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dc.creatorSILVA, Tiago Alencar-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1865693542049246por
dc.contributor.advisor1RODRIGUES, Anselmo Barbosa-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1674904723665743por
dc.contributor.advisor-co1SILVA, Maria da Guia da-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5175196133230969por
dc.contributor.referee1RODRIGUES, Anselmo Barbosa-
dc.contributor.referee2Silva, Maria da Guia da-
dc.contributor.referee3BORGES, Carmen Lúcia Tancredo-
dc.contributor.referee4RESENDE, Leonidas Chaves-
dc.contributor.referee4Latteshttp://lattes.cnpq.br/7342383170952914por
dc.date.accessioned2017-08-29T13:12:16Z-
dc.date.issued2012-11-09-
dc.identifier.citationSILVA, Tiago Alencar. AVALIAÇÃO PROBABILÍSTICA DO IMPACTO DA GERAÇÃO DISTRIBUÍDA EÓLICA NOS AFUNDAMENTOS DE TENSÃO DE CURTA DURAÇÃO.. 2012. [158 folhas]. Dissertação( PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET) - Universidade Federal do Maranhão, [São Luis]por
dc.identifier.urihttp://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/1875-
dc.description.resumoA Geração Distribuída (GD) pode melhorar os índices de qualidade de energia associados com as Variações de Tensão de Curta Duração (VTCD) devido a redução no carregamento da rede elétrica, que por sua vez causa uma melhoria no perfil de tensão pré- falta. Por outro lado, a GD também pode degradar os índices de qualidade de energia associados com VTCD devido ao aumento nas correntes de falta, que por sua vez reduzem as tensões pós-falta. Além disso, a avaliação do impacto da DG sobre VTCD é mais difícil com a presença de fontes de energia renováveis. Esta complexidade se deve as flutuações na potência de saída causadas pelas variações estocásticas na fonte de energia primária (sol, vento, níveis de maré, etc.). Adicionalmente, a revisão bibliográfica realizada sobre Avaliação Preditiva de VTCD (APVT) revelou que nenhuma metodologia existente considerou o impacto de flutuações na potência de saída de geradores eólicos nos índices de qualidade referentes às VTCD. Também foi observado que flutuações de carga ao longo do período de estudo são desconsideradas nos artigos sobre APVT. A existência destas deficiências nos métodos de APVT e os incentivos governamentais para o uso de geração eólica motivaram esta pesquisa. O principal objetivo desta dissertação é o desenvolvimento de uma metodologia para a APVT capaz de reconhecer as incertezas associadas com a GD eólica e flutuações de carga. A modelagem destas incertezas na APVT foi realizada através do uso da Simulação Monte Carlo (SMC) não-sequencial. As tensões nodais nos cenários de falta gerados pela Simulação Monte Carlo (SMC) foram calculadas usando-se o Método de Soma de Admitância (MSA) em coordenadas de fase. A combinação da SMC com o MSA permitiu estimar os seguintes índices probabilísticos relacionados com as VTCD: valor esperado do SARFI (“System Average RMS – Variation – Frequency Index”) e frequência nodal esperada de VTCD. Além disso, foram obtidas distribuições de probabilidade e diagramas de caixa associados com o SARFI. O método proposto nesta dissertação para a APVT foi testado em uma rede de distribuição de 32 barras. Os resultados dos testes mostram que a inserção de GD causa uma melhoria nos índices de qualidade associados com as VTCD. Adicionalmente, a substituição de GD convencional por GD eólica causa uma pequena deterioração nos índices de qualidade referentes às VTCD devido as flutuações na potência de saída da GD eólica. Finalmente, também foi observado que as flutuações na carga ao longo do período de estudo causam variações significativas no índice SARFI.por
dc.description.abstractThe Distributed Generation (DG) can improve the power quality indices associated with Short Duration Voltage Variations (SDVV) due to the reduction in the electric network loading, which in turn causes an improvement in the pre-fault voltage profile. On the other hand, the DG can also deteriorates the power quality indices related to SDVV due to the increasing in the fault currents, which in turns reduce the post-fault voltages. Furthermore, the assessment of the DG impact on SDVV is more difficult with the presence of renewable energy resources. This complexity is due to fluctuations in output power caused by stochastic variations in the primary energy source (sun, wind, tide levels, etc.). Additionally, the bibliographical review on Predictive Assessment of Short Duration Voltage Variations (PAVV) revealed that none of the existing methodology considered the impact of fluctuations in the output power of a wind DG on power quality indices related to SDVV. It was also noticed that the load variations during the study period are ignored in the papers on SDVV. The existence of these deficiencies and the governmental incentives for the use of wind generation motivated this research. The main aim of this dissertation is the development of a methodology for the PAVV capable of recognizing uncertainties associated with wind DG and load fluctuations. The modeling of these uncertainties was carried out using NonSequential Monte Carlo Simulation (MCS). The nodal voltages in the fault scenarios generated by MCS were evaluated using the Admittance Summation Method (ASM) in phase coordinates. The combination of the MCS with the ASM allowed estimating the following indices related to SDVV: the expected value of the SARFI (“System Average RMS – Variation – Frequency Index”) and expected nodal frequency of SDVV. Furthermore, the probability distributions and box plots of the SARFI index have been obtained. The proposed method for the PAVV was tested and validated in a test system with 32 buses. The tests results demonstrated that the DG insertion causes an improvement in the power quality indices associated with SDVV. Additionally, the substitution of conventional DG by wind DG cause a small deterioration in the power quality indices related to SDVV due to fluctuations in the output power of the wind DG. Finally, it was observed that the load fluctuations during the study period cause significant variations in the SARFI index.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-08-29T13:12:16Z No. of bitstreams: 1 Tiago Silva.pdf: 3175763 bytes, checksum: 8eba0f17a1a1f6fa2606a5235969987e (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2017-08-29T13:12:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tiago Silva.pdf: 3175763 bytes, checksum: 8eba0f17a1a1f6fa2606a5235969987e (MD5) Previous issue date: 2012-11-09eng
dc.description.sponsorshipCNPQpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal do Maranhãopor
dc.publisher.departmentDEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCETpor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUFMApor
dc.publisher.programPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCETpor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectRedes de distribuição de energia; Qualidade de energia; Geração Distribuída; Afundamento de tensão; Geração Eólica; Simulação Monte Carlo; Métodos Probabilísticospor
dc.subjectPower Distribution Network; Power Quality; Distributed Generation; Voltage Sag; Wind Energy Generation; Monte Carlo Simulation; Probabilistic Methodseng
dc.subject.cnpqConversão e Retificação da Energia Elétricapor
dc.titleAVALIAÇÃO PROBABILÍSTICA DO IMPACTO DA GERAÇÃO DISTRIBUÍDA EÓLICA NOS AFUNDAMENTOS DE TENSÃO DE CURTA DURAÇÃO.por
dc.title.alternativePROBABILISTIC ASSESSMENT OF THE IMPACT OF DISTRIBUTED GENERATION WIND POWER IN THE SHORT TERM VOLTAGE SAGS .eng
dc.typeDissertaçãopor
Aparece nas coleções:DISSERTAÇÃO DE MESTRADO - PROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE

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