Use of virtual instrumentation for analysis of power quality

Orientadores: Sigmar Maurer Deckmann, Fernando Pinhabel MarafãoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e ComputaçãoResumo: O presente trabalho avalia a possibilidade da aplicação de instrumentação virtual para a análise de problemas da qualidade da energia elétrica (QEE). Aproveitando-se da grande flexibilidade, elevada capacidade de processamento e da facilidade de reconfiguração oferecida por tal tipo de instrumento, são desenvolvidos algoritmos para medição digital e análise de grandezas elétricas. No modo de medição, é feita uma análise comparativa entre os dois principais métodos apresentados na literatura, para o cálculo de potência e fator de potência em sistemas trifásicos com condutor de retorno (neutro). Para comparar esses métodos, foram implementadas sub-rotinas para identificação das componentes fundamentais, de seqüência positiva das tensões e correntes, potências ativa e não-ativa, além de algoritmos para calcular o fator de desequilíbrio da componente fundamental e o nível de distorção harmônica total. No modo de análise, foi implementado um algoritmo que realiza uma varredura nos indicadores de QEE, calculados de minuto em minuto e salvos em arquivos, através do instrumento de medição para uma análise estatística diária (baseada na função de distribuição de amostras).Tal algoritmo permite identificar os principais distúrbios que ocorrem em determinada instalação como também permite avaliar a duração das violações dos limites pré-fixadosAbstract: This work explores the possibility of applying virtual instrumentation to analyze power quality problems. Based on the great flexibility, increased processing capacity and the possibility of reconfiguration, offered by such type of instrumentation, several digital algorithms have been developed for digital measurement and analysis of electrical quantities. In the case of measurement mode, a comparison is made between the two main methods reported in the literature concerning power and power factor calculation in three-phase systems with return conductor (neutral). To compare those methods, sub-routines have been implemented to identify the fundamental components, positive sequence of voltages and currents, active and non-active powers, as well as to calculate the unbalanced factor of the fundamental component and the total harmonic distortion. In the case of analysis mode, an algorithm was implemented that realizes a sweeping of the power quality indices, obtained minute by minute, and automatically stored in files by the instrument, for daily statistical analysis (based on distribution function). Such algorithm helps to identify the main disturbing causes in a specific installation, and permits to evaluate the violation time of the prescribed limitsMestradoEnergia EletricaMestre em Engenharia Elétric

Caracterização de cargas em sistemas elétricos de distribuição visando estratégias de compensação

Orientadores: Luiz Carlos Pereira da Silva, Helmo Kelis Morales ParedesTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Esta tese apresenta como principal contribuição um sistema especialista para sugerir dentre os vários tipos e topologias de compensadores disponíveis no mercado, aqueles que melhor se adequem à compensação reativa, desbalanço e/ou filtragem harmônica de uma determinada instalação, por exemplo, uma Microrrede. Através do cálculo das parcelas de potência e de fatores de conformidade, obtidas através da Teoria de Potência Conservativa do inglês Conservative Power Theory (CPT) e de indicadores de Qualidade da Energia Elétrica (QEE), o método consiste na medição das tensões e correntes no ponto de acoplamento comum (PAC) ao longo de um período mínimo de uma semana. Estas grandezas armazenadas são processadas através de um algoritmo de análise, que utiliza técnicas de reconhecimento de padrões, para identificar os limites mínimos dos indicadores de QEE e de fatores de conformidade da CPT. Na metodologia proposta, visando a definição da técnica de reconhecimento de padrões a ser utilizada, foi gerada uma base de dados para treinamento contendo diferentes casos de compensação realizados com sucesso, de forma que o algoritmo aprenda a classificar um novo caso de compensação. Além disso, com o intuito de se obter uma maior precisão na busca da solução mais adequada para a compensação e no auxílio ao treinamento dos algoritmos, a base de dados foi concebida mediante a modelação (caracterização) de um conjunto de cargas perturbadoras. Em seguida, uma vez que a escolha de um método de classificação depende da natureza do problema, foram aplicadas e analisadas quatro técnicas de aprendizagem de máquina para o reconhecimento de padrões: árvore de decisão do inglês Decision Tree (DT), K-enésimo vizinho mais próximo do inglês K-Nearest Neighbor (K-NN), máquinas de vetores-suporte do inglês Support Vector Machine (SVM) e perceptron multicamadas do inglês Multilayer Perceptron (MLP). As técnicas foram analisadas e comparadas, observando-se as métricas de avaliação de modelos de classificação. Os resultados mostraram que devido a não-linearidade dos dados o K-NN conseguiu obter o melhor índice de exatidãoAbstract: The main contribution of this thesis is an expert system to suggest among various types and topologies of compensators available in the market, those that best suit reactive compensation, unbalance and/or harmonic filtering of a particular installation, for example a microgrid. The method consists in the measuring of voltages and currents at the point of common coupling over a period of at least one week, using the load conformity factor and power components by the Conservative Power Theory (CPT) and power quality (PQ) indices. These stored quantities are processed through an analysis algorithm that uses pattern recognition techniques to identify the minimum limits of the PQ indices and CPT load conformity factors. In the proposed methodology, aiming to define the pattern recognition technique that will be used, a dataset containing different successful compensation cases was generated and it allows the creation of the classifier model that learns the algorithm how to classify a new case of compensation. In addition, in order to obtain greater precision in the search for the most adequate solution for compensation and algorithm training, the dataset was designed by modeling (characterization) a set of disturbing loads. Then, since the choice of a classification method depends on the nature of the problem, four pattern recognition techniques were applied and analyzed: Decision Tree (DT), K-Nearest Neighbor (K-NN), Support Vector Machines (SVM) and Multilayer Perceptron (MLP). The techniques were analyzed and compared observing the evaluation metrics of classification models. The results showed that due to non-linearity of the data, the K-NN has achieved the best accuracyDoutoradoEnergia EletricaDoutor em Engenharia Elétric