Teses em Engenharia Elétrica (Doutorado) - PPGEE/ITEC

URI Permanente para esta coleçãohttps://repositorio.ufpa.br/handle/2011/2317

O Doutorado Acadêmico inicio-se em 1998 e pertence ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica (PPGEE) do Instituto de Tecnologia (ITEC) da Universidade Federal do Pará (UFPA).

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Acesso aberto (Open Access)
Análise magnética e mecânica em transformadores sob correntes de energização e energização solidária
(Universidade Federal do Pará, 2019-10-01) LIMA, Diorge de Souza; BEZERRA, Ubiratan Holanda; http://lattes.cnpq.br/6542769654042813
O transformador de potência é um dos equipamentos mais importantes no sistema elétrico de potência, permitindo a viabilidade da conexão dos centros geradores aos centros consumidores, mesmo estando a longas distâncias. O seu funcionamento de forma confiável e contínuo é de fundamental importância para a manutenção do serviço estando sujeitos a vários tipos de perturbações que podem acarretar em falhas. Nesta perspectiva, a realização de estudos do comportamento dinâmico dos enrolamentos de transformadores por meio de simulações computacionais, tem sido amplamente utilizada para avaliar de forma segura e precisa o seu funcionamento. Portanto, neste documento é apresentada a metodologia para investigação em um transformador de potência de 50 MVA por meio do método de elementos finitos para análise estática e no domínio do tempo. Com isso, o estudo foi realizado por meio de acoplamentos magneto-mecânico. Na primeira análise (estudo do circuito), utilizou-se do software ATPDraw para obter o comportamento da corrente de inrush e energização solidária durante a energização do banco de transformadores. Por conseguinte, no software ANSYS MAXWELL foram realizados os estudos magnéticos. Para isso, um modelo em 3D próximo ao real foi utilizado (levando em consideração as características da laminação do núcleo e dos enrolamentos, sendo alguns destes em formato de discos). Com isso, são apresentados como resultados o comportamento da indução magnética e das forças magnéticas nos enrolamentos do equipamento. Por fim, no software ANSYS STRUCTURAL foram realizados os estudos estruturais (mecânicos). Ainda, da mesma forma como anteriormente, foi utilizado um modelo em 3D próximo ao real, apresentando como resultados o comportamento da deformação total no enrolamento, o estresse mecânico sofrido e o grau de segurança durante a ocorrência da energização. Nas análises estáticas foram considerados três condições de operação: condição nominal, energização solidária e corrente de inrush. Para a condição nominal, utilizou-se dos dados de placa do equipamento, para a condição de energização (energização solidária e corrente de inrush) foi utilizado a maior amplitude obtida durante a simulação. Ressalta-se que para a análise no domínio do tempo, somente a condição da corrente de inrush foi analisada, tanto pelo elevado custo computacional exigido quanto por ser a pior condição constada na análise estática.
Acesso aberto (Open Access)
Análise não paramétrica para identificação de fontes de distorções harmônicas em sistemas de energia elétrica: um estudo aplicado no campus universitário do Guamá da Universidade Federal do Pará
(Universidade Federal do Pará, 2016-02-19) MATOS, Edson Ortiz de; TOSTES, Maria Emília de Lima; http://lattes.cnpq.br/4197618044519148; BEZERRA, Ubiratan Holanda; http://lattes.cnpq.br/6542769654042813
Atualmente, o uso de cargas não lineares e equipamentos baseados em eletrônica de potência nas instalações residenciais, comerciais e industriais estão contribuindo para o aumento significativo dos níveis de distorção harmônica de corrente e, consequentemente de tensão, conforme observado no sistema brasileiro de distribuição de energia elétrica. O aumento contínuo dos níveis de distorção harmônica nas redes elétricas de distribuição tem causado preocupação nas concessionárias e clientes de energia, pois a presença dessas fontes de harmônico no sistema provoca, entre outros, perda da qualidade no fornecimento de energia. Com foco neste problema, a presente tese propõe o desenvolvimento de modelos de regressão não paramétrica para identificar e quantificar quais cargas não lineares podem ser consideradas fontes harmônicas principais, para as distorções de tensão em um ponto de interesse da