Metodologia probabilística para avaliar ajustes no sistema de proteção visando melhorar a qualidade do serviço e do produto em redes elétricas de distribuição

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Data

2023-04-19

Orientador

Amasifen, Juan Carlos Cebrian

Coorientador

Pós-graduação

Outro

Curso de graduação

Título da Revista

ISSN da Revista

Título de Volume

Editor

Universidade Estadual Paulista (Unesp)

Tipo

Dissertação de mestrado

Direito de acesso

Acesso abertoAcesso Aberto

Resumo

Resumo (português)

As redes elétricas de distribuição na sua grande maioria estão expostas ao meio ambiente, sendo assim estão sujeitas a curtos-circuitos que afetam a continuidade do fornecimento de energia entregue aos consumidores. Nesse sentido, os sistemas de proteção são projetados para minimizar os impactos negativos mantendo os critérios de coordenação e seletividade, com isso, os dispositivos de proteção são selecionados e parametrizados para atender as necessidades dos consumidores e as restrições impostas pelos órgãos reguladores. Comumente o critério utilizado pelas concessionárias de energia nos equipamentos de proteção está baseado no cenário de mínima parametrização, ou seja, aquele que atende primariamente os requisitos de coordenação e seletividade. Contudo, esse critério não garante a redução dos indicadores de continuidade ou a melhor qualidade do serviço e do produto nas redes elétricas de distribuição. Neste trabalho uma metodologia probabilística é utilizada para primeiro, avaliar os indicadores de continuidade coletivos e as perdas financeiras nos consumidores finais devido a afundamentos de tensão e interrupções de energia (PFAT) sobre diferentes cenários de curtos-circuitos obtidos pelo método Monte Carlo, e posteriormente comparar e identificar os parâmetros e posicionamentos mais adequados dos dispositivos de proteção que ofereçam um ganho na redução dos indicadores de continuidade coletivos e PFAT. Além disso, uma análise de perdas de coordenação e seletividade é realizada em cenários com diferentes taxas de penetração de geração distribuída, isso com o intuito de identificar a capacidade de hospedagem em cada barra do sistema. A metodologia proposta é aplicada a uma rede de 34 barras. Os resultados mostram uma redução de 26 % nas PFAT quando são selecionados ajustes e posicionamentos adequados dos dispositivos de proteção.

Resumo (inglês)

The vast majority of electrical distribution networks are exposed to the environment, so they are subject to short circuits that affect the continuity of the energy supply delivered to consumers. In this sense, protection systems are designed to minimize negative impacts while maintaining coordination and selectivity criteria, with this, protection devices are selected and parameterized to meet the needs of consumers and the restrictions imposed by regulatory bodies. Commonly, the criterion used by energy concessionaires in protection equipment is based on the minimum parameterization scenario, that is, the one that primarily meets the coordination and selectivity requirements. However, this criterion does not guarantee the reduction of continuity indicators or the best quality of service and product in the electrical distribution networks. In this work a probabilistic methodology is used to first evaluate the collective continuity indicators and financial losses in final consumers due to voltage sags and power interruptions (PFAT) under different short circuit scenarios obtained by the Monte Carlo method, and subsequently compare and identify the most appropriate parameters and positioning of protection devices that offer a gain in the reduction of collective continuity indicators and PFAT. In addition, an analysis of coordination and selectivity losses is carried out in scenarios with different penetration rates of distributed generation, with the aim of identifying the hosting capacity in each bus of the system. The proposed methodology is applied to a network of 34 buses. The results show a 26 % reduction in PFAT when proper adjustments and placement of protective devices are selected.

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Português

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