Localização e identificação de fontes de harmônicas: uma abordagem embarcada em medidor de baixo custo

• Processo: 23/00182-3
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2023
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2025
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Medidas Elétricas, Magnéticas e Eletrônicas, Instrumentação
• Pesquisador responsável: Ricardo Augusto Souza Fernandes
• Beneficiário: Ricardo Augusto Souza Fernandes
• Instituição Sede: Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Arlindo Neto Montagnoli ; Daniel Barbosa
• Assunto(s): Medidas elétricas Qualidade da energia elétrica Medidores inteligentes Monitoramento Correntes harmônicas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Identificação de Fontes Harmônicas | localização de fontes harmônicas | Medidor Inteligente | Monitoramento | Qualidade da Energia Elétrica | Medidas Elétricas

Resumo

Localizar e identificar fontes harmônicas são procedimentos essenciais para sistemas de distribuição de energia elétrica, pois aprimoram o monitoramento da qualidade da energia e apoiam as decisões das concessionárias em relação a ações que visem a mitigação de problemas decorrentes de distorções harmônicas. Assim, este projeto de pesquisa apresenta uma abordagem que deverá realizar as tarefas de localização e identificação embarcadas em hardware de baixo custo, a partir de medições das tensões e correntes trifásicas da subestação e de determinados pontos de acoplamento comum ao longo do alimentador radial. Para proceder com as análises, será considerada a aquisição de 20 ciclos (em regime permanente) com taxa de amostragem mínima de 15360 Hz (256 amostras/ciclo). Esses sinais devem representar os períodos pré e pós-conexão da fonte harmônica que mais contribui para incrementar a distorção harmônica total medida na subestação. Na sequência, os medidores devem ser capazes de realizar todo o estágio de processamento dos sinais para que apenas um vetor de características seja utilizado pelos algoritmos de localização e identificação (baseados em metaheurísticas e técnicas supervisionadas de aprendizado de máquina). Vale destacar que, além da proposição de uma abordagem embarcada em hardware, esse projeto inova no sentido de empregar um conjunto reduzido de medidores para abrandar os investimentos da concessionária. A validação da abordagem proposta ocorrerá por meio da modelagem e simulação do alimentador de teste IEEE 34 barras, visto que o mesmo se caracteriza como longo e levemente carregado. Portanto, este alimentador é adequado, pois permite a conexão de cargas não lineares de grande porte e de geradores distribuídos baseados em inversores. (AU)

Publicações científicas

(5)

(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)

DE MORAES, ANDERSON LUIS; COURY, DENIS VINICIUS; FERNANDES, RICARDO AUGUSTO SOUZA. Power Quality Disturbances Segmentation: An Approach Based on Gramian Angular Field. ELECTRIC POWER COMPONENTS AND SYSTEMS, v. N/A, p. 16-pg., 2023-09-12. (21/04872-9, 23/00182-3, 19/15192-9)

CORREA, J. S.; CAVALCA, D. L.; FERNANDES, R. A. S.. Gramian Angular Field and Recurrence Plots as Feature Engineering Techniques on Residential Appliances Labeling: A Comparative Analysis. 2023 IEEE PES INNOVATIVE SMART GRID TECHNOLOGIES LATIN AMERICA, ISGT-LA, v. N/A, p. 5-pg., 2023-01-01. (23/00182-3, 22/00750-9)

FERNANDES, R. A. S.; BARBOSA, D.; MONTAGNOLI, A. N.; SUETAKE, M.. Determining the Responsibility Sharing of Harmonic Distortion: An Approach Based on Decision Trees and Neural-Fuzzy Systems. 2023 IEEE PES INNOVATIVE SMART GRID TECHNOLOGIES LATIN AMERICA, ISGT-LA, v. N/A, p. 5-pg., 2023-01-01. (15/12510-9, 23/00182-3)

MENEZES, THIAGO S.; FERNANDES, RICARDO A. S.; COURY, DENIS V.. Enhancing Microgrid Protection With Impedance-Based Blocking: An Embedded Validation on a Dual-Layer Architecture. IEEE ACCESS, v. 13, p. 11-pg., 2025-01-01. (21/04872-9, 23/00182-3)

BARBALHO, PEDRO I. N.; MORAES, ANDERSON L.; LACERDA, VINICIUS A.; BARRA, PEDRO H. A.; FERNANDES, RICARDO A. S.; COURY, DENIS V.. Reinforcement Learning Solutions for Microgrid Control and Management: A Survey. IEEE ACCESS, v. 13, p. 18-pg., 2025-01-01. (23/00182-3, 21/04872-9)