rede elétrica. A metodologia proposta se baseia na análise de correlação de dados, utilizando modelos estatísticos de regressão não paramétrica para estabelecer a correlação entre as correntes harmônicas das cargas não lineares e a tensão harmônica no ponto de interesse. Este modelo é construído a partir das tensões e correntes harmônicas de mesma ordem respectivamente, obtidas em campanhas de medição através de qualímetros instalados nos pontos de interesse. Além disso, deve-se salientar que essas tensões e correntes harmônicas devem estar em sua unidade base, ao invés de grandezas normalizadas em relação à componente fundamental, de forma a impedir que a mesma influencie na criação do modelo de regressão. Um aspecto importante nesta metodologia está na utilização das técnicas de regressão polinomial local de Kernel, para a estimação das curvas de regressão entre a tensão e a corrente harmônica. Na validação dos modelos introduz-se o coeficiente de determinação R2, o qual pode ser obtido a partir do coeficiente de correlação de Pearson, para mensurar o grau de precisão dos modelos desenvolvidos. A regressão não paramétrica proporciona uma grande flexibilidade na estimação do modelo de regressão, uma vez que a mesma torna possível à realização de um ajuste mais efetivo do modelo às amostras de dados, e, portanto, é capaz de caracterizar a influência de cada fonte harmônica de forma mais detalhada para todo o período de medição. Essa técnica, apresentou resultados muito mais confiáveis e supera as deficiências dos modelos de regressão linear, o qual impõe que as correntes harmônicas das outras fontes, background, não variam quando se analisa uma determinada corrente de carga. Os modelos de regressão linear e não paramétrico foram simulados aplicando-se o programa R, que é uma linguagem e ambiente para cálculos estatísticos e gráficos, e como sistema teste utilizou-se a rede de distribuição elétrica da Universidade Federal do Pará, constituído de 84 (oitenta e quatro) barras de carga em tensão de 13,8 kV. Os resultados obtidos são comparados aos modelos de regressão linear e apresentaram bom desempenhos possibilitando sua aplicação por empresas de distribuição de energia elétrica.
Acesso aberto (Open Access)
Detecção, classificação e quantificação automática de variações de tensão de curta duração para aplicação em análise de pós-operação em sistemas de energia elétrica
(Universidade Federal do Pará, 2006-05-19) MACHADO, Raimundo Nonato das Mercês; PELAES, Evaldo Gonçalves; http://lattes.cnpq.br/0255430734381362; BEZERRA, Ubiratan Holanda; http://lattes.cnpq.br/6542769654042813
A análise de ocorrências no sistema de energia elétrica é de fundamento mportância para uma operação segura, e para manter a qualidade da energia elétrica lornecida aos consumidores. As concessionárias do setor de energia elétrica usam equipamentos, chamados registradores de perturbação (RP's), para monitora diagnosticar problemas nos sistemas elétrico e de proteção. As formas de onda normalmente analisadas nos centros de operação das concessionárias, são aquelas geradas por eventos que quase sempre causam a aocrtul je linhas devido a operação dos relés comandados pelos dispositivos de proteção .Contudo, uma grande quantidade de registros armazenados que podem conte informações importantes sobre o comportamento e desempenho do sistema elétricl jeixa de ser analisada. O objetivo desse trabalho é usar os dados disponíveis nos centros de ontrole, operação das concessionárias de energia elétrica obtidos pelos RP's, para classificar e quantificar de forma automática sinais que caracterizem problemas de qualidade da energia, quanto a variações de tensão de curta duração: afundamentos, elevações e interrupções. O método proposto usa a transformada wavelet para obter um vetor característico para as tensões das fases A, B e C, e uma rede neural probabilística para classificação. Os sinais classificados como apresentando variações de curta duração são quantilicados quanto a duração e amplitude, usando-se as propriedades da análise nultiresolução da decomposição do sinal. Esses parâmetros, então, irão formar uma Jase de dados onde procedimentos de análise estatística podem ser usados para gerar relatórios com as características da qualidade da energia. Os resultados obtidos com a metodologia proposta para um sistema real são também apresentados.
