ddacada
1fa1e4fbfaa6feaf5a5c88ea70df09d6
43cd690d6a359e86c1fe3d5b7cba0c9b
e1f02221f41b26901dbe160043e1ef6f
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFJF - Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1813193873865834496