Estimação da freqüência em sistemas elétricos de potência através de filtragem adaptativa
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2007 |
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-11092007-155259/ |
Resumo: | Este trabalho apresenta um método para a estimação da freqüência em sistemas elétricos de potência utilizando filtros adaptativos baseados no algoritmo dos mínimos quadrados (LMS - least mean square). A análise do sistema de potência é realizada através da conversão das tensões trifásicas em um sinal complexo pela aplicação da transformada \'alfa\'\'beta\', cuja forma complexa foi direcionada ao algoritmo de filtragem adaptativa. O método é baseado na aplicação da filtragem adaptativa para a realização de rastreio do sinal de entrada, o que permite verificar o seu comportamento variante no tempo. O algoritmo proposto foi testado através de formas de ondas geradas com o software Matlab e de simulações realizadas através do software Alternative Transients Program (ATP). É importante salientar que nas simulações do ATP foram modelados diversos equipamentos que constituem o sistema elétrico de potência, incluindo um gerador síncrono com regulação de velocidade, linhas de transmissão com variação em freqüência e transformadores de potência com suas respectivas curvas de saturação. Estas modelagens tiveram por objetivo gerar dados das mais diversas e distintas situações para a verificação e análise da metodologia proposta. Os resultados da pesquisa mostram a excelência na aplicabilidade do algoritmo proposto na estimação da freqüência de um sistema elétrico, mesmo com sinais ruidosos, além do rastreio fiel da freqüência em situações de manobra e operação. Alguns dos resultados apresentados comparam as estimações obtidas pela técnica proposta em relação às estimações de um determinado relé comercial, habilitado à supervisão da freqüência. |
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Estimação da freqüência em sistemas elétricos de potência através de filtragem adaptativaFrequency estimation in power system through adaptive filteringAdaptive filterATPATPDigital protectionEstimação da freqüênciaFiltro adaptativoFrequency estimationFrequency variationLeast mean squareMínimos quadradosPower systemProteção digitalSistema elétrico de potênciaVariação da freqüênciaEste trabalho apresenta um método para a estimação da freqüência em sistemas elétricos de potência utilizando filtros adaptativos baseados no algoritmo dos mínimos quadrados (LMS - least mean square). A análise do sistema de potência é realizada através da conversão das tensões trifásicas em um sinal complexo pela aplicação da transformada \'alfa\'\'beta\', cuja forma complexa foi direcionada ao algoritmo de filtragem adaptativa. O método é baseado na aplicação da filtragem adaptativa para a realização de rastreio do sinal de entrada, o que permite verificar o seu comportamento variante no tempo. O algoritmo proposto foi testado através de formas de ondas geradas com o software Matlab e de simulações realizadas através do software Alternative Transients Program (ATP). É importante salientar que nas simulações do ATP foram modelados diversos equipamentos que constituem o sistema elétrico de potência, incluindo um gerador síncrono com regulação de velocidade, linhas de transmissão com variação em freqüência e transformadores de potência com suas respectivas curvas de saturação. Estas modelagens tiveram por objetivo gerar dados das mais diversas e distintas situações para a verificação e análise da metodologia proposta. Os resultados da pesquisa mostram a excelência na aplicabilidade do algoritmo proposto na estimação da freqüência de um sistema elétrico, mesmo com sinais ruidosos, além do rastreio fiel da freqüência em situações de manobra e operação. Alguns dos resultados apresentados comparam as estimações obtidas pela técnica proposta em relação às estimações de um determinado relé comercial, habilitado à supervisão da freqüência.This work presents a method for frequency estimation in power systems using adaptive filters based in the algorithm of least mean square (LMS). The analysis of the power system is made through the conversion of the three-phase voltages in a complex signal with the application of \'alfa\'\'beta\' transform, whose complex form was directed to the algorithm of adaptive filtering. The method is based on the application of the adaptive filtering for tracking the input signal, and it allows verifying its variant behavior in time. The algorithm was tested through waveforms generated by Matlab software and simulations carried out through Alternative Transients Program (ATP) software. It is important to point out that in the simulations using ATP many diferent power system equipments had been modeled, including a synchronous generator with speed regulation, transmission lines with variation in frequency and power transformers with their saturation curves. The objective of these tests was to generate data for diverse and distinct situations for the verification and the analysis of the proposed methodology. The results of the research show the excellence in the applicability of the algorithm considered in frequency estimation of an electrical system, even with noisy signals, as well as the tracking of the frequency during operation. Some of the results are compared to the ones presented by a commercial relay set to track frequency.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPCoury, Denis ViniciusBarbosa, Daniel2007-08-08info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-11092007-155259/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/openAccesspor2016-07-28T16:09:54Zoai:teses.usp.br:tde-11092007-155259Biblioteca 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:27212016-07-28T16:09:54Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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