Descargas atmosféricas em redes de energia elétrica geram surtos de tensão e corrente que são propagados pela rede, causando danos e paradas no sistema elétrico. Para proteger o sistema contra esses fenômenos, os para-raios são muito eficazes e amplamente utilizados pelas concessionárias de energia elétrica em suas redes. Este trabalho apresenta uma metodologia para alocação otimizada de para-raios baseado no Algoritmo Genético (AG) e formação de equivalentes elétricos de rede, criando um ambiente de simulação no software Alternative Transient Program (ATP) para implementar a metodologia proposta. O procedimento de alocação ótima é baseado em uma função de adequação que minimiza o custo de para-raios e maximiza o número de equipamentos protegidos. Realizar este procedimento de alocação ótima de para-raios usando ATP pode demandar muito tempo de processamento ao executar grandes redes de distribuição. Para superar essa dificuldade, um procedimento é utilizado para obter uma descrição da severidade da sobretensão da rede e selecionar os nós elétricos mais críticos para a incidência de descargas atmosféricas, no procedimento de alocação do AG. Um estudo de caso é aplicado a rede elétrica IEEE 123 barras para demonstrar a eficácia da metodologia proposta, e numa rede real de distribuição contendo 4010 nós elétricos.

As perdas de energia elétrica se constituem em uma questão fundamental no setor de distribuição de energia elétrica, sendo uma consequência inevitável do transporte de energia dos pontos de suprimento até às unidades consumidoras e constituindo-se um dos fatores a serem considerados nas etapas de planejamento e operação da rede. Elas devem ser continuamente monitoradas para que sejam mantidas dentro de níveis aceitáveis a fim de assegurar a rentabilidade das concessionárias e a modicidade tarifária, bem como a qualidade da energia suprida. Dada a importância das perdas técnicas e não técnicas para o planejamento e a operação das redes de distribuição de energia, a presente tese de doutorado está focada em abordar os procedimentos sistemáticos utilizados pelas empresas de energia elétrica para o cálculo dessas perdas, propondo algumas mudanças nesses procedimentos atuais praticados pelas concessionárias, visando ganho de precisão nas estimativas das perdas e redução do custo computacional para o cálculo. Neste sentido, o presente trabalho apresenta uma metodologia modificada para o cálculo das perdas técnicas e não técnicas com a aplicação do conceito de redes equivalentes reduzidas, via a definição de Impedância Equivalente Operacional, tomando como ponto de partida a modelagem da rede no Open Distribution System Simulator (OpenDSS), considerando também dados de medição de faturamento das unidades consumidoras, a medição da energia injetada nos alimentadores, o fator de potência medido nos alimentadores, campanhas de medição para caracterização do consumo das cargas para dias úteis, sábados e domingos, e perdas dos medidores de energia conectados às unidades consumidoras. A metodologia proposta desagrega as injeções de energia nas subestações ou pontos de conexão nas respectivas parcelas devido ao faturamento, às perdas técnicas e perdas não técnicas, podendo-se obter essas informações por subestação, alimentador e transformador de distribuição. Os resultados mostraram que a metodologia possui boa precisão e baixo custo computacional, quando comparada à metodologia para o cálculo de perda regulatória vigente, podendo ainda fornecer dados históricos de perdas e de projeções de curto prazo.

Descargas atmosféricas diretas em redes aéreas de distribuição causam, inevitavelmente, sérios danos ao isolamento, levando frequentemente ao desligamento parcial ou total do sistema elétrico. A instalação de para-raios pode ser muito eficaz e é comumente usada para minimizar esse problema; no entanto, considerando que as redes de distribuição de energia geralmente apresentam um número muito grande de nós elétricos, o uso maciço de para-raios pode não ser economicamente viável. Dessa maneira, esta tese propõe uma metodologia para alocar pára-raios que podem reduzir significativamente o número de pára-raios a serem instalados, mas ao mesmo tempo mantendo um nível de proteção adequado para a rede de distribuição. A metodologia proposta, denominada Cruzamento de Descargas Diretas (CDD), analisa a criticidade da rede com base em dois fatores principais, que são as magnitudes das sobretensões e o número de flashovers provocados por descargas atmosféricas, e define uma função de desempenho usada para indicar o local recomendado para a instalação dos para-raios. Os estudos de simulação foram realizados usando duas redes de distribuição teste e o software ATP para demonstrar a eficácia da solução proposta, o que é confirmado pelos resultados apresentados.

A medição e a análise das descargas parciais (DP) são imprescindíveis para geradores de grande porte, em especial para hidrogeradores que são o enfoque deste trabalho. O método consolidado para processamento de DP é largamente utilizado por não ser uma técnica invasiva e apresentar altos índices de acerto na análise estatística do estado de isolamento de geradores elétricos tendo o intuito de alarmar sobre problemas incipientes ou mais avançados e assim possibilita atuar na resolução deles com a devida eficiência. Porém, embora a norma IEEE 1434 possua padrões bem estabelecidos, nem sempre é simples classificar os sinais obtidos na medição de cada sensor instalado no hidrogerador, devido às variações no mesmo tipo de incidência de DP, que podem ocorrer em decorrência da singularidade de cada máquina sujeita à avaliação do especialista. Para agilizar o processo de diagnóstico da máquina, uma ferramenta é sugerida nesta tese que fornecerá esse recurso de classificação do padrão do sinal de acordo com as normas e consequentemente apresentando o tipo de ocorrência que acontece na máquina. Essas medidas serão estabelecidas em grupos que representam cada forma conhecida de descarga parcial estabelecida pela literatura. Houve a combinação de técnicas não supervisionadas, caso da clusterização, e supervisionadas no processo de classificação para criar um método híbrido que identifica os padrões e classifica os sinais de medição, com alto grau de precisão. Esta tese propõe o uso de técnicas de mineração de dados baseadas em clusterização para agrupar os padrões característicos de DP em hidrogeradores, definidos em padrões. Em seguida, árvores de decisão em uma floresta randômica foram treinadas para classificar os casos a partir de novas medições. Foi realizada uma análise comparativa entre oito algoritmos de agrupamento e floresta aleatória para escolher qual é a combinação superior para fazer uma melhor classificação do diagnóstico do equipamento. São apresentados resultados de testes da metodologia proposta com dados reais obtidos de um hidrogerador de 350 MW de uma usina hidrelétrica brasileira.

