Identificação de oscilações eletromecânicas: estudos de aplicação em dados de ambiente de sistemas reais de grande porte

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pereira, Juliana Luiza
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/215842
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2020.
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spelling Identificação de oscilações eletromecânicas: estudos de aplicação em dados de ambiente de sistemas reais de grande porteEngenharia elétricaOscilaçõesAnalise modalDissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2020.Neste trabalho são apresentados estudos de uma metodologia de estimação de modos de oscilação eletromecânica para dados ambiente em sistemas reais de grande porte. A metodologia de estimação e análise é composta por técnicas de processamento de sinais e métodos de identificação modal implementadas em um algoritmo para fins de monitoramento de modos de oscilação em tempo real. O aplicativo computacional desenvolvido em linguagem C# é alterado com o objetivo de investigar falhas de estimação, escolha de sinais e validação dos resultados obtidos através das medidas extraídas do sistema elétrico real. São apresentadas duas abordagens de estimação das características modais, a primeira por meio da linearização das equações que representam o sistema elétrico em um ponto de equilíbrio, e a segunda, aplicada ao trabalho, por meio de medidas de entrada e saída dos sistemas, independente da modelagem matemática dos Sistemas Elétricos de Energia (SEE). Os métodos de identificação baseados em medidas podem ser aplicados de acordo com a condição de operação e resposta dinâmica do sistema, classificados como dados de ambiente e ringdown. Duas técnicas de identificação são implementadas no algoritmo, o método de Welch, classificado como método não paramétrico, fornece o resultado da frequência de oscilação de maneira indireta baseado em um periodograma modificado. O método de Welch fornece uma estimativa do modo dominante e serve como parâmetro de validação para o resultado apresentado pelo método de Subespaço de Estados CCA (Canonical Correlation Analysis). O método de subespaço de estados é um método paramétrico e precisa de poucos parâmetros para a obtenção de um modelo em espaço de estados onde podem ser extraídas todas as características dos modos de oscilação. Para escolha de um modo dominante são empregadas ferramentas de ordenação dos modos, sendo elas o cálculo da pseudo-energia e índice de dominânica modal (IDM). Os resultados obtidos identificam problemas de estimação e validação dos modos, e são apresentadas recomendações metodológicas e de parametrização dos métodos a partir de casos monitorados em tempo real. Os sinais utilizados pelos métodos de identificação modal são oriundos de um Sistema de Medição Sincronizada de Fasores (SMSF), instalados em alta e baixa tensão, que monitora todo o Sistema Interligado Nacional (SIN).Abstract: This work presents a research about electromechanical modes estimation methodology using ambient data in real power systems. The methodology of estimation and analysis is constituted by signal processing techniques and system identification methods, that have been implemented in an algorithm for the purposes of real-time monitoring of electromechanical modes. The computational application developed in C# language was modified in order to explore modal estimation failures, signal selection and validation of results obtained through measurements of power systems. Two different approaches are presented for computing the modes and associated mode shapes; one approach is based on the linearization of the power system equations in an equilibrium point. The second approach, applied on this work, is based on input and output measurements of the system, independently of power system model. The identification methods based on measurements should be applied according to the operating condition and oscillatory dynamic response of the system, and they are classified as ambient and ringdown data. Two identification methods are implemented on the algorithm, the Welch?s method that is classified as nonparametric method and provides a result of oscillation frequency based on modified periodogram, which is used to determine the power spectral density (PSD). The estimation of Welch?s method is used as a parameter to validate the subspace CCA (Canonical Correlation Analysis) method result. The subspace method is parametric and needs a few parameters to provides a state space model from which are extracted all modal characteristics. In order to choice a dominant mode, there were implemented two techniques: pseudo-energy and modal dominance index (MDI). Through results, are identified estimating and mode validation issues, and are presented methodological suggestions and parameter settings for the methods. The signals used by the identification methods are acquired by the MedFasee synchronized phasor measurement system, installed in low and high voltage, that enables monitoring all the Brazilian electric power system.Decker, Ildemar CassanaUniversidade Federal de Santa CatarinaPereira, Juliana Luiza2020-10-21T21:22:35Z2020-10-21T21:22:35Z2020info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis159 p.| il.application/pdf370361https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/215842porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2020-10-21T21:22:35Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/215842Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732020-10-21T21:22:35Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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