Análise da influência do número de medidores na estimação de estados em sistemas de distribuição de energia elétrica

• Autor(a) principal: Silva, Rodrigo Rosa da
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/255814
• topic: Energia elétrica : Distribuição; Sistema elétrico de potência : Controle; State estimator; Distribution systems; Meters; Power flow

A análise, detecção, tratamento e o ajuste de medidas se tornaram pontos prioritários em estudos que visam o avanço de sistemas de controle em Sistemas Elétricos de Potência. Neste aspecto é sempre esperado o preparo de medidas preventivas, justamente para que problemas como mudanças nas condições de operação de carga não afetem os sistemas como um todo. Para uma análise prévia de operação e controle, o nível de segurança atual do sistema é requisitado, sendo o mesmo obtido através da aquisição de modelos da rede e a tensão complexa em todas as barras. Para isto, o Estimador de Estados é um ótimo recurso para controle e gerenciamento. Neste projeto de diplomação foi estudada a influência de medidores em resultados de estimação de estados em um sistema de distribuição de energia elétrica. O sistema de distribuição modelado neste projeto foi o alimentador de Média Tensão IEEE 13 Node Test Feeder. Foi realizada uma parametrização em um algoritmo de estimação de estados proveniente de um repositório Distribution System State Estimator (DSSE), desenvolvido no software matemático MATLAB©. Foram propostos quatro casos para avaliação dos medidores, onde os três primeiros avaliaram a influência de adição de medidores na resposta estimada e no último caso, a variação da precisão do medidor em um nó determinado.Para os Casos 1, 2 e 3, a variação da média do erro relativo percentual em todas as fases da magnitude de tensão foi de 0,18%, 0,11% e 0,08%. Para o Caso 4, com cenários considerados de erro máximo de medidor de 90%, 60% e 30%, a média do erro relativo percentual foi 0,25% para o Caso 4A, 0,22% para Caso 4B e 0,16% para o Caso 4C.