Esta pesquisa apresenta uma análise de sobretensões transitórias muito rápidas (VFTO) experimentada por subestações isoladas a gás (SIGs) que ocasionaram falhas de chaves seccionadoras (CSs) e disjuntores (DJs). As simulações foram implementadas utilizando um programa de transitórios eletromagnéticos com modelagem de componentes SIG para análise de alta frequência. Um modelo de múltiplas centelhas foi implementado para analisar todo o processo de geração de VFTO em manobra manual de CS. Os resultados da simulação foram verificados por comparação com medições de teste de campo e mostraram uma forma de onda e previsão de amplitude aceitavelmente precisas para VFTO na SIG 550 kV em estudo, permitindo uma análise consistente da falha. Os resultados da simulação utilizando modelos de circuitos elétricos equivalentes indicaram que as falhas ocorreram em uma tensão abaixo da tensão suportável de impulso atmosférico com uma quantidade elevada de centelhas. Após a análise, foi possível concluir que o fechamento manual da CS gerou centelhas excessivas, ocasionando danos significativos aos contatos fixos e móveis e tensões anormais no isolamento do gás SF6 na região do campo elétrico não homogêneo do DJ, impactando em a redução da rigidez dielétrica do gás SF6, gerando-se assim um arco de alta intensidade entre a blindagem e o invólucro.

Resumo:

Uma das principais preocupações de um planejador do sistema de energia elétrica é dimensionar os equipamentos de geração, principalmente para atender as demandas de crescimento de carga e para alcançar certos requisitos de reserva girante. Em geral, sistemas de geração devem ser dimensionados com capacidade, flexibilidade e robustez suficientes para responder aos diversos desafios operacionais. No entanto, a volatilidade e a variabilidade/intermitência acrescida pela geração eólica acarretam novas preocupações aos planejadores do sistema. Esta tese avalia o efeito da diversidade do comportamento do recurso eólico na suavização/equilíbrio das variações na potência de saída dos parques eólicos utilizando o conceito de avaliação da reserva operativa. Para isso, são utilizados modelos de avaliação da reserva operativa para representar sistemas de geração de grande porte sob várias condições de dispersão geográfica da produção de energia eólica. São testados diferentes padrões de comportamento do vento e níveis de penetração de potência eólica utilizando uma configuração modificada do sistema IEEE RTS-96 e uma configuração de planejamento do Sistema de Geração Português (SGP). Os resultados destacam que em um país de grande extensão territorial, com diferentes características do vento, a forte diversificação do comportamento do vento pode levar a uma compensação das flutuações/variações da potência eólica, o que pode diminuir significativamente as necessidades de reserva operativa do sistema. Este efeito do impacto da dispersão geográfica de parques eólicos nos requisitos de reserva é avaliado utilizando funções de distribuição de probabilidade das necessidades de reserva, estimadas por meio de simulações sequenciais de Monte Carlo (SMCS), de tal forma que sejam extraídas dessas avaliações as informações úteis sobre a flexibilidade da capacidade de geração.

Esse trabalho apresenta o desenvolvimento de um estimador de estado harmônico trifásico voltado para sistemas de distribuição energia que incorpora o efeito da saturação de transformadores nos níveis de distorção harmônica. Esse estimador de estado harmônico determina o módulo e o ângulo de fase da tensão nodal e da corrente injetada de uma rede de distribuição por meio do método dos mínimos quadrados ponderados, no qual a resolução do sistemas de equações normais baseia-se na decomposição em valores singulares. A cada iteração do algoritmo de estimação de estado, a corrente injetada nas barras conectadas aos transformadores de distribuição de uma rede de distribuição sofre uma correção através da adição da corrente de magnetização em cada ordem harmônica de interesse. Além disso, esse trabalho apresenta uma metodologia de criação de pseudo-medição, na frequência fundamental, que torna o sistema completamente observável. Esse algoritmo é capaz estimar satisfatoriamente o estado harmônico de uma rede de distribuição, uma vez que apresenta erros de estimação baixos.

Apresenta-se neste trabalho uma metodologia para estimar a contribuição de cargas não lineares na distorção harmônica de tensão de um barramento de interesse do sistema elétrico de potência. A estimação é realizada através da construção de um modelo com base em redes neurais artificiais (RNA) juntamente com uma análise de sensibilidade nos neurônios de entrada da rede neural. A entrada do modelo neural é constituída pelas correntes harmônicas provenientes das cargas não lineares que compõem o sistema estudado, e a saída da RNA corresponde aos valores de tensão harmônica no barramento sob estudo, para a mesma frequência harmônica. O estudo é realizado para cada ordem harmônica individualmente e os dados necessários para a construção do modelo bem como para validação dos resultados são obtidos a partir de campanhas de medição sincronizadas e por meio de simulação computacional, através de estudos de fluxo de carga harmônico. A partir de comparações dos resultados de referência via simulação computacional com os resultados obtidos via modelo neural, é observado que a metodologia desenvolvida é capaz de classificar corretamente o grau de impacto de cargas não lineares na distorção de tensão em uma barra de interesse do sistema elétrico. Adicionalmente, é demonstrada a eficácia da metodologia em dois sistemas reais a fim de verificar o bom desempenho desta metodologia diante de dados reais obtidos durante campanhas de medição.