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Estimação das parcelas de contribuição de cargas não lineares na distorção harmônica de tensão de um barramento de interesse do sistema elétrico de potência utilizando rede neural artificial
(Universidade Federal do Pará, 2019-09-06) MANITO, Allan Rodrigo Arrifano; TOSTES, Maria Emília de Lima; http://lattes.cnpq.br/4197618044519148; BEZERRA, Ubiratan Holanda; http://lattes.cnpq.br/6542769654042813
Apresenta-se neste trabalho uma metodologia para estimar a contribuição de cargas não lineares na distorção harmônica de tensão de um barramento de interesse do sistema elétrico de potência. A estimação é realizada através da construção de um modelo com base em redes neurais artificiais (RNA) juntamente com uma análise de sensibilidade nos neurônios de entrada da rede neural. A entrada do modelo neural é constituída pelas correntes harmônicas provenientes das cargas não lineares que compõem o sistema estudado, e a saída da RNA corresponde aos valores de tensão harmônica no barramento sob estudo, para a mesma frequência harmônica. O estudo é realizado para cada ordem harmônica individualmente e os dados necessários para a construção do modelo bem como para validação dos resultados são obtidos a partir de campanhas de medição sincronizadas e por meio de simulação computacional, através de estudos de fluxo de carga harmônico. A partir de comparações dos resultados de referência via simulação computacional com os resultados obtidos via modelo neural, é observado que a metodologia desenvolvida é capaz de classificar corretamente o grau de impacto de cargas não lineares na distorção de tensão em uma barra de interesse do sistema elétrico. Adicionalmente, é demonstrada a eficácia da metodologia em dois sistemas reais a fim de verificar o bom desempenho desta metodologia diante de dados reais obtidos durante campanhas de medição.
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Estimador de estado harmônico trifásico incorporando Saturação de transformadores
(Universidade Federal do Pará, 2019-06-28) SOARES, Thiago Mota; TOSTES, Maria Emília de Lima; http://lattes.cnpq.br/4197618044519148; BEZERRA, Ubiratan Holanda; http://lattes.cnpq.br/6542769654042813
Acesso aberto (Open Access)
Experimentos de mineração de dados aplicados a sistemas scada de usinas hidrelétricas
(Universidade Federal do Pará, 2012-04-13) OHANA, Ivaldo; BEZERRA, Ubiratan Holanda; http://lattes.cnpq.br/6542769654042813
O atual modelo do setor elétrico brasileiro permite igualdade de condições a todos os agentes e reduz o papel do Estado no setor. Esse modelo obriga as empresas do setor a melhorarem cada vez mais a qualidade de seu produto e, como requisito para este objetivo, devem fazer uso mais efetivo da enorme quantidade de dados operacionais que são armazenados em bancos de dados, provenientes da operação dos seus sistemas elétricos e que tem nas Usinas Hidrelétricas (UHE) a sua principal fonte de geração de energia. Uma das principais ferramentas para gerenciamento dessas usinas são os sistemas de Supervisão, Controle e Aquisição de Dados (Supervisory Control And Data Acquisition - SCADA). Assim, a imensa quantidade de dados acumulados nos bancos de dados pelos sistemas SCADA, muito provavelmente contendo informações relevantes, deve ser tratada para descobrir relações e padrões e assim ajudar na compreensão de muitos aspectos operacionais importantes e avaliar o desempenho dos sistemas elétricos de potência. O processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (Knowledge Discovery in Database - KDD) é o processo de identificar, em grandes conjuntos de dados, padrões que sejam válidos, novos, úteis e compreensíveis, para melhorar o entendimento de um problema ou um procedimento de tomada de decisão. A Mineração de Dados (ou Data Mining) é o passo dentro do KDD que permite extrair informações úteis em grandes bases de dados. Neste cenário, o presente trabalho se propõe a realizar experimentos de mineração de dados nos dados gerados por sistemas SCADA em UHE, a fim de produzir informações relevantes para auxiliar no planejamento, operação, manutenção e segurança das hidrelétricas e na implantação da cultura da mineração de dados aplicada a estas usinas.
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Identificação de correntes de inrush na proteção diferencial de transformadores de potência através do gradiente da corrente diferencial e de mapas auto-organizáveis
(Universidade Federal do Pará, 2013-06-10) ALENCAR, Raidson Jenner Negreiros de; BEZERRA, Ubiratan Holanda; http://lattes.cnpq.br/6542769654042813
A principal dificuldade encontrada na proteção diferencial de transformadores de potência é a correta distinção entre as correntes de inrush e as correntes de faltas internas. Tradicionalmente os relés diferenciais executam esta tarefa utilizando a técnica de restrição por harmônicos baseada na premissa de que as correntes de inrush possuem alta concentração de componentes harmônicas de segunda ordem, contudo essa técnica nem sempre é eficaz. O presente trabalho tem como objetivo apresentar a proposta de duas novas metodologias capazes de realizar a identificação e distinção entre as correntes de inrush das correntes de faltas internas na proteção diferencial de transformadores de potência através de metodologias que não dependem do conteúdo de harmônicos do sinal da corrente diferencial. A primeira metodologia proposta, denominada de método do gradiente da corrente diferencial, é baseada no comportamento do vetor gradiente, obtido através da diferenciação numérica do sinal da corrente diferencial. O critério de distinção utilizado é baseado no desvio padrão do ângulo do vetor gradiente que apresenta comportamento diferenciado para correntes de inrush e correntes de curto-circuito. A segunda metodologia proposta é baseada na capacidade de reconhecimento e classificação de padrões das redes neurais de Mapeamento Auto-organizável de Kohonen. Como padrão de entrada e de treinamento da rede neural é utilizado um vetor contendo quatro níveis do espectro do desvio padrão do ângulo do vetor gradiente da corrente diferencial nas três fases do transformador de potência. A eficácia dos métodos foi testada através da simulação de diversas situações de faltas internas e correntes de inrush, incluindo situações de “Sympathetic Inrush”, em um transformador de potência usando o software EMTP/ATP e através da implementação do algoritmo em MATLAB®, apresentando resultados altamente promissores.
