DHT de Tensão

Campus base 1 e mesma tensão de ordem harmônica do barramento de alimentação da fase A. Campus base 1 e mesma tensão de ordem harmônica do barramento de alimentação da fase B. Campus base 1 e mesma tensão da fonte de alimentação de barramento fase C.

INTRODUÇÃO

Objetivo

O presente trabalho apresenta uma proposta para determinar os efeitos harmônicos de múltiplas cargas que geram harmônicos em um sistema de distribuição através da criação de modelos estatísticos de regressão linear e regressão não paramétrica. A regressão não paramétrica será realizada utilizando o método de regressão polinomial local Kernel em medições harmônicas de tensão e corrente, para que o efeito da corrente de carga harmônica nas tensões harmônicas do sistema possa ser detalhado. Neste processo serão comparadas técnicas de regressão linear e não paramétrica e avaliado seu desempenho.

Revisão bibliográfica

Normas e recomendações de qualidade de energia elétrica
Livros e trabalhos realizados na área de qualidade de energia elétrica
artigos com enfoque na identificação de fontes de harmônicos nos sistemas de energia

As regulamentações da Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) são semelhantes às normas internacionais IEEE-519 (Instituto de Engenheiros Elétricos e Eletrônicos) (2014) e Comissão Eletrotécnica Internacional IEC) (2009). Em particular, Antunes (2014) apresenta o conceito geral de qualidade de energia com ênfase nas harmónicas de tensão e. Artigos com foco na identificação de fontes harmônicas em sistemas elétricos de potência.

Estrutura da Tese

De acordo com a pesquisa realizada, parece não haver pesquisas na literatura para identificar e quantificar o impacto na distorção harmônica de tensão no PAC gerada por cargas não lineares utilizando modelos paramétricos de regressão não linear. Este procedimento supera as limitações dos métodos atuais de regressão linear, que consideram constante a contribuição harmônica de outras fontes ao analisar a contribuição de uma fonte específica (GAMA, 2006; BAGGINI, 2008). Outra contribuição da tese é a utilização do coeficiente de determinação R², que pode ser obtido a partir do coeficiente de correlação de Pearson, que será utilizado para avaliar o grau de precisão ou confiabilidade da correlação entre tensão e corrente harmônica dos modelos de regressão linear . e não paramétrico.

ASPECTOS GERAIS SOBRE A QUALIDADE DE ENERGIA

Considerações iniciais
Caracterização dos harmônicos
Série de Fourier
Qualidade de Energia Elétrica – QEE

Tensão em regime permanente
O fator de potência
Distorção harmônica individual e total
Desequilíbrio de tensão
Flutuação de tensão
Variação de tensão de curta duração
Variação de frequência

Considerações finais

Segundo IEEE-SA (2014), ELETROBRÁS (2008), Moreno (2001) e Blooming (2006), os fenômenos eletromagnéticos que podem surgir em um sistema de potência são caracterizados de acordo com o espectro de frequência que aparece nos sinais de tensão durante o fenômeno. , a duração do fenômeno e a magnitude da tensão. Segundo o autor, o objetivo da distorção harmônica total é gerar um indicador representativo da ação conjunta de todas as frequências harmônicas presentes nos sinais de tensão e/ou corrente. Atualmente, apenas os indicadores de tensão e fator de potência em regime permanente são regulamentados pela ANEEL.

METODOLOGIA PARA DETERMINAÇÃO DA CONTRIBUIÇÃO

Considerações iniciais
Modelo matemático da rede de distribuição
Modelos de regressão

Modelo de regressão linear
Regressão não paramétrica

Metodologia da quantificação da contribuição harmônica

Medições das Campanhas de medição
Escolha do modelo de regressão
Relatório

O modelo de regressão é determinado ajustando-se uma função de primeiro grau (reta) a uma amostra de dados formada pelo par ordenado constituído pelas variáveis independentes e dependentes. Outro parâmetro importante no modelo de regressão é a variância do modelo, que pode ser estimada a partir dos resíduos utilizando a equação 3.11. A partir do modelo de regressão apresentado na equação 3.5, são obtidos os parâmetros, aos quais são dados os seguintes nomes especiais: soma total dos quadrados (SQT), soma dos quadrados dos erros (SQE) e soma dos quadrados da regressão (SQReg).