O Controle Numérico Computadorizado (CNC) é uma tecnologia composta por diversos blocos, dentre os quais se encontra o bloco de Planejamento de Trajetória, responsável pela geração de perfis de referência que alimentam as malhas de controle de posição. A necessidade por Planejamento de Trajetória advém das restrições mecânicas inerentes a qualquer planta na qual a tecnologia CNC seja aplicada. Os limites operacionais da máquina devem ser respeitados, com o objetivo de evitar e mitigar diversos problemas, como: perda de precisão, desgaste prematuro dos elementos de máquina e vibração excessiva. Este trabalho propõe uma nova técnica de geração de trajetórias suaves em tempo real baseadas em uma plataforma de sistema embarcado. Um algoritmo de trajetórias limitadas em jerk e snap é proposto, de modo a atingir perfis contínuos e suaves de movimento em arquivos tradicionais de Controle Numérico. A técnica proposta lida com linhas e arcos. Um algoritmo local de mescla de trajetórias, aplicável ao método proposto, também é apresentado. O algoritmo proposto foi implementado na plataforma embarcada BeagleBone Black - baseado na tecnologia System-On-Chip -, e testado com uma máquina-protótipo router de três graus de liberdade. Foi realizada uma comparação do método proposto contra os algoritmos tradicionais de sete segmentos e aceleração trapezoidal, tanto em termos do desempenho como da sua viabilidade computacional considerando as restrições de tempo real. Resultados de simulação e experimentais são apresentados e demonstram a efetividade do método proposto em gerar perfis limitados em velocidade, aceleração, jerk e snap, para três dimensões. Observou-se redução do erro RMS em até 8.2% e 22.38% quando comparados aos métodos de sete segmentos e ao de aceleração trapezoidal, respectivamente. Ao estudar o erro em ângulos retos, o método proposto produziu erros em área de até 24% e 80% menores quando comparados aos métodos de sete segmentos e ao de aceleração trapezoidal, respectivamente.

O consumo de energia em edificações tem um grande impacto energético e ambiental em todo o mundo. O projeto arquitetônico tem um grande potencial para resolver esse problema, porque o envoltória da edificação exerce influência sobre o desempenho geral do sistema, mas essa é uma tarefa que envolve muitos objetivos e condicionantes. Nas últimas duas décadas, estudos de otimização aplicados à eficiência energética de edificações ajudaram projetistas a escolher as melhores opções de projeto. No entanto, ainda há uma falta de abordagens de otimização aplicadas ao estágio inicial de projeto, que é o estágio mais influente para a eficiência energética da edificação ao longo de todo o seu ciclo de vida. Portanto, esta tese apresenta um modelo de otimização multiobjetivo para auxiliar os projetistas no partido arquitetônico da edificação, por meio do algoritmo PAES (Pareto Archived Evolutionary Strategies) com o EnergyPlus Simulator acoplado, para avaliar as soluções. O processo de busca é executado por um matriz binária onde os componentes do matriz evoluem ao longo das gerações, juntamente com os outros componentes da edificação. A metodologia visa encontrar soluções ótimas com o menor custo construtivo associado à maior eficiência energética. No estudo de caso, foi possível simular o processo de utilização do modelo de otimização e analisar os resultados em relação a: princípios bioclimáticas, desempenho econômico, desempenho ambiental, desempenho energético, usabilidade e precisão, provando que a ferramenta serve como suporte no projeto de construções. As soluções ótimas atingiram uma considerável economia de energia e emissões operacionais de CO₂ operacionais em relação ao típico, bem como retorno do investimento a curto prazo nos quatro diferentes climas.

Atualmente para analisar impactos harmônicos na tensão em um ponto de interesse em razão de várias cargas não lineares, a literatura recomenda a realização de campanhas de medição simultâneas e sincronizadas em todos os pontos suspeitos com o uso de analisadores de qualidade de energia de alto custo que geralmente não são de fácil acesso para os clientes e muitas vezes também não são para as concessionárias de energia elétrica. Para superar essa problemática, esta tese propõe um método para avaliação do impacto harmônico devido a várias cargas não lineares na distorção harmônica total de tensão usando apenas os valores True RMS da corrente de carga que já estão disponíveis em todas as instalações dos clientes. A metodologia proposta é baseada na técnica da Árvore de Regressão usando o indicador de Permutation Importance, que é validado em dois estudos de caso usando dois sistemas elétricos diferentes. O primeiro estudo de caso é ratificar o uso da Permutation Importance para medir o Harmonic Source Impact Factor – HSIF (em português, Fator de Impacto da Fonte Harmônica) de cada carga não linear em um cenário controlado, o sistema de teste IEEE-13 barras, usando a simulação ATP (Alternative Transient Program). O segundo é aplicar a metodologia a um sistema real, um Advanced Measurement Infrastructure System (AMI) implantado em um campus de uma universidade brasileira, utilizando medidores de baixo custo com apenas medições de corrente True RMS. Os resultados alcançados demonstraram a viabilidade da aplicação da metodologia proposta em sistemas elétricos reais, sem a necessidade de investimentos adicionais em analisadores de qualidade de energia de alto custo.

