Diagnóstico automático de eventos e distúrbios em unidades geradoras e usinas utilizando lógica fuzzy

• Autor(a) principal: Cieslak, Dionatan Augusto Guimarães
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/1755
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA; Sistemas difusos; Lógica difusa; Sistemas de controle digital; Fuzzy Systems; Fuzzy logic; Digital control systems

A expansão contínua dos atuais sistemas elétricos de potência tem levado ao desenvolvimento de técnicas de monitoramento que visam subsidiar a análise, o controle e o planejamento dos sistemas. Dentre essas técnicas destacam-se os sistemas SCADA (do inglês, Supervisory Control and Data Acquisition), os sistemas de monitoramento de grandes áreas (do inglês, Wide Area Measurement System) e os sistemas de análise de oscilografias. Sistemas de análise oscilográfica se baseiam no estudo dos registros oscilográficos provenientes de dispositivos chamados de Registradores Digitais de Perturbação (RDP) que permitem a análise das grandezas elátricas (tensão, corrente), bem como dos sinais digitais dos equipamentos de proteção monitorados (atuação do dispositivo, por exemplo). O excesso de dados presente nos centros de operação e controle de usinas geradoras torna difícil a tarefa de análise dos especialistas em oscilografia, juntamente a esse fato, vê-se uma crescença na utilização de sistemas inteligentes aplicados no diagnóstico de distúrbios em sistemas elétricos de potência. Deste modo, visando auxiliar o trabalho dos especialistas, bem como reduzir o tempo em que as unidades geradoras ficam fora de operação devido a distúrbios, busca-se aqui a elaboração de um sistema de diagnóstico e classificação de distúrbios em plantas geradoras de energia elétrica baseado em lógica fuzzy capaz de diferenciar situações operacionais e de conhecimento dos operadores das situações de contingência bem como classificar a natureza dos distúrbios que causam o desligamento de uma unidade de geração de acordo com as informações obtidas dos registros oscilográficos de longa duração, além de integralizar os eventos em um aspecto multi-máquina.