Identificação de Distúrbios de Tensão em um Sistema de 134 Barramentos
Validado por um Algoritmo Imunológico Artificial
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Diante à complexidade dos Sistemas Elétricos de Potência (SEP), causado pelo aumento acentuado da demanda de eletricidade, se faz necessário o uso de ferramentas eficientes para que a concessionária entregue energia de qualidade aos seus consumidores. O presente livro apresenta um meio para a classificação e detecção de três distúrbios de tensão, dados por: afundamento de tensão (sag), harmônicos e elevação de tensão (swell). A ferramenta utilizada é baseada no Sistema Imunológico Artificial (SIA), em especifico o Algoritmo de Seleção Negativa (ASN). As simulações foram ...
Diante à complexidade dos Sistemas Elétricos de Potência (SEP), causado pelo aumento acentuado da demanda de eletricidade, se faz necessário o uso de ferramentas eficientes para que a concessionária entregue energia de qualidade aos seus consumidores. O presente livro apresenta um meio para a classificação e detecção de três distúrbios de tensão, dados por: afundamento de tensão (sag), harmônicos e elevação de tensão (swell). A ferramenta utilizada é baseada no Sistema Imunológico Artificial (SIA), em especifico o Algoritmo de Seleção Negativa (ASN). As simulações foram realizadas no software ATPDraw e o sistema teste é real, e possui 134 barras de carga, 1 subestação e 133 circuitos, e tensão base de 13,8 kV.
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