Nos últimos anos, tornaram-se crescentes as preocupações da população e dos governos com a proteção ao meio ambiente. Ao mesmo tempo, a utilização de combustíveis fósseis para a produção de energia elétrica ainda é elevada, devido a grande disponibilidade deste insumo energético e a tecnologia consolidada das usinas térmicas. Em função deste contexto, vem se tornando cada vez mais comum a adoção de metodologias para a otimização da operação das usinas termelétricas, não só em função do custo de combustível, mas também das emissões dos poluentes gerados, o que vem trazendo um impacto positivo na redução da poluição ambiental para geração de energia elétrica junto aos sistemas térmicos, baseados em combustíveis fósseis. Sendo assim, este processo estabelece a necessidade de pesquisas no campo do planejamento energético, baseadas normalmente na aplicação de métodos de otimização que levem em consideração os dois objetivos citados de forma integrada. Ferramentas de otimização baseadas em características metaheuríticas, como o recozimento simulado, se adequam bem a estes tipos de problemas. Neste contexto, a presente tese de doutorado tem como objetivo aplicar a otimização multiobjectivo no despacho econômico ambiental (DEA) de usinas térmicas utilizando o recozimento simulado, comparando os resultados obtidos com outras técnicas metaheuristicas. Esta ferramenta foi utilizada com uma função aptidão que envolve dois objetivos (o custo e as emissões), para encontrar o resultado ótimo, levando em consideração o desligamento dos motores menos eficientes, garantido assim a redução dos custos financeiros e da poluição.

Esta tese apresenta uma nova proposta para o pré-despacho de carga considerando o estado técnico dos motores das usinas termelétricas através da combinação de diversas técnicas de manutenção e de diagnóstico a partir da inteligência computacional via lógica Fuzzy. O diagnóstico do estado técnico dos motores é realizado usando a análise de óleo lubrificante, análise de vibrações, e termografia. Com esses dados e com a análise estatística, é possível prever quando um motor pode falhar ainda no pré-despacho de carga. Para aumentar a confiabilidade dos motores e do fornecimento da energia elétrica, se desenvolveu um Programa de Gerenciamento de Manutenção (PGM), usando ferramentas de gestão, aplicando apenas 4 pilares do TPM (manutenção produtiva total) e combinando com a manutenção preditiva e o diagnóstico, permitindo assim o gerenciamento para a diminuição das paradas corretivas dos equipamentos da usina. Alguns resultados atingidos após a implantação são: redução do custo anual de manutenção, redução da manutenção corretiva, aumento do MTBF (Mean Time Between Failures) e diminuição do MTTR (Mean Time To Repair) em todas as áreas. Além disso, o pré-despacho realizado garante que possa ser atingida a potência demandada com um alto grau de confiabilidade e qualidade.

Nas últimas décadas, a indústria de transformação, tem proporcionado a introdução de produtos cada vez mais rápidos e energeticamente mais eficientes para utilização residencial, comercial e industrial, no entanto essas cargas devido à sua não linearidade têm contribuído significativamente para o aumento dos níveis de distorção harmônica de tensão em decorrência da corrente conforme indicadores de Qualidade de Energia Elétrica do sistema brasileiro de distribuição de energia elétrico. O constante aumento dos níveis das distorções, principalmente no ponto de acoplamento comum, tem gerado nos dias atuais muita preocupação nas concessionárias e nos consumidores de energia elétrica, devido aos problemas que causam como perdas da qualidade de energia elétrica no fornecimento e nas instalações dos consumidores e isso têm proporcionado diversos estudos sobre o assunto. Com o intuito de contribuir com o assunto, a presente tese propõe um procedimento com base no processo Knowledge Discovery in Database - KDD para identificação das cargas impactantes das distorções harmônicas de tensão no ponto de acoplamento comum. A metodologia proposta utiliza técnicas de Inteligência computacional e mineração de dados para análise dos dados coletados por medidores de qualidade de energia instalados nas cargas principais e no ponto de acoplamento comum do consumidor e consequentemente estabelecer a correlação entre as correntes harmônicas das cargas não lineares com a distorção harmônica no ponto de acoplamento comum. O processo proposto consiste na análise das cargas e do layout do local onde a metodologia será aplicada, na escolha e na instalação dos medidores de QEE e na aplicação do processo KDD completo, incluindo os procedimentos de coleta, seleção, limpeza, integração, transformação e redução, mineração, interpretação, e avaliação dos dados. Com o propósito de contribuição foram aplicadas as técnicas de mineração de dados Árvore de Decisão e Naïve Bayes e foram testados diversos algoritmos em busca do algoritmo com resultados mais significativos para esse tipo de análise conforme apresentado nos resultados. Os resultados obtidos evidenciaram que o processo KDD possui aplicabilidade na análise da Distorção Harmônica Total de Tensão no Ponto de Acoplamento Comum e deixa como contribuição a descrição completa de cada etapa desse processo, e para isso foram comparados com diferentes índices de balanceamento de dados, treinamento e teste e diferentes cenários em diferentes turnos de análise e apresentaram bom desempenho possibilitando sua aplicação em outros tipos de consumidores e empresas de distribuição de energia. Evidencia também, na aplicação escolhida e utilizando diferentes cenários, que a carga mais impactante foi a sétima harmônica de corrente das centrais de ar condicionado para o conjunto de dados coletados.