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Metodologia para compressão de sinais de energia elétrica a partir de registros de forma de onda utilizando algorítmos genéticos e redes neurais artificiais
(Universidade Federal do Pará, 2016-12-16) BARROS, Fabíola Graziela Noronha; NUNES, Marcus Vinícius Alves; http://lattes.cnpq.br/9533143193581447; BEZERRA, Ubiratan Holanda; http://lattes.cnpq.br/6542769654042813
O presente trabalho propõe uma metodologia para compressão de sinais de energia elétrica a partir de registros de forma de onda em sistemas de energia, utilizando algoritmos genéticos (AG) e redes neurais artificiais (RNA). O algoritmo genético é utilizado para selecionar e preservar os pontos que melhor caracterizam os contornos da forma de onda e a rede neural artificial é utilizada na compressão dos demais pontos bem como no processo de reconstrução do sinal. Assim, os dados resultantes são formados por uma parte do sinal original e pela parte complementar comprimida sob a forma de pesos sinápticos. A metodologia proposta seleciona e preserva um percentual de amostras do sinal original, que são aspectos não explorados na literatura. A metodologia foi testada usando dados reais obtidos a partir de um oscilógrafo instalado em um sistema de energiaelétrica de 230 kV. Os resultados apresentam taxas de compressão que variam de 88,36% a 95,86%* para taxas de preservação de pontos do sinal original que variam de 2,5% a 10% respectivamente.
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Modelo matemático para otimização multiobjetivo do despacho econômico ambiental de usinas térmicas usando o NSGA-II
(Universidade Federal do Pará, 2017-07-14) MORAES, Nadime Mustafa; BEZERRA, Ubiratan Holanda; http://lattes.cnpq.br/6542769654042813
Uma das tarefas prioritárias para as usinas termelétricas é fornecer a demanda de energia solicitada garantindo o menor custo possível. Esta tarefa possui ainda mais importância na Região Norte do Brasil, principalmente no Polo Industrial de Manaus (PIM) e na própria cidade, onde uma grande parte desta energia é fornecida por Usinas Termelétricas (UTE). A seleção dos geradores e o seu regime de trabalho se conhece como Despacho Econômico (DE). O objetivo essencial do DE é operar as UTE satisfazendo a demanda ao menor custo de combustível possível. Entretanto, a preocupação mundial com a poluição causada pelos combustíveis fósseis nestes últimos tempos a minimizar o custo de combustível não pode ser considerado o único objetivo a atingir nas UTEs e limitar a emissão de poluentes tornou-se outro objetivo primordial. Assim, surge o Despacho Econômico Ambiental (DEA), que procura não diminuir os custos, mas também as emissões. Para resolver a otimização desta tarefa existem diversos métodos tanto determinísticos como heurísticos. Um dos métodos mais utilizados segundo a literatura é o Algoritmo Genético de Classificação Não-dominado, NSGA-II, considerando duas funções objetivos, uma função de custo de combustível e outra função de quantidade de emissões. Nesta tese, a solução proposta tem as seguintes contribuições: desenvolve uma nova e inédita função para avaliar a contaminação ambiental produzida pelas UTEs que além de minimizar a quantidade de poluentes, leva em consideração a influência dos poluentes mais nocivos para o meio ambiente. Essa função denominada Índice de Emissões é aplicada aos motores de duas UTEs da cidade de Manaus com resultados satisfatórios. O Índice de Emissões e a função tradicional custo de combustível é otimizada usando o NSGA-II, determinando soluções ótimas para a potência de saída em diversos cenários característicos e não característicos das usinas, podendo ser aplicado a qualquer termelétrica. Para analisar a viabilidade da solução proposta por esta tese, utilizaram-se um conjunto de dez unidades geradoras térmicas de uma UTE da cidade de Manaus e o Sistema de 118-barras do IEEE como estudos de caso, demonstrando a robustez da proposta no que se referem à solução apresentada. Tais resultados foram significativos, considerando Índice de Emissões e utilizando o procedimento de otimização do algoritmo de classificação não dominada II (NSGA-II). Esta nova metodologia do DEA viabiliza aos especialistas da área a redução de custos e planejamento de geração.
