O presente trabalho aborda a estimação da seção em falta e a detecção de falhas na proteção de sistemas elétricos de potência, utilizando informações sobre a operação de relés e disjuntores bem como informações sobre a filosofia de proteção. Por fazer uso dos estados de operação dos dispositivos de proteção, a metodologia pode ser aplicada em nível de centro de controle, obtendo os dados a partir do sistema SCADA (Supervisory, Control and Data Acquisition), ou em nível de análise de pós-operação, obtendo os dados a partir de arquivos no formato COMTRADE gerados pelas unidades de proteção digital (UPD) e registradores digitais de perturbação (RDP). A ausência de uma formulação analítica para o diagnóstico de faltas propicia a utilização de técnicas que incorporam o vasto campo da inteligência computacional, tais como as redes neurais artificiais e os algoritmos genéticos, técnicas utilizadas neste trabalho. Inicialmente, os alarmes dos dispositivos de proteção são submetidos a um passo de pré-processamento, o qual gera valores percentuais que indicam o grau de similaridade entre os padrões de sintoma coletados em campo e os padrões esperados na atuação da proteção . Neste trabalho, a conversão para valores percentuais ou normalizados é uma característica singular e permite o uso de redes neurais artificiais, cuja quantidade de entradas não depende da quantidade de alarmes da filosofia de proteção ou da quantidade de disjuntores nos diferentes arranjos de barramento. Isto permite que o mesmo conjunto de redes neurais seja treinado e aplicado em diferentes sistemas de potência com diferentes esquemas de proteção e arranjos de barramento. Para os dados de entrada neste novo formato, duas redes neurais artificiais (MLP-SFp e MLP-SF) foram propostas para a estimação da seção em falta e três redes neurais (MLP-FPp, MLP-FP e MLP-FDP) para a detecção de falhas na proteção. Para as redes neurais MLP-SFp e MLPFPp, as saídas desejadas não são conhecidas, e para as redes neurais MLP-SF e MLP-FP, os valores de entrada não são conhecidos. Isto conduziu ao uso do algoritmo genético como técnica de ajuste dos pesos sinápticos das redes neurais. O treinamento e teste das redes neurais mostram que o sistema proposto é capaz de associar a seção em falta e as falhas na proteção aos valores percentuais calculados a partir dos alarmes de diferentes esquemas de proteção, exibindo considerável robustez em relação as mudanças de topologia. O sistema proposto foi treinado considerando o sistema IEEE-57 barras, contendo diferentes esquemas de proteção, e posteriormente testado nos sistemas IEEE 14-barras, 30-barras e 118-barras, e no sistema de transmissão Tramoeste de 230 kV da Eletronorte.

O atual modelo do setor elétrico brasileiro permite igualdade de condições a todos os agentes e reduz o papel do Estado no setor. Esse modelo obriga as empresas do setor a melhorarem cada vez mais a qualidade de seu produto e, como requisito para este objetivo, devem fazer uso mais efetivo da enorme quantidade de dados operacionais que são armazenados em bancos de dados, provenientes da operação dos seus sistemas elétricos e que tem nas Usinas Hidrelétricas (UHE) a sua principal fonte de geração de energia. Uma das principais ferramentas para gerenciamento dessas usinas são os sistemas de Supervisão, Controle e Aquisição de Dados (Supervisory Control And Data Acquisition - SCADA). Assim, a imensa quantidade de dados acumulados nos bancos de dados pelos sistemas SCADA, muito provavelmente contendo informações relevantes, deve ser tratada para descobrir relações e padrões e assim ajudar na compreensão de muitos aspectos operacionais importantes e avaliar o desempenho dos sistemas elétricos de potência. O processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (Knowledge Discovery in Database - KDD) é o processo de identificar, em grandes conjuntos de dados, padrões que sejam válidos, novos, úteis e compreensíveis, para melhorar o entendimento de um problema ou um procedimento de tomada de decisão. A Mineração de Dados (ou Data Mining) é o passo dentro do KDD que permite extrair informações úteis em grandes bases de dados. Neste cenário, o presente trabalho se propõe a realizar experimentos de mineração de dados nos dados gerados por sistemas SCADA em UHE, a fim de produzir informações relevantes para auxiliar no planejamento, operação, manutenção e segurança das hidrelétricas e na implantação da cultura da mineração de dados aplicada a estas usinas.

Devido ao auge do crescimento industrial na Região Norte e, em especial, o Pólo Industrial de Manaus (PIM), são necessários obter ferramentas matemáticas que facilitem ao especialista tomar decisões sobre a seleção e dimensionamento dos filtros harmônicos que proporcionam neutralizar os efeitos prejudiciais dos harmônicos gerados pelas cargas não lineares da indústria e alcançar conformidade com os padrões das normas de qualidade de energia correspondentes. Além disso, como os filtros harmônicos passivos têm a capacidade de gerar potência reativa à rede, estes meios são eficazes compensadores de potência reativa e, portanto, podem conseguir uma economia significativa no faturamento de energia elétrica consumida por essas instalações industriais. Esta tese tem como objetivo geral desenvolver um método matemático e uma ferramenta computacional para a seleção da configuração e parâmetros do projeto de um conjunto de filtros harmônicos passivos para sistemas elétricos industriais. Nesta ótica, o problema de otimização da compensação de harmônicos por meio de filtros passivos foi formulado como um problema multiobjetivo que considera tanto os objetivos da redução da distorção harmônica como da efetividade econômica do projeto considerando as características das tarifas brasileiras. Todavia, a formulação apresentada considera as restrições relevantes impostas pelas normas brasileiras e estrangeiras. A solução computacional para este problema foi conseguida, usando o algoritmo genético NSGA-II que determina um conjunto de soluções ótimas de Pareto (Fronteira) que permitem ao projetista escolher as soluções mais adequadas para o problema. Por conseguinte, a ferramenta computacional desenvolvida tem várias novidades como: não só calcula os parâmetros que caracterizam os filtros, como também seleciona o tipo de configuração e o número de ramos do filtro em cada barra candidata de acordo com um conjunto de configurações pré-estabelecidas; têm implementada duas normas para a avaliação das restrições de qualidade de energia (Prodist-Módulo 8 e IEEE 519-92) que podem ser selecionadas pelo usuário; determina soluções com bons indicadores de desempenho para vários cenários característicos e não característicos do sistema que permitem a representação das as variações diárias da carga; das variações dos parâmetros do sistema e dos filtros; avalia o custo das contas de energia numa rede elétrica industrial que tem diferentes condições de operação (cenários característicos); e avalia o efeito econômico de filtros de harmônicos como compensadores de potência reativa. Para desenvolver a ferramenta computacional adequada desta tese, foi empregado um modelo trifásico em coordenadas de fase para redes de energia elétrica industriais e de serviços onde foram feitos vários programas utilizando várias ferramentas computacionais adicionais. Estas ferramentas compreendem um programa de varredura de freqüência, um programa do fluxo de harmônicos por injeção de correntes e um programa de fluxo de potência à freqüência fundamental. Os resultados positivos desta tese, a partir da análise de vários exemplos práticos, mostram as vantagens do método desenvolvido.