Assim, o R2 pode ser utilizado para medir a força da correlação entre a resposta e as variáveis independentes em um modelo de regressão. Para regressão polinomial local do Kernel, cada ponto do modelo de regressão é estimado ajustando um polinômio de grau p a uma pequena amostra de dados (definida por um parâmetro chamado largura de banda) usando o método dos mínimos quadrados ponderados, selecionando os pesos com base no tamanho de a função do kernel centrada em cada ponto. Conforme mostra a Figura 07, o modelo é dividido em etapas, levando em consideração a escolha do modelo de regressão a ser utilizado.

Se o modelo de regressão for criado usando o método de regressão não paramétrico, o grau da curva não paramétrica deve primeiro ser calculado usando a Equação 3.24 a) Calcule o valor de fundo de cada amostra:. 𝑉𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙𝑜−𝑦𝑖 é o valor de tensão do modelo de regressão não paramétrico 𝑉𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙𝑜−𝑥𝑖 é o modelo de regressão não paramétrico. Foram apresentados alguns conceitos fundamentais importantes da regressão polinomial local do kernel, que é um tipo de regressão não paramétrica.

Cada ponto do modelo de regressão é estimado ajustando um polinômio de grau p a uma pequena amostra de dados (definida por um parâmetro chamado largura de banda), usando o método dos mínimos quadrados ponderados, selecionando pesos com base no tamanho da função kernel centrada em cada apontar.

O SISTEMA ELÉTRICO DO CAMPUS UNIVERSITÁRIO DO

Considerações inciais
A Unidade Consumidora 19 (UC-19)
Os Alimentadores AL-01, AL-02, AL-03 e AL-04
O Sistema de Gestão de Energia Elétrica – SISGEE
Descrição do SISGEE

Os modelos de regressão desenvolvidos no Capítulo 3 serão testados na rede de distribuição elétrica do Campus Universitário do Guamá, com o objetivo de identificar fontes harmônicas e seus efeitos no ponto de junção comum entre a concessionária de energia elétrica e o consumidor. Desde 2000, a UFPA monitora e analisa as contas de fornecimento de energia elétrica da Unidade Consumidora 19 (UC-19). Tais procedimentos possibilitaram conhecer o histórico de demanda e consumo da instituição; visão geral das características do sistema elétrico da UFPA; possibilitou também a atualização dos contratos de fornecimento de energia elétrica com a concessionária local.

Anteriormente, o contrato de fornecimento de energia eléctrica para a UC – 19 era definido pelos seguintes valores de procura: Tarifa Horária Sazonal: Tarifa Azul – Procura de Pico: 2.300 kW e Fora de Pico: 3.200 kW. O atual contrato de fornecimento de energia da UC-19 estipula a opção da instituição pela Tarifa Horária Sazonal: Tarifa Verde - Demanda: 5.900 kW. O Sistema de Gestão de Energia Elétrica (SISGEE) é um Sistema de Informações Gerenciais (SIG) online que permite analisar as características operacionais da rede de distribuição elétrica da UFPA, em tempo real, bem como realizar simulações e monitoramentos.

Determinou também o registro mensal de dados referentes ao consumo de energia elétrica e água por meio do Sistema de Projetos Esplanada Sustentável (SIPAES). Medição de Energia Elétrica - instalada no terminal do usuário do medidor da concessionária, através do plugue de isolamento óptico. Medidores de Consumo de Energia – estes equipamentos serão instalados nos principais pontos de consumo e demanda de energia elétrica; e as medições realizadas serão transmitidas ao centro de processamento de dados.

Além disso, foi apresentado o sistema de gerenciamento de energia elétrica da UFPA (SISTER), que está em fase de conclusão.

ANÁLISE DE RESULTADOS

Considerações iniciais

Toda a análise da metodologia foi realizada apenas para o 3º e 5º harmônicos, por serem considerados os componentes harmônicos mais importantes deste sistema elétrico.

Caso 1 – impacto harmônico das cargas dos diversos alimentadores durante a

Avaliação do impacto harmônico considerando todo o período de medição
Avaliação do impacto harmônico considerando o período 18/08/2015 a 20/08/2015

Além disso, é importante ressaltar que a técnica de regressão não paramétrica proporcionou um modelo com maior coeficiente de determinação comparado ao modelo derivado de regressão linear simples e portanto caracteriza com maior precisão a correlação existente entre a corrente harmônica de 5ª ordem do alimentador profissional com tensão da mesma ordem harmônica do guia de entrega de energia. A partir dos modelos apresentados anteriormente foi possível calcular os fatores de influência harmônicos médios dos campi primário 1, primário 2, profissional e de saúde, cujos valores são de e 28%. É possível perceber que entre os dias 13 e 24 de agosto de 2015 ocorreram cortes de energia ou grandes quedas de tensão, o que reduziu o valor da corrente a zero.