O sistema de distribuição de energia elétrica está em constante evolução, com a disseminação de recursos energéticos distribuídos, redes inteligentes e a inclusão de mercados competitivos, em que o uso da eficiência energética como recurso relevante para o planejamento do setor deve ser assegurado por meio de políticas públicas. O Brasil há décadas possuí programa e política nessa área, entretanto, os resultados do seu programa para a inserção de ações de eficiência energética com recursos financeiros das concessionárias de distribuição têm impacto inferior a programas similares em outros países, somado a isso há a iminente necessidade de atender os objetivos de redução de emissões propostos pelo país na 21ª Conferência das Partes das Nações Unidas em dezembro de 2015 em Paris. Nesse contexto, a presente tese propõe o desenvolvimento de um modelo não-paramétrico, para determinação de indicadores de desempenho e classificação de projetos de eficiência energética. Contribui-se, também, com a avaliação do Programa de Eficiência Energética, por meio de uma metodologia para analisar os projetos, classificar e quantificar as variáveis, resultando em recomendações para o aprimoramento do programa. Utilizou-se uma base de dados de projetos submetidos à ANEEL pelas concessionárias do setor de distribuição de energia elétrica no período de 2008 a 2016. O modelo foi desenvolvido usando Data Envelopment Analysis (DEA), um método nãoparamétrico que utiliza programação linear para calcular as unidades mais eficientes em um determinado conjunto de unidades de tomada de decisão. Os resultados obtidos revelam que o melhor desempenho foi alcançado por projetos nas categorias industrial e de cogeração, no entanto, estes constituem apenas, 4,24 % dos projetos apresentados e 5,28 % dos investimentos totais nos últimos oito anos, indicando a necessidade de rever as estratégias regulatórias de eficiência energética. Como uma solução para a seleção de projetos com melhor desempenho, sugere-se atribuir pesos às categorias para otimizar os resultados dos projetos, através de incentivos aos projetos com melhor desempenho, sem excluir a participação de todos os outros, simplesmente fornecendo objetivos de economia de energia e redução de demanda no horário de ponta, compatíveis com as categorias com melhores resultados.

Esta tese apresenta o desenvolvimento de uma metodologia de controle preventivo com o objetivo de aumentar a capacidade de recuperação a afundamentos de tensão (FRTC) dos geradores de indução duplamente excitados (DFIG) integrados à rede elétrica. A metodologia, baseada em árvore de decisão (DT), auxilia na monitoração e no suporte à segurança e ao controle preventivo, garantindo que os sistemas eólicos permaneçam conectados após a ocorrência de perturbações na rede elétrica. Com base em estudos off-line, a DT é utilizada com o intuito de descobrir atributos inerentes ao sistema elétrico relacionado à FRTC, fornecendo um modelo de predição rápido para aplicações em tempo real. A partir dos resultados obtidos, é possível verificar que o DFIG contribui neste contexto para a segurança da operação através da disponibilidade de despacho de potência e participação no controle de tensão. Verifica-se também que o uso da DT, além de classificar com boa precisão o estado operacional do sistema, facilita de maneira significativa a tarefa do operador, uma vez que o mesmo vai estar direcionado ao acompanhamento das variáveis realmente críticas de operação para uma determinada configuração topológica do sistema elétrico.

Este trabalho analisa de forma experimental a utilização de fontes alternativas de energia para redução do consumo de óleo diesel em usinas termoelétricas do sistema isolado. Foram utilizadas misturas de óleo vegetal de palma com diesel e gás hidrogênio produzido via eletrolise da água. As misturas utilizadas como combustível foram formadas de 20% óleo de palma e 80% óleo diesel. Foi injetado no ar de admissão do motor o gás HHO produzido por uma célula eletrolítica. Os resultados experimentais mostram que a corrente elétrica influencia diretamente a produção de gás HHO, permitindo que o controle da quantidade de gás seja feito pelo ajuste da corrente elétrica. Utilizando a mistura diesel/óleo vegetal com a injeção de gás HHO no ar de admissão, identificaram-se redução no consumo específico de combustível, reduções nas emissões de CO, HC e CO2, conforme aumento da quantidade de gás HHO injetado. Esses resultados alcançados irão promover reduções significativas no consumo de óleo diesel e nas emissões dos gases de exaustão dos grupos geradores de usinas termoelétricas do sistema isolado.

A busca de formas eficazes para promover a operação segura de sistemas de potência e aumentar a compreensão dos operadores tem encorajado a pesquisa contínua de novas técnicas e métodos que possam ajudar nessa tarefa. Nesta tese, propõe-se uma abordagem para avaliar a segurança da operação de sistemas de potência para múltiplas contingências usando a técnica árvore de decisão multi-caminhos ou (MDT, do inglês “Multiway Decision Tree”). A MDT difere de outras técnicas de árvore de decisão por estabelecer, na etapa de treinamento, um valor de atributo categórico por ramo. Essa abordagem propõe o uso de topologias (contingências) como atributos categóricos. Desta forma, a MDT melhora a interpretabilidade em relação ao estado operacional do sistema de potência, pois o operador pode ver claramente as variáveis críticas para cada topologia, de modo que as regras da MDT possam ser usadas no auxílio à tomada de decisão. Essa abordagem proposta foi utilizada para avaliação da segurança em dois sistemas testes, o sistema IEEE 39 barras e o sistema da parte do Norte do Sistema Interligado Nacional (SIN), sendo que este último foi testado com dados reais de um dia de operação. A técnica proposta baseada em MDT demonstrou bom desempenho, utiliando um conjunto de regras simples e claras. Também foi realizada uma comparação dos resultados obtidos com outras técnicas baseadas em árvores de decisão e verificou-se que o MDT resultou em um procedimento mais simples para a classificação de segurança dos sistemas com boa precisão.

