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    TeseAcesso aberto (Open Access)
    Aplicações de controle preventivo baseadas em árvore de decisão para aumentar a capacidade de sobrevivência a afundamentos de tensão dos geradores de indução duplamente excitados em sistemas de potência
    (Universidade Federal do Pará, 2018-09-21) VIEIRA, Dione Jose Abreu; NUNES, Marcus Vinícius Alves; http://lattes.cnpq.br/9533143193581447
    Esta tese apresenta o desenvolvimento de uma metodologia de controle preventivo com o objetivo de aumentar a capacidade de recuperação a afundamentos de tensão (FRTC) dos geradores de indução duplamente excitados (DFIG) integrados à rede elétrica. A metodologia, baseada em árvore de decisão (DT), auxilia na monitoração e no suporte à segurança e ao controle preventivo, garantindo que os sistemas eólicos permaneçam conectados após a ocorrência de perturbações na rede elétrica. Com base em estudos off-line, a DT é utilizada com o intuito de descobrir atributos inerentes ao sistema elétrico relacionado à FRTC, fornecendo um modelo de predição rápido para aplicações em tempo real. A partir dos resultados obtidos, é possível verificar que o DFIG contribui neste contexto para a segurança da operação através da disponibilidade de despacho de potência e participação no controle de tensão. Verifica-se também que o uso da DT, além de classificar com boa precisão o estado operacional do sistema, facilita de maneira significativa a tarefa do operador, uma vez que o mesmo vai estar direcionado ao acompanhamento das variáveis realmente críticas de operação para uma determinada configuração topológica do sistema elétrico.
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    DissertaçãoAcesso aberto (Open Access)
    Comparação dos algoritmos C4.5 e MLP usados na avaliação da segurança dinâmica e no auxílio ao controle preventivo no contexto da estabilidade transitória de sistemas de potência
    (Universidade Federal do Pará, 2013-03-06) OLIVEIRA, Werbeston Douglas de; BEZERRA, Ubiratan Holanda; http://lattes.cnpq.br/6542769654042813; VIEIRA, João Paulo Abreu; http://lattes.cnpq.br/8188999223769913
    Esse trabalho compara os algoritmos C4.5 e MLP (do inglês “Multilayer Perceptron”) aplicados a avaliação de segurança dinâmica ou (DSA, do inglês “Dynamic Security Assessment”) e em projetos de controle preventivo, com foco na estabilidade transitória de sistemas elétricos de potência (SEPs). O C4.5 é um dos algoritmos da árvore de decisão ou (DT, do inglês “Decision Tree”) e a MLP é um dos membros da família das redes neurais artificiais (RNA). Ambos os algoritmos fornecem soluções para o problema da DSA em tempo real, identificando rapidamente quando um SEP está sujeito a uma perturbação crítica (curto-circuito, por exemplo) que pode levar para a instabilidade transitória. Além disso, o conhecimento obtido de ambas as técnicas, na forma de regras, pode ser utilizado em projetos de controle preventivo para restaurar a segurança do SEP contra perturbações críticas. Baseado na formação de base de dados com exaustivas simulações no domínio do tempo, algumas perturbações críticas específicas são tomadas como exemplo para comparar os algoritmos C4.5 e MLP empregadas a DSA e ao auxílio de ações preventivas. O estudo comparativo é testado no sistema elétrico “New England”. Nos estudos de caso, a base de dados é gerada por meio do programa PSTv3 (“Power System Toolbox”). As DTs e as RNAs são treinada e testadas usando o programa Rapidminer. Os resultados obtidos demonstram que os algoritmos C4.5 e MLP são promissores nas aplicações de DSA e em projetos de controle preventivo.
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    DissertaçãoAcesso aberto (Open Access)
    Metodologia de controle preventivo baseado em árvore de decisão para a melhoria da segurança estática e dinâmica de sistemas elétricos de potência
    (Universidade Federal do Pará, 2015-12-05) GAIA, Dieigo Sá; BEZERRA, Ubiratan Holanda; http://lattes.cnpq.br/6542769654042813; VIEIRA, João Paulo Abreu; http://lattes.cnpq.br/8188999223769913
    A presente dissertação visa apresentar um conjunto de desenvolvimentos, aplicativos e serviços para suporte à operação em tempo real e ao controle preventivo visando garantir à segurança estática e dinâmica de sistemas elétricos de potência. A técnica de mineração de dados conhecida como árvore de decisão foi utilizada tanto para classificar o estado operacional do sistema, bem como para fornecer diretrizes à tomada de ações de controle, necessárias para evitar a degradação da tensão operativa e a instabilidade transitória. Testes preliminares foram realizados utilizando o histórico operacional do SCADA/SAGE do Centro de Operação Regional do Pará da Eletrobrás Eletronorte. Os resultados obtidos validaram completamente o conjunto (protótipo) de aplicativos e serviços, e indicam um grande potencial para a aplicação no ambiente de operação em tempo real.
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