Para contornar esse problema, foi escolhido um determinado período sem esses eventos de falha de energia. Para avaliar o desempenho das técnicas de regressão linear e não paramétrica foi selecionado apenas o período de 18 a 20 de agosto de 2015. As Figuras e 28 mostram o desenvolvimento dos modelos de regressão linear (vermelho) e não paramétrico (azul) dos alimentadores da básica 1, básica 2, profissional e saúde respectivamente quando não há evento de falha de energia.

Nos modelos de regressão linear simples, os fatores de determinação apresentaram os seguintes valores e 0,58, para os modelos apresentados nas Figuras e 28 respectivamente; ou seja, todos os modelos apresentaram R2 elevado. Ainda, é possível verificar que o alimentador sanitário apresentou o maior coeficiente de determinação (em relação aos demais alimentadores), o que indica que este alimentador tem maior influência no nível de distorção harmônica da tensão de entrada do Campus Universitário. de Guam. Portanto, é possível observar que a técnica de regressão não paramétrica fornece um modelo capaz de descrever melhor a correlação existente entre as correntes.

A partir dos modelos apresentados anteriormente foi possível calcular os fatores de impacto harmônicos dos alimentadores dos campi Básico 1, Básico 2, Profissional e Saúde, cujos valores são respectivamente e 16,58%.

Caso 2 - impacto harmônico das cargas dos diversos alimentadores durante a

Modelo de regressão
Impacto harmônico a partir dos Modelos Lineares
Impacto harmônico a partir dos modelos não paramétricos

Ao analisar o modelo apresentado na Figura 32, percebe-se que o modelo linear representa uma relação diretamente proporcional entre a corrente de 3º harmônico do alimentador básico 2 e a tensão de mesma ordem harmônica na fase A da cabine de medição da UFPA. O modelo não paramétrico mostrado na Figura 32 também apresentou alta correlação entre a corrente do 3º harmônico da fonte de alimentação base 2 e a tensão da fase A da caixa do medidor. Ao analisar o modelo apresentado na Figura 34, confirma-se que o modelo linear representa uma relação inversamente proporcional entre a corrente de 3º harmônico do alimentador básico 2 e a tensão de mesma ordem harmônica na fase C da cabine de medição da UFPA.

Ao analisar o modelo apresentado na Figura 36, verifica-se que o modelo linear representa uma relação diretamente proporcional entre a corrente do 3º harmônico da fonte de alimentação profissional com a tensão de mesma ordem harmônica na fase B da cabine de medição da UFPA. O modelo de regressão linear, conforme Figura 37, representa uma relação diretamente proporcional entre a corrente de 3º harmônico da fonte de alimentação do perito e a tensão de mesma ordem harmônica na fase C da cabine de testes da UFPA. O modelo não paramétrico mostrado na Figura 39 também apresentou alta correlação entre a corrente de 3º harmônico da fonte de alimentação médica e a tensão da fase B da caixa do medidor.

O modelo não paramétrico, apresentado na Figura 40, apresentou baixa correlação entre a corrente e a tensão do 3º harmônico da fase C.

Considerações finais

CONCLUSÕES GERAIS E SUGESTÕES PARA FUTUROS

Propostas para trabalhos futuros

Compreendendo questões de qualidade de energia: quedas e interrupções de tensão - Piscataway: IEEE Press on Power Engineering, 2000. Introdução à Teoria de Sistemas Elétricos de Potência - Computação Aplicada a Sistemas de Geração e Transmissão de Energia. LIU, Yilu; XU, Wilson; Um método para determinar as contribuições harmônicas de clientes e concessionárias no ponto de acoplamento comum.

Monografia (Especialização em Gestão de Tecnologia da Informação) - Universidade Federal do Pará, Belém, PA, 2015. Fluxo de Cargas Harmônicas para Operação e Projeto de Sistemas de Distribuição Radial via Métodos de Soma de Potência e Matriz de Barras de Impedância. Disponível em: Acesso em: 12 dez.

Identificação de contribuições de corrente harmônica de usinas siderúrgicas com base em medições de campo sincronizadas no tempo - Parte I: No PCC. Identificação de contribuições de corrente harmônica de usinas siderúrgicas com base em medições de campo sincronizadas no tempo - Parte II: Dentro das usinas. Cálculo do fluxo harmônico em sistemas de potência trifásicos utilizando o método iterativo de injeção de corrente em solução.

Cálculo do fluxo harmônico em sistemas trifásicos utilizando o método de injeção de corrente.