Uma das tarefas prioritárias para as usinas termelétricas é fornecer a demanda de energia solicitada garantindo o menor custo possível. Esta tarefa possui ainda mais importância na Região Norte do Brasil, principalmente no Polo Industrial de Manaus (PIM) e na própria cidade, onde uma grande parte desta energia é fornecida por Usinas Termelétricas (UTE). A seleção dos geradores e o seu regime de trabalho se conhece como Despacho Econômico (DE). O objetivo essencial do DE é operar as UTE satisfazendo a demanda ao menor custo de combustível possível. Entretanto, a preocupação mundial com a poluição causada pelos combustíveis fósseis nestes últimos tempos a minimizar o custo de combustível não pode ser considerado o único objetivo a atingir nas UTEs e limitar a emissão de poluentes tornou-se outro objetivo primordial. Assim, surge o Despacho Econômico Ambiental (DEA), que procura não diminuir os custos, mas também as emissões. Para resolver a otimização desta tarefa existem diversos métodos tanto determinísticos como heurísticos. Um dos métodos mais utilizados segundo a literatura é o Algoritmo Genético de Classificação Não-dominado, NSGA-II, considerando duas funções objetivos, uma função de custo de combustível e outra função de quantidade de emissões. Nesta tese, a solução proposta tem as seguintes contribuições: desenvolve uma nova e inédita função para avaliar a contaminação ambiental produzida pelas UTEs que além de minimizar a quantidade de poluentes, leva em consideração a influência dos poluentes mais nocivos para o meio ambiente. Essa função denominada Índice de Emissões é aplicada aos motores de duas UTEs da cidade de Manaus com resultados satisfatórios. O Índice de Emissões e a função tradicional custo de combustível é otimizada usando o NSGA-II, determinando soluções ótimas para a potência de saída em diversos cenários característicos e não característicos das usinas, podendo ser aplicado a qualquer termelétrica. Para analisar a viabilidade da solução proposta por esta tese, utilizaram-se um conjunto de dez unidades geradoras térmicas de uma UTE da cidade de Manaus e o Sistema de 118-barras do IEEE como estudos de caso, demonstrando a robustez da proposta no que se referem à solução apresentada. Tais resultados foram significativos, considerando Índice de Emissões e utilizando o procedimento de otimização do algoritmo de classificação não dominada II (NSGA-II). Esta nova metodologia do DEA viabiliza aos especialistas da área a redução de custos e planejamento de geração.

O uso de Bancos de Capacitores (BCs) devidamente alocados vem constituindo, por muito tempo, uma das principais estratégias utilizadas para manter variáveis elétricas tais como módulo da tensão, fator de potência e carregamento de alimentadores dentro de um nível aceitável. A constante presença de harmônicos na rede acrescenta limitações no uso dessa estratégia, no entanto. Nesse contexto, este trabalho propõe a avaliação a posteriori do Índice de Ressonância (RI) no apoio à tomada de decisão juntamente com o emprego do algoritmo evolutivo multiobjetivo, SPEA2, na solução do Problema de Alocação Ótima de Bancos de Capacitores (PAOBC) em redes de distribuição radiais trifásicas considerando os fenômenos da ressonância e amplificação harmônicas devido a presença de cargas não-lineares. O PAOBC é abordado neste estudo considerando as mudanças da impedância equivalente da rede (driving point impedance) vista a partir do ponto de alocação do respectivo banco de capacitores, seja pela variação de carga durante o dia seja pelas inúmeras manobras a que o sistema é submetido. Os resultados aqui apresentados foram obtidos a partir da rede de distribuição radial trifásica IEEE 34 barras e a rede IEEE 123 barras, nas quais foram inseridos os modelos de três fontes harmônicas comumente encontradas em casos reais. Por fim, destaca-se a praticidade do uso de rotinas multiobjetivo na resolução do PAOBC e importância da avaliação de cenários de ressonância a fim de garantir o funcionamento adequado e seguro do sistema.

Atualmente, o uso de cargas não lineares e equipamentos baseados em eletrônica de potência nas instalações residenciais, comerciais e industriais estão contribuindo para o aumento significativo dos níveis de distorção harmônica de corrente e, consequentemente de tensão, conforme observado no sistema brasileiro de distribuição de energia elétrica. O aumento contínuo dos níveis de distorção harmônica nas redes elétricas de distribuição tem causado preocupação nas concessionárias e clientes de energia, pois a presença dessas fontes de harmônico no sistema provoca, entre outros, perda da qualidade no fornecimento de energia. Com foco neste problema, a presente tese propõe o desenvolvimento de modelos de regressão não paramétrica para identificar e quantificar quais cargas não lineares podem ser consideradas fontes harmônicas principais, para as distorções de tensão em um ponto de interesse da rede elétrica. A metodologia proposta se baseia na análise de correlação de dados, utilizando modelos estatísticos de regressão não paramétrica para estabelecer a correlação entre as correntes harmônicas das cargas não lineares e a tensão harmônica no ponto de interesse. Este modelo é construído a partir das tensões e correntes harmônicas de mesma ordem respectivamente, obtidas em campanhas de medição através de qualímetros instalados nos pontos de interesse. Além disso, deve-se salientar que essas tensões e correntes harmônicas devem estar em sua unidade base, ao invés de grandezas normalizadas em relação à componente fundamental, de forma a impedir que a mesma influencie na criação do modelo de regressão. Um aspecto importante nesta metodologia está na utilização das técnicas de regressão polinomial local de Kernel, para a estimação das curvas de regressão entre a tensão e a corrente harmônica. Na validação dos modelos introduz-se o coeficiente de determinação R2 , o qual pode ser obtido a partir do coeficiente de correlação de Pearson, para mensurar o grau de precisão dos modelos desenvolvidos. A regressão não paramétrica proporciona uma grande flexibilidade na estimação do modelo de regressão, uma vez que a mesma torna possível à realização de um ajuste mais efetivo do modelo às amostras de dados, e, portanto, é capaz de caracterizar a influência de cada fonte harmônica de forma mais detalhada para todo o período de medição. Essa técnica, apresentou resultados muito mais confiáveis e supera as deficiências dos modelos de regressão linear, o qual impõe que as correntes harmônicas das outras fontes, background, não variam quando se analisa uma determinada corrente de carga. Os modelos de regressão linear e não paramétrico foram simulados aplicando-se o programa R, que é uma linguagem e ambiente para cálculos estatísticos e gráficos, e como sistema teste utilizou-se a rede de distribuição elétrica da Universidade Federal do Pará, constituído de 84 (oitenta e quatro) barras de carga em tensão de 13,8 kV. Os resultados obtidos são comparados aos modelos de regressão linear e apresentaram bom desempenhos possibilitando sua aplicação por empresas de distribuição de energia elétrica.

