A localização de faltas em microrredes a partir de uma alocação otimizada de medidores

• Processo: 17/22967-1
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Vigência: 01 de junho de 2018 - 31 de maio de 2020
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Sistemas Elétricos de Potência
• Pesquisador responsável: Mário Oleskovicz
• Beneficiário: Mário Oleskovicz
• Instituição Sede: Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Denis Vinicius Coury ; José Carlos de Melo Vieira Júnior
• Assunto(s): Aprendizado computacional Aprendizagem profunda Medidores inteligentes Rede elétrica inteligente Microrredes inteligentes Distribuição de energia elétrica Concessionárias distribuidoras de energia elétrica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: alocação otimizada de medidores | Aprendizagem de Maquina | aprendizagem profunda | Localização de Faltas | Microrredes | Redes Elétricas Inteligentes | Localização de faltas

Resumo

As mudanças atuais no sistema elétrico de potência devido, por exemplo, à introdução de fontes de geração distribuída, vêm trazendo novos desafios para o modelo e a operação tradicional dos sistemas de distribuição de energia. Estas mudanças no cenário elétrico vêm surgindo devido à incessante busca por fontes mais sustentáveis, transporte, utilização final da energia elétrica de forma mais eficiente, e pela própria necessidade de modernização da infraestrutura do setor. Neste sentido, há um crescente interesse em melhorar as redes elétricas atuais através da automatização de todos os processos e da incorporação de inteligência nas ações de operação e de restauração do sistema frente às situações indesejadas. Desta forma, este projeto de pesquisa propõe, com base em uma alocação otimizada de medidores, determinar a localização precisa dos curtos-circuitos passíveis de ocorrência nas microrredes. Neste contexto, uma localização rápida e precisa refletirá diretamente para as concessionárias na agilidade da operação e na restauração do sistema elétrico, assim como na satisfação dos usuários finais. Também refletirá em uma melhor avaliação das concessionárias de energia elétrica por parte dos órgãos reguladoresquando analisados os índices da qualidade do serviço prestado. Nesta pesquisa, a partir de uma alocação otimizada de medidores, serão utilizadas técnicas de aprendizagem de máquina, e/ou de aprendizagem profunda, de modo a resultar em uma localização precisa e rápida da situação da falta, abordando também o problema da múltipla localização da falta, ainda não bem resolvida nas propostas atuais voltadas para sistemas de distribuição. Para a avaliação e validação destas técnicas aplicadas ao problema da localização dos curtos-circuitos, pretende-se dispor do software PSCAD"/EMTDC". (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

TEIXEIRA MARTINS, PAULO ESTEVAO; OLESKOVICZ, MARIO; IEEE. Multi-objective Optimization Aiming to Minimize the Number of Power Quality Monitors and Multiple Fault Estimations in Unbalanced Power Distribution Systems. 2022 20TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON HARMONICS & QUALITY OF POWER (ICHQP 2022), v. N/A, p. 10-pg., 2022-01-01. (17/22967-1)

TEIXEIRA MARTINS, PAULO ESTEVAO; OLESKOVICZ, MARIO. Multi-Objective Optimization Aiming to Minimize the Number of Power Quality Monitors and Multiple Fault Estimations in Unbalanced Power Distribution Systems. IEEE Transactions on Power Delivery, v. 37, n. 2, p. 9-pg., 2022-04-01. (17/22967-1)

TEIXEIRA MARTINS, PAULO ESTEVAO; OLESKOVICZ, MARIO; DA SILVA PESSOA, ANDRE LUIS; IEEE. Methodology for Power Quality Monitors Allocation Considering Network Topology Changes. 2021 IEEE MADRID POWERTECH, v. N/A, p. 6-pg., 2021-01-01. (17/22967-1)