dc.creator |
MONTEIRO, Luiz Fernando Ribas |
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dc.date.issued |
2020-12-18 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/2262 |
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dc.description.abstract |
The increased insertion of renewable generation, mainly wind and solar, brings new challenges
for the planning and operation of electric power systems due to its dependence on climatic
conditions. In this perspective, this dissertation aims to propose a methodology based on
Artificial Neural Networks (ANN) for pattern recognition and a self-organizing map to assist
in the planning and operation of the power system. In this context, the operational conditions
that can lead the system to breach of voltage limits can be identified, enabling corrective control
actions to be carried out. In addition, the proposed approach is able to identify the specific unit
responsible for driving the system to an unsatisfactory operating condition. For this, the
methodology is tested in a microgrid represented by the modified unbalanced three-phase IEEE
34-bus system, considering the use of wind and solar generation. The data set of satisfactory
and unsatisfactory operating conditions are obtained using the Monte Carlo simulation. For this
purpose, the backward-forward scan power flow is employed. These data are then provided to
ANNs for training, validation and testing. The results obtained indicate a robust methodology
capable of assisting in decision making and determining control actions during the operation of
the system with high insertion of renewables, thus avoiding overvoltages. |
pt_BR |
dc.language |
por |
pt_BR |
dc.publisher |
Universidade Federal de Itajubá |
pt_BR |
dc.rights |
Acesso Aberto |
pt_BR |
dc.subject |
ANN |
pt_BR |
dc.subject |
Geração renovável |
pt_BR |
dc.subject |
Planejamento |
pt_BR |
dc.subject |
Operação do sistema de potência |
pt_BR |
dc.subject |
Limites de tensão |
pt_BR |
dc.title |
Determinação das condições operativas de microredes baseada em redes neurais |
pt_BR |
dc.type |
Dissertação |
pt_BR |
dc.date.available |
2021-02-02 |
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dc.date.available |
2021-02-02T18:51:48Z |
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dc.date.accessioned |
2021-02-02T18:51:48Z |
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dc.creator.Lattes |
http://lattes.cnpq.br/0794752062606721 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1 |
FERREIRA, Luis Henrique de Carvalho |
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dc.contributor.advisor1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/3369026753730781 |
pt_BR |
dc.description.resumo |
O aumento da inserção de geração renovável, principalmente eólica e solar, traz novos desafios
para o planejamento e operação de sistemas elétrico de potência devido à sua dependência de
condições climáticas. Nesta perspectiva, esta dissertação tem o objetivo de propor uma
metodologia com base em Redes Neurais Artificiais (ANN) de reconhecimento de padrão e
mapa auto organizável para auxiliar no planejamento e operação do sistema de potência. Neste
contexto, as condições operacionais que podem levar o sistema à violação dos limites de tensão
podem ser identificadas possibilitando a realização de ações de controle corretivas. Além disso,
a abordagem proposta é capaz de identificar a unidade específica responsável por conduzir o
sistema a uma condição operativa insatisfatória. Para isso, a metodologia é testada em uma
microrrede representada pelo sistema IEEE 34-barras trifásico desequilibrado modificado,
considerando o emprego de geração eólica e solar. O conjunto de dados de condições operativas
satisfatórias e insatisfatórias são obtidos empregando a simulação de Monte Carlo. Para este
propósito, o fluxo de potência por varredura backward-forward é empregado. Em seguida esses
dados são fornecidos às ANNs para treinamento, validação e teste. Os resultados obtidos
indicam uma metodologia robusta capaz de auxiliar na tomada de decisão e determinar ações
de controle durante a operação do sistema com alta inserção de renováveis evitando assim
sobretensões. |
pt_BR |
dc.publisher.country |
Brasil |
pt_BR |
dc.publisher.department |
IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação |
pt_BR |
dc.publisher.program |
Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia Elétrica |
pt_BR |
dc.publisher.initials |
UNIFEI |
pt_BR |
dc.subject.cnpq |
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELÉTRICA |
pt_BR |
dc.relation.references |
MONTEIRO, Luiz Fernando Ribas. Determinação das condições operativas de microredes baseada em redes neurais. 2020. 83 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2020. |
pt_BR |