Devido ao crescimento industrial da Região Norte, principalmente do Polo Industrial de Manaus (PIM) e consequentemente o aumento da necessidade de geração de energia, que nesta região é fornecida em mais de 90% de seu total por Usinas Termoelétricas (UTE), tornou-se necessário a implementação de ferramentas computacionais que propiciem ao especialista, ou operador de sistemas elétricos, tomar decisões sobre o despacho de potência ótima de cada unidade geradora, contemplando não somente a redução de custos, mas também a diminuição dos índices de poluição na atmosfera. O Despacho Econômico (DE), ou despacho ótimo, é uma das tarefas mais antigas e importantes na gestão de usinas de energia elétrica, e atualmente, devido às crescentes preocupações com o meio ambiente, este problema vem sendo estendido para a otimização do Despacho Econômico e Ambiental (DEA). Esta tese tem como objetivo geral analisar uma nova proposta de solução para o antigo problema de otimização do DE e do DEA implementada por diversos métodos Determinísticos (Iteração Lambda, Programação Quadrática e Método de Newton) e métodos Heurísticos (Algoritmos Genéticos, Enxame de Partículas, Evolução Diferencial, Recozimento Simulado, Otimização por Lobo Cinzento e Colônia de Abelhas Artificiais) para o problema do DE e para o problema do DEA (Algoritmo Genético de Classificação Não-dominado, NSGA II e NSGA III), considerando o desligamento dos geradores com maior custo de operação, com a consequente redução no custo dos combustíveis. O método do custo incremental e as perdas de transmissão são utilizados para determinar os valores de potência ativa de cada unidade geradora, assegurando o balanço energético entre a potência total gerada, a demanda do sistema elétrico, as perdas, e minimizando, por outro lado, o custo total do combustível, reduzindo as emissões, e ainda melhorando a eficiência não somente dos geradores, mas também da UTE como um todo. A solução proposta nesta tese tem as seguintes contribuições: contempla o desligamento dos sistemas de geração que apresentam maior custo com combustível, reduz os custos totais permitindo uma manutenção preditiva nestas máquinas; determina soluções ótimas para a potência de saída em vários cenários característicos e não característicos das usinas, considerando variações na geração de potência ativa e na redução das emissões de gases poluentes como, NOx e o CO2. Para analisar a viabilidade da solução proposta por esta tese, utilizou-se um conjunto de dez unidades geradoras térmicas como parâmetros para o estudo de caso e três conjuntos de geradores, descritos na literatura, como sistema de teste para validação da robustez da proposta de solução apresentada. Foram aplicados diversos métodos determinísticos e de computação Bio-inspirada para a otimização mono-objetivo e multiobjetivo. Os resultados apresentados na tese, a partir da análise de vários exemplos práticos, mostram as vantagens da nova solução proposta.

Esta tese propõe um método de despacho ótimo seguro baseado em Árvore de Decisão (AD) aplicado em Redes Integradas de Energia Elétrica e de Gás Natural (RIEEGNs) considerando contingências críticas que podem causar violações dos limites operacionais. Ajustes preventivos na geração de energia elétrica e na produção de gás natural são realizados com base nas regiões de segurança e nos limites de variáveis de controle determinados pelas ADs. As regras de fácil interpretação da AD que descrevem as regiões de segurança são consideradas como restrições no problema de otimização redespacho da geração de energia elétrica e da produção de gás natural. Algumas contingências críticas específicas foram aplicadas ao sistema teste de 118 barras do IEEE integrado com uma rede teste de gás natural de 15 nós. Tais contingências são tomadas como exemplos para demonstrar uma aplicação promissora do método de despacho seguro proposto para restaurar a segurança das RIEEGNs.

O presente trabalho propõe uma metodologia para compressão de sinais de energia elétrica a partir de registros de forma de onda em sistemas de energia, utilizando algoritmos genéticos (AG) e redes neurais artificiais (RNA). O algoritmo genético é utilizado para selecionar e preservar os pontos que melhor caracterizam os contornos da forma de onda e a rede neural artificial é utilizada na compressão dos demais pontos bem como no processo de reconstrução do sinal. Assim, os dados resultantes são formados por uma parte do sinal original e pela parte complementar comprimida sob a forma de pesos sinápticos. A metodologia proposta seleciona e preserva um percentual de amostras do sinal original, que são aspectos não explorados na literatura. A metodologia foi testada usando dados reais obtidos a partir de um oscilógrafo instalado em um sistema de energiaelétrica de 230 kV. Os resultados apresentam taxas de compressão que variam de 88,36% a 95,86%* para taxas de preservação de pontos do sinal original que variam de 2,5% a 10% respectivamente.

A promoção das energias renováveis, como estratégias para mitigar as alterações climáticas é um grande desafio mundial, principalmente para países em desenvolvimento como Brasil que busca diversificar sua matriz energética a partir de fontes renováveis, mas possui restrições de custo de investimentos. Neste contexto, são necessárias ferramentas que mensurem os riscos de investimento em projetos de fontes de energia renovável. Este trabalho contribui para o desenvolvimento sustentável da Amazônia através do desenvolvimento de uma metodologia de análise de risco de investimento em projetos de eficiência energética aplicada no aproveitamento da biomassa do dendê. A crescente produção de dendê na região amazônica para geração de produtos alimentícios e biodiesel está gerando um grande volume de biomassa. Verificou-se que a utilização do resíduo da biomassa de dendê para a geração de energia e comercialização no mercado aumenta o seu valor econômico, para tanto se identificou os Critérios e Indicadores (C&I) de sustentabilidade da cadeia do dendê agrupando-os em: econômicos, ambientais, sociais e técnicos. Qualificando e quantificando os riscos que afetam os indicadores identificados. A metodologia desenvolvida foi analisada em três cenários futuros de crescimento econômico para o Brasil que foram construídos balizados nos cenários contidos no Plano Nacional de Energia 2030.

