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Estimação fasorial em tempo real utilizando um algoritmo genético compacto multiobjetivo (2015)

  • Authors:
  • Autor USP: MARSOLLA, RAFAEL - EESC
  • Unidade: EESC
  • Sigla do Departamento: SEL
  • Subjects: TEMPO-REAL; LINUX; CIRCUITOS FPGA; SISTEMAS ELÉTRICOS DE POTÊNCIA; ALGORITMOS GENÉTICOS
  • Language: Português
  • Abstract: A medição fasorial sincronizada é utilizada hoje como forma de aprimorar a operação de um Sistema Elétrico de Potência (SEP), empregando unidades de medição fasorial estrategicamente localizadas e instaladas. Estas realizam a aquisição do sinal elétrico e posteriormente a estimação dos fasores de tensão e corrente sincronizados no tempo, os quais indicam o comportamento do SEP em uma localidade específica. Este trabalho multidisciplinar propõe a análise e implementação de um método computacional evolutivo, o Algoritmo Genético Compacto Multiobjetivo (AGCM) aplicado ao problema de medição fasorial, amplamente utilizado por exemplo, no monitoramento de um SEP, comportando-se assim como uma unidade medidora de fasor, ou Phasor Measurement Unit (PMU). O AGCM aqui apresentado tem como principal característica a análise multiobjetiva do problema. Pelo fato de todo SEP ser trifásico, é proposto esta nova abordagem, onde é considerando para a estimação fasorial as três fases de forma conjunta, e não mais estimadas independentemente. Assim o AGCM proposto considera em seu mapeamento genético dos indivíduos, as características do sinais das três fases, diferentemente da abordagem mono-objetivo, onde cada fase do SEP é modelada sobre um indivíduo diferente. Posteriormente para garantir a eficácia do método evolutivo quando em operação em um cenário de tempo real, é proposto uma plataforma de aquisição de dados e processamento, inspirada em trabalhos anteriormente desenvolvidos, permitindo a integração de todos os módulos que formarão um PMU para análise fasorial em tempo real. Aqui um sistema de Global Positioning System (GPS) existente é proposto como forma de sincronismo entre os PMUs, sincronizando uma gama de equipamentos em um única referência de tempo, com a precisão necessária. Para auxiliar na integração dos módulos necessários, uma bibliotecade funções desenvolvida no LSEE será expandida permitindo a execução do método evolutivo diretamente em uma interface Field Programmable Gate Array (FPGA) a qual atuará como um co-processador genético da plataforma de tempo real. Os resultados aqui apresentados foram obtidos seguindo especificações normativas, através de sinais gerados sinteticamente, e também utilizando o Alternative Transient Program (ATP), permitindo assim ensaios mais realísticos para a validação dos métodos evolutivos
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 17.04.2015
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      MARSOLLA, Rafael; COURY, Denis Vinicius. Estimação fasorial em tempo real utilizando um algoritmo genético compacto multiobjetivo. 2015.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2015. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-02062015-151039/pt-br.php >.
    • APA

      Marsolla, R., & Coury, D. V. (2015). Estimação fasorial em tempo real utilizando um algoritmo genético compacto multiobjetivo. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-02062015-151039/pt-br.php
    • NLM

      Marsolla R, Coury DV. Estimação fasorial em tempo real utilizando um algoritmo genético compacto multiobjetivo [Internet]. 2015 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-02062015-151039/pt-br.php
    • Vancouver

      Marsolla R, Coury DV. Estimação fasorial em tempo real utilizando um algoritmo genético compacto multiobjetivo [Internet]. 2015 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-02062015-151039/pt-br.php

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