dc.creator | Costa, Guilherme Braga da | |
dc.date.accessioned | 2019-05-16T13:50:47Z | |
dc.date.available | 2019-05-16T13:50:47Z | |
dc.date.issued | 2018-08-06 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/16569 | |
dc.description.abstract | Protection studies are essential to maintain the levels of energy supply in accordance with standards
imposed by regulatory agencies. Currently, this type of study is carried out through computational
tools. Therefore, a correct modeling of protection devices is essential. Among the
devices used in power distribution systems protection, the most used ones are fuse cutouts. Fuse
cutout consists of 3 components: base, fuse holder and fuse link. The fuse link is composed by
3 curves: Minimum Melting (MM), maximum melting and Total Clearing curve (TC). In this
way, numerous works model the MM and TC curves of the fuse links through mathematical
expressions. Due to the non-linear behavior of the curves, this task becomes complex. In order
to overcome this adversity, this dissertation proposes the use of Artificial Neural Networks
(ANNs). The results obtained are presented and a comparative analysis with other works is
carried out. In addition to RNA, two mathematical functions were evaluated for modeling the
TCC curves of the preferred “K” and “H” fuse links, with RNA being the technique that obtained
the best results. The MATLAB software was used to develop the methods. To evaluate
the models, the IEEE 34 Node test feeder was implemented in the DIgSILENT software. The
system was modified for the insertion of fuse cutouts and through the Monte Carlo Method
short circuits were applied at the end of each branch. In this way, the operating time of the fuse
links was obtained. The operating times show that the proposed methodology provides a satisfactory
and promising TCC model for implementation in programs dedicated to protection studies. | eng |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES | por |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Proteção de redes de distribuição de energia elétrica | por |
dc.subject | Elos fusíveis | por |
dc.subject | Rede neural artificial | por |
dc.subject | Power distribution systems protection | eng |
dc.subject | Fuse links | eng |
dc.subject | Artificial network neural | eng |
dc.title | Modelagem das curvas tempo x corrente de elos fusíveis do tipo expulsão por meio de redes neurais artificias | por |
dc.title.alternative | Curve fitting of expulsion fuse links using artificial neural network | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.description.resumo | Estudos de proteção são essenciais para garantir a segurança e manter os níveis de fornecimento
de energia elétrica de acordo com as normas impostas pelas agências reguladoras. Atualmente,
este tipo de estudo normalmente é realizado por meio de ferramentas computacionais. Logo, a
correta modelagem dos dispositivos de proteção é essencial. Entre os dispositivos utilizados
nos sistemas de distribuição, os mais utilizados são as chaves fusíveis. A chave fusível é constituída
de 3 componentes: base, porta fusível e elo fusível. O elo fusível é composto por 3 curvas:
Mínima Fusão (MF), Máxima Fusão e Máxima Interrupção (MI). Desta forma, inúmeros
trabalhos modelam as curvas MF e MI do elo fusível através de expressões matemáticas. Devido
ao comportamento não linear das curvas, esta tarefa torna-se complexa. Com o intuito de
sobrepor tal adversidade, esta dissertação propõe a utilização de Redes Neurais Artificiais
(RNAs). Os resultados obtidos são apresentados e uma análise comparativa com outros trabalhos
é realizada. Além da RNA, duas funções matemáticas foram avaliadas na modelagem das
curvas características dos elos fusíveis preferenciais do tipo “K” e “H”, sendo a RNA a técnica
que obteve os melhores resultados. Utilizou-se para desenvolvimento dos métodos o software
MATLAB. Para avaliação dos modelos, implementou-se o sistema IEEE 34 Nós no software
DIgSILENT. O sistema foi modificado para a inserção de chaves fusíveis e através do Método
de Monte Carlo aplicou-se curtos-circuitos no fim de cada ramal. Desta forma, obteve-se o
tempo de operação dos elos fusíveis. Os tempos de operação mostram que a metodologia proposta
fornece um modelo de curva tempo x corrente satisfatório e promissor para implementação
em programas dedicados a estudos de proteção. | por |
dc.contributor.advisor1 | Morais, Adriano Peres de | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/2780595038162903 | por |
dc.contributor.advisor-co1 | Junior, Ghendy Cardoso | |
dc.contributor.advisor-co1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6284386218725402 | por |
dc.contributor.referee1 | Guarda, Fernando Guilherme Kaehler | |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/3425190645010192 | por |
dc.contributor.referee2 | Marchesan, Gustavo | |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/4254867243649147 | por |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/6556469824221064 | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Engenharia Elétrica | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Tecnologia | por |