Estimação fasorial em tempo real utilizando um algoritmo genético compacto multiobjetivo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Marsolla, Rafael
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-02062015-151039/
Resumo: A medição fasorial sincronizada é utilizada hoje como forma de aprimorar a operação de um Sistema Elétrico de Potência (SEP), empregando unidades de medição fasorial estrategicamente localizadas e instaladas. Estas realizam a aquisição do sinal elétrico e posteriormente a estimação dos fasores de tensão e corrente sincronizados no tempo, os quais indicam o comportamento do SEP em uma localidade específica. Este trabalho multidisciplinar propõe a análise e implementação de um método computacional evolutivo, o Algoritmo Genético Compacto Multiobjetivo (AGCM) aplicado ao problema de medição fasorial, amplamente utilizado por exemplo, no monitoramento de um SEP, comportando-se assim como uma unidade medidora de fasor, ou Phasor Measurement Unit (PMU). O AGCM aqui apresentado tem como principal característica a análise multiobjetiva do problema. Pelo fato de todo SEP ser trifásico, é proposto esta nova abordagem, onde é considerando para a estimação fasorial as três fases de forma conjunta, e não mais estimadas independentemente. Assim o AGCM proposto considera em seu mapeamento genético dos indivíduos, as características do sinais das três fases, diferentemente da abordagem mono-objetivo, onde cada fase do SEP é modelada sobre um indivíduo diferente. Posteriormente para garantir a eficácia do método evolutivo quando em operação em um cenário de tempo real, é proposto uma plataforma de aquisição de dados e processamento, inspirada em trabalhos anteriormente desenvolvidos, permitindo a integração de todos os módulos que formarão um PMU para análise fasorial em tempo real. Aqui um sistema de Global Positioning System (GPS) existente é proposto como forma de sincronismo entre os PMUs, sincronizando uma gama de equipamentos em um única referência de tempo, com a precisão necessária. Para auxiliar na integração dos módulos necessários, uma biblioteca de funções desenvolvida no LSEE será expandida permitindo a execução do método evolutivo diretamente em uma interface Field Programmable Gate Array (FPGA) a qual atuará como um coprocessador genético da plataforma de tempo real. Os resultados aqui apresentados foram obtidos seguindo especificações normativas, através de sinais gerados sinteticamente, e também utilizando o Alternative Transient Program (ATP), permitindo assim ensaios mais realísticos para a validação dos métodos evolutivos.
id USP_01e425156c3fc9a25523a80226d686c1
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-02062015-151039
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Estimação fasorial em tempo real utilizando um algoritmo genético compacto multiobjetivoReal time phasor estimation using a multiobjective compact genetic algorithmAlgoritmo genético compacto multiobjetivoEstimação fasorialEstimação frequênciaFPGAFPGAMultiobjective compact genetic algorithmPhasor estimationReal-timeTempo realA medição fasorial sincronizada é utilizada hoje como forma de aprimorar a operação de um Sistema Elétrico de Potência (SEP), empregando unidades de medição fasorial estrategicamente localizadas e instaladas. Estas realizam a aquisição do sinal elétrico e posteriormente a estimação dos fasores de tensão e corrente sincronizados no tempo, os quais indicam o comportamento do SEP em uma localidade específica. Este trabalho multidisciplinar propõe a análise e implementação de um método computacional evolutivo, o Algoritmo Genético Compacto Multiobjetivo (AGCM) aplicado ao problema de medição fasorial, amplamente utilizado por exemplo, no monitoramento de um SEP, comportando-se assim como uma unidade medidora de fasor, ou Phasor Measurement Unit (PMU). O AGCM aqui apresentado tem como principal característica a análise multiobjetiva do problema. Pelo fato de todo SEP ser trifásico, é proposto esta nova abordagem, onde é considerando para a estimação fasorial as três fases de forma conjunta, e não mais estimadas independentemente. Assim o AGCM proposto considera em seu mapeamento genético dos indivíduos, as características do sinais das três fases, diferentemente da abordagem mono-objetivo, onde cada fase do SEP é modelada sobre um indivíduo diferente. Posteriormente para garantir a eficácia do método evolutivo quando em operação em um cenário de tempo real, é proposto uma plataforma de aquisição de dados e processamento, inspirada em trabalhos anteriormente desenvolvidos, permitindo a integração de todos os módulos que formarão um PMU para análise fasorial em tempo real. Aqui um sistema de Global Positioning System (GPS) existente é proposto como forma de sincronismo entre os PMUs, sincronizando uma gama de equipamentos em um única referência de tempo, com a precisão necessária. Para auxiliar na integração dos módulos necessários, uma biblioteca de funções desenvolvida no LSEE será expandida permitindo a execução do método evolutivo diretamente em uma interface Field Programmable Gate Array (FPGA) a qual atuará como um coprocessador genético da plataforma de tempo real. Os resultados aqui apresentados foram obtidos seguindo especificações normativas, através de sinais gerados sinteticamente, e também utilizando o Alternative Transient Program (ATP), permitindo assim ensaios mais realísticos para a validação dos métodos evolutivos.The synchronized phasor measurement is used today as a way to enhance the operation of an Electric Power System (EPS), using phasor measurement units strategically located and installed. They perform the acquisition of the electrical signal and then, the estimation of the voltage and current phasors, synchronized in time, which indicates the SEPs behavior in a specific location. This multidisciplinary work proposes the analysis and implementation of an evolutionary computing method, the Multibjective Compact Genetic Algorithm (MCGA) applied to the phasor estimation method used in EPS, known as an Phasor Measurement Units (PMUs). The MCGA presented here has as a main characteristic the multiobjective analysis of the