Classificação de transformadores de distribuição de energia elétrica quanto à DHTV usando Rough Sets
Resumo
Resumo: A Qualidade de Energia Elétrica (QEE) tem se tornado um tema importante, nos últimos anos, devido a dois fatores principais: o aumento da competitividade entre as empresas fornecedoras de energia elétrica e aumento de cargas não lineares no sistema elétrico, que gera distorções na forma de onda fundamental fornecida pelas concessionárias. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo contribuir com a QEE através da identificação de transformadores de tensão da rede de distribuição que possuem elevada distorção harmônica de tensão (DHTV). Para isso é utilizado um banco de dados obtido através de uma campanha de medições realizada no estado do Paraná e que contém informações das características de demanda de transformadores da rede da Companhia Paranaense de Energia (Copel). Estas informações em conjunto com as características nominais dos transformadores e da DHTV servem de base de dados para a classificação dos mesmos quanto à sua DHTV. Devido ao fato de que a Copel está dividida na sua estrutura em cinco regionais, cada uma atendendo uma parte do estado, o banco de dados também foi disposto em cinco partes, uma para cada regional. Para a classificação dos transformadores, segundo recomendações do Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS) para sistemas de potência com tensão abaixo de 69kV, buscou-se identificar quais transformadores possuem DHTV superior a 6% levando em consideração suas características de consumo e características nominais. Para isso, aplicou-se a teoria dos conjuntos aproximados (rough sets). Esta teoria, desenvolvida por Zdzislaw Pawlak na década de 1980 e tem sido cada vez mais explorada e aplicada em sistemas elétricos para a classificação e também para a eliminação de informações irrelevantes de bancos de dados e se mostrou muito eficiente na aplicação deste trabalho. Através desta metodologia é possível extrair regras que podem, posteriormente, ser aplicadas a novas amostras nas quais o objetivo é estimar se a DHTV é superior ou inferior a 6%. Com esta estimativa é possível direcionar uma eventual campanha de medições evitando o desperdício de tempo e mão de obra. Na validação da aplicação desta metodologia, as regras extraídas foram aplicadas ao banco de dados que as originaram, para a confirmação da capacidade de discernibilidade das faixas. Os resultados foram comparados com os obtidos através da aplicação de outras técnicas, tais como regressão logística e escore quadrático. Nesta comparação rough sets demonstrou uma melhor capacidade de classificação. Abstract: Power quality has become an important research field due to two factors: the growing competitiveness in power system and the increase of non-linear loads in the system, serving as a cause of voltage distortion in distribution systems. In this sense, this work has the aim of improve power quality by indentifying power distribution transformers which have voltage total harmonic distortion (VTHD) above the brazilian limits. It was used a database with monitored data and electrical characteristics obtained during a monitoring campaign in Energy Company at Paraná (COPEL). This information was used to classify the transformers by VTHD, according to a physical division in 5 regions in Paraná State. The VTHD limit used was approved by Power System National Operator (ONS) at Brazil and it has the value of 6% for Power Systems with voltage under 69kV. It was applied the Rough Sets Theory (RST), developed by Zdzislaw Pawlak in the 80’s, which has increasing usage to Power Systems analysis in classification problems and removal of irrelevant information in databases. The application of RST was successful and it allows the acquirement of rules which makes possible the estimation of VTHD in another power distribution transformers. So, with this VTHD estimated it is possible to guide a monitoring campaign avoiding time and money losses. To validate the application of rough sets Theory the rules obtained were applied to the original database to assure the discernibility capability of created sets. The results were compared with other techniques such as quadratic scores and logistic regression, applied to the same problem, and RST had better classification capability.
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- Teses & Dissertações [9330]