Identificação de viabilidade do aprimoramento da seletividade do sistema especial de proteção da UHE de Belo Monte por meio da aplicação de dados de sincrofasores e de técnica de machine learning

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ulisses, Igor Monteiro Bezerra
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/249960
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2023.
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Para a seleção do número de geradores a serem desconectados, esse esquema de proteção sistêmica utiliza medidas não sincronizadas convencionais relativas ao fluxo de potência ativa em linhas de transmissão da interligação CA Norte ± Sul, bem como nos elos CC. Apesar de funcional, é possível que variáveis ??elétricas adicionais possam agregar maior seletividade ao esquema de proteção sistêmica, evitando cortes de geração além do necessário para a manutenção da estabilidade do sistema. Tendo em vista que os sistemas de medição sincrofasorial são atualmente aplicados para o monitoramento de sistemas de potência, este trabalho se propõe a realizar uma investigação dos possíveis ganhos que a utilização de medidas de sincrofasores poderia oferecer à seletividade do sistema especial de proteção da UHE de Belo Monte. Para a realização desta investigação, foi proposta uma metodologia baseada na execução de regras de segurança dinâmica, com o fim de realizar uma busca estruturada e abrangente de pontos de operação do sistema elétrico, com ênfase na caracterização dos estados operativos por controle angulares de tensão entre barramentos. Como resultado, obtém-se um conjunto de dados que suportam o estabelecimento de relações entre pontos de operação do sistema elétrico com o montante de geração a ser desconectado da UHE para a manutenção da estabilidade transitória após bloqueio dos elos CC. Além disso, uma rede neural é treinada com a base de dados recebidos, visando otimizar o dimensionamento da lógica de atuação do sistema de proteção a partir de controles de variáveis ??do sistema seguido em regime pré-contingência.Abstract: The Belo Monte Hydroelectric Power Plant has a special protection system, based on the generation rejection, which aims to maintain the electromechanical stability of the electrical system during the blocking of one of the direct current links that connect the North and Southeast regions of Brazil. In order to select the number of generators to be rejected, the special protection scheme uses conventional non-synchronized measures associated to the active power flow through the transmission lines of the North-South AC interconnection, as well as through the DC links. Although the current special protection system is working properly, it is possible that complementary electrical variables in the system can add greater selectivity to the protection scheme, avoiding sizing generation rejection beyond required to maintain system stability. In this context, this work proposes to carry out an investigation of the possible gains provided by the application of synchrophasor measurements to the selectivity of the special protection system operating in the Belo Monte hydroelectric power plant. To carry out this analysis, a methodology has been proposed with the support of dynamic security region analysis aiming at a structured and more comprehensive investigation of the operating points of the electrical system, with emphasis on the characterization of the operating states by angular differences between system buses. As a result, a set of data is obtained to support the setting of relationships among operating points of the electrical system with the amount of generation to be disconnected from the power plant to maintain stability after blocking the DC links. Furthermore, a neural network is trained with the produced data base, aiming to optimize the sizing of protection system using synchronized measurements acquired in the pre-contingency stage.Issicaba, DiegoUniversidade Federal de Santa CatarinaUlisses, Igor Monteiro Bezerra2023-09-01T13:05:44Z2023-09-01T13:05:44Z2023info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis88 p.| il., gráfs.application/pdf383103https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/249960porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2023-09-01T13:05:44Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/249960Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732023-09-01T13:05:44Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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