problem. Because all EPSs have three phases, this new approach is proposed , which is considering the phasor estimation for the three phases together, instead of doing it for each phase independently.Thus the proposed MCGA includes in its genetic mapping of individuals, the characteristics of the signals of the three phases, unlike the monoobjective where each phase of the Electric Power System (EPS) is modeled using a different individual. In order to ensure the effectiveness of the evolutionary method when operating in a real time scenario, a platform for data acquisition and processing is proposed, inspired by previous work, allowing the integration of all the modules that composes a PMU for real-time phasor analysis. A Global Positioning System (GPS) is proposed as a way to synchronize different PMUs, integrating pieces of equipment in a single time reference, with the precision required. In order to assist in the integration of the required modules, a library of functions developed in the Laboratory of Electric Power Systems will be expanded allowing the execution of the evolutionary method directly on a Field Programmable Gate Array (FPGA) interface, which will act as a genetic co-processor of a real-time platform. The results presented here were obtained following normative specifications, through signals generated synthetically, and also using the Alternative Transient Program (ATP), allowing more realistic tests to validate the evolutionary methods.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPCoury, Denis ViniciusMarsolla, Rafael2015-04-17info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-02062015-151039/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:11:57Zoai:teses.usp.br:tde-02062015-151039Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:11:57Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Estimação fasorial em tempo real utilizando um algoritmo genético compacto multiobjetivo
Real time phasor estimation using a multiobjective compact genetic algorithm
title Estimação fasorial em tempo real utilizando um algoritmo genético compacto multiobjetivo
spellingShingle Estimação fasorial em tempo real utilizando um algoritmo genético compacto multiobjetivo
Marsolla, Rafael
Algoritmo genético compacto multiobjetivo
Estimação fasorial
Estimação frequência
FPGA
FPGA
Multiobjective compact genetic algorithm
Phasor estimation
Real-time
Tempo real
title_short Estimação fasorial em tempo real utilizando um algoritmo genético compacto multiobjetivo
title_full Estimação fasorial em tempo real utilizando um algoritmo genético compacto multiobjetivo
title_fullStr Estimação fasorial em tempo real utilizando um algoritmo genético compacto multiobjetivo
title_full_unstemmed Estimação fasorial em tempo real utilizando um algoritmo genético compacto multiobjetivo
title_sort Estimação fasorial em tempo real utilizando um algoritmo genético compacto multiobjetivo
author Marsolla, Rafael
author_facet Marsolla, Rafael
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Coury, Denis Vinicius
dc.contributor.author.fl_str_mv Marsolla, Rafael
dc.subject.por.fl_str_mv Algoritmo genético compacto multiobjetivo
Estimação fasorial
Estimação frequência
FPGA
FPGA
Multiobjective compact genetic algorithm
Phasor estimation
Real-time
Tempo real
topic Algoritmo genético compacto multiobjetivo
Estimação fasorial
Estimação frequência
FPGA
FPGA
Multiobjective compact genetic algorithm
Phasor estimation
Real-time
Tempo real
description A medição fasorial sincronizada é utilizada hoje como forma de aprimorar a operação de um Sistema Elétrico de Potência (SEP), empregando unidades de medição fasorial estrategicamente localizadas e instaladas. Estas realizam a aquisição do sinal elétrico e posteriormente a estimação dos fasores de tensão e corrente sincronizados no tempo, os quais indicam o comportamento do SEP em uma localidade específica. Este trabalho multidisciplinar propõe a análise e implementação de um método computacional evolutivo, o Algoritmo Genético Compacto Multiobjetivo (AGCM) aplicado ao problema de medição fasorial, amplamente utilizado por exemplo, no monitoramento de um SEP, comportando-se assim como uma unidade medidora de fasor, ou Phasor Measurement Unit (PMU). O AGCM aqui apresentado tem como principal característica a análise multiobjetiva do problema. Pelo fato de todo SEP ser trifásico, é proposto esta nova abordagem, onde é considerando para a estimação fasorial as três fases de forma conjunta, e não mais estimadas independentemente. Assim o AGCM proposto considera em seu mapeamento genético dos indivíduos, as características do sinais das três fases, diferentemente da abordagem mono-objetivo, onde cada fase do SEP é modelada sobre um indivíduo diferente. Posteriormente para garantir a eficácia do método evolutivo quando em operação em um cenário de tempo real, é proposto uma plataforma de aquisição de dados e processamento, inspirada em trabalhos anteriormente desenvolvidos, permitindo a integração de todos os módulos que formarão um PMU para análise fasorial em tempo real. Aqui um sistema de Global Positioning System (GPS) existente é proposto como forma de sincronismo entre os PMUs, sincronizando uma gama de equipamentos em um única referência de tempo, com a precisão necessária. Para auxiliar na integração dos módulos necessários, uma biblioteca de funções desenvolvida no LSEE será expandida permitindo a execução do método evolutivo diretamente em uma interface Field Programmable Gate Array (FPGA) a qual atuará como um coprocessador genético da plataforma de tempo real. Os resultados aqui apresentados foram obtidos seguindo especificações normativas, através de sinais gerados sinteticamente, e também utilizando o Alternative Transient Program (ATP), permitindo assim ensaios mais realísticos para a validação dos métodos evolutivos.
publishDate 2015
dc.date.none.fl_str_mv 2015-04-17
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 http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-02062015-151039/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-02062015-151039/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1815256608317374464