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Otimização multiobjetivo da compensação de potência reativa em redes de distribuição considerando restrições de distorção harmônica
(Universidade Federal do Pará, 2014-11-14) AZEVEDO, Manoel Socorro Santos; TOSTES, Maria Emília de Lima; http://lattes.cnpq.br/4197618044519148; BEZERRA, Ubiratan Holanda; http://lattes.cnpq.br/6542769654042813
A localização de bancos de capacitores nas redes de distribuição de energia elétrica, corretamente dimensionados, busca compensar eventuais excessos de circulação de potência reativa pelas linhas, o que implica a redução de custos operacionais pela redução das perdas de energia e um aumento da capacidade de transmissão de potência ativa assegurando os níveis estabelecidos de tensão e fator de potência simultaneamente. A proliferação das cargas não lineares provocou uma mudança nos cenários de estudo dos sistemas elétricos de potência devido aos efeitos nocivos que os harmônicos gerados por elas ocasionam sobre a qualidade da energia elétrica. Considerando este novo cenário, esta tese tem como objetivo geral desenvolver uma ferramenta computacional utilizando técnicas de inteligência computacional apoiada em algoritmos genéticos (AG), para a otimização multiobjetivo da compensação da potência reativa em redes elétricas de distribuição capaz de localizar e dimensionar de forma ótima as unidades de compensação necessárias para obter os melhores benefícios econômicos e a manutenção dos índices de qualidade da energia estabelecidos pelas normas brasileiras. Como Inovação Tecnológica do trabalho a ferramenta computacional desenvolvida permite otimizar a compensação da potência reativa para melhorar do fator de potência em redes de distribuição contaminadas com harmônicos que, diferentemente de métodos anteriores, não só emprega bancos de capacitores, mas também filtros de harmônicos com esse objetivo. Utiliza-se o algoritmo NSGA-II, que determina as soluções ótimas de Pareto para o problema e permite ao especialista determinar as soluções mais efetivas. A proposta para a solução do problema apresenta várias inovações podendo-se destacar que a solução obtida permite determinar a compensação de potência reativa com capacitores em sistemas com certa penetração harmônica, atendendo a normas de qualidade de energia pertinentes, com relação aos níveis de distorção harmônica tolerados.
Acesso aberto (Open Access)
Pré-despacho de carga em usinas termoelétricas considerando a gestão da manutenção via lógica fuzzy
(Universidade Federal do Pará, 2018-02-27) FONSECA JÚNIOR, Milton; BEZERRA, Ubiratan Holanda; http://lattes.cnpq.br/6542769654042813
Esta tese apresenta uma nova proposta para o pré-despacho de carga considerando o estado técnico dos motores das usinas termelétricas através da combinação de diversas técnicas de manutenção e de diagnóstico a partir da inteligência computacional via lógica Fuzzy. O diagnóstico do estado técnico dos motores é realizado usando a análise de óleo lubrificante, análise de vibrações, e termografia. Com esses dados e com a análise estatística, é possível prever quando um motor pode falhar ainda no pré-despacho de carga. Para aumentar a confiabilidade dos motores e do fornecimento da energia elétrica, se desenvolveu um Programa de Gerenciamento de Manutenção (PGM), usando ferramentas de gestão, aplicando apenas 4 pilares do TPM (manutenção produtiva total) e combinando com a manutenção preditiva e o diagnóstico, permitindo assim o gerenciamento para a diminuição das paradas corretivas dos equipamentos da usina. Alguns resultados atingidos após a implantação são: redução do custo anual de manutenção, redução da manutenção corretiva, aumento do MTBF (Mean Time Between Failures) e diminuição do MTTR (Mean Time To Repair) em todas as áreas. Além disso, o pré-despacho realizado garante que possa ser atingida a potência demandada com um alto grau de confiabilidade e qualidade.

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