Grupo gerador é um equipamento composto por um motor de combustão interna e um alternador, responsável pela geração de energia elétrica no mundo inteiro e também em muitas comunidades isoladas na região amazônica. O uso de combustíveis de origem fóssil em grupos geradores é bastante comum, havendo uma grande dependência mundial, desse tipo de combustível. Diante de um cenário mundial com possibilidades de escassez de petróleo e água, e apesar da matriz energética diversificada, o Brasil tem forte dependência dessas duas fontes de energia para geração de eletricidade. As pesquisas envolvendo a utilização de óleo vegetal “in natura” para substituir, parcial ou totalmente, os combustíveis fósseis, ou ser misturado a outros tipos de combustível vêm crescendo. Neste trabalho, foi realizada uma modelagem e simulação computacional de um grupo gerador consumindo óleo vegetal “in natura”, enriquecido com hidrogênio e oxigênio com o objetivo de melhorar sua eficiência energética, a partir de melhorias propostas na combustão. A modelagem e simulações foram realizadas com o software AVL BOOST ® . O modelo computacional foi ajustado e validado junto a experimento realizado em um motor quatro tempos Diesel, injeção indireta, naturalmente aspirado, de 20 kW. O trabalho foi desenvolvido em duas fases. Na primeira, foi feita a substituição energética de óleo vegetal por hidrogênio, em parcelas de 0% a 20%, com intervalos de 5%. Na segunda, oxigênio, em base mássica, foi adicionado ao ar de admissão, em proporções pré-definidas, e o modelo foi simulado até que fosse atingido o limite operacional do motor. Foi considerado nas simulações, o grupo gerador operando com cargas de 75%, 80% e 100%. Nas duas etapas da investigação, os resultados indicaram um aumento na potência elétrica, diminuição do consumo específico de combustível e melhoria no rendimento global do grupo gerador. A utilização de H2 indicou aumento das emissões à plena carga. Na simulação realizada com O2, a formação de CO apresentou queda e Nox aumentou para cargas parciais. As simulações indicaram que a utilização desses dois vetores energéticos mostrou-se bastante promissora, melhorando a combustão do óleo vegetal “in natura“ e a eficiência energética do grupo gerador.

A localização de bancos de capacitores nas redes de distribuição de energia elétrica, corretamente dimensionados, busca compensar eventuais excessos de circulação de potência reativa pelas linhas, o que implica a redução de custos operacionais pela redução das perdas de energia e um aumento da capacidade de transmissão de potência ativa assegurando os níveis estabelecidos de tensão e fator de potência simultaneamente. A proliferação das cargas não lineares provocou uma mudança nos cenários de estudo dos sistemas elétricos de potência devido aos efeitos nocivos que os harmônicos gerados por elas ocasionam sobre a qualidade da energia elétrica. Considerando este novo cenário, esta tese tem como objetivo geral desenvolver uma ferramenta computacional utilizando técnicas de inteligência computacional apoiada em algoritmos genéticos (AG), para a otimização multiobjetivo da compensação da potência reativa em redes elétricas de distribuição capaz de localizar e dimensionar de forma ótima as unidades de compensação necessárias para obter os melhores benefícios econômicos e a manutenção dos índices de qualidade da energia estabelecidos pelas normas brasileiras. Como Inovação Tecnológica do trabalho a ferramenta computacional desenvolvida permite otimizar a compensação da potência reativa para melhorar do fator de potência em redes de distribuição contaminadas com harmônicos que, diferentemente de métodos anteriores, não só emprega bancos de capacitores, mas também filtros de harmônicos com esse objetivo. Utiliza-se o algoritmo NSGA-II, que determina as soluções ótimas de Pareto para o problema e permite ao especialista determinar as soluções mais efetivas. A proposta para a solução do problema apresenta várias inovações podendo-se destacar que a solução obtida permite determinar a compensação de potência reativa com capacitores em sistemas com certa penetração harmônica, atendendo a normas de qualidade de energia pertinentes, com relação aos níveis de distorção harmônica tolerados.

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.

A principal dificuldade encontrada na proteção diferencial de transformadores de potência é a correta distinção entre as correntes de inrush e as correntes de faltas internas. Tradicionalmente os relés diferenciais executam esta tarefa utilizando a técnica de restrição por harmônicos baseada na premissa de que as correntes de inrush possuem alta concentração de componentes harmônicas de segunda ordem, contudo essa técnica nem sempre é eficaz. O presente trabalho tem como objetivo apresentar a proposta de duas novas metodologias capazes de realizar a identificação e distinção entre as correntes de inrush das correntes de faltas internas na proteção diferencial de transformadores de potência através de metodologias que não dependem do conteúdo de harmônicos do sinal da corrente diferencial. A primeira metodologia proposta, denominada de método do gradiente da corrente diferencial, é baseada no comportamento do vetor gradiente, obtido através da diferenciação numérica do sinal da corrente diferencial. O critério de distinção utilizado é baseado no desvio padrão do ângulo do vetor gradiente que apresenta comportamento diferenciado para correntes de inrush e correntes de curto-circuito. A segunda metodologia proposta é baseada na capacidade de reconhecimento e classificação de padrões das redes neurais de Mapeamento Auto-organizável de Kohonen. Como padrão de entrada e de treinamento da rede neural é utilizado um vetor contendo quatro níveis do espectro do desvio padrão do ângulo do vetor gradiente da corrente diferencial nas três fases do transformador de potência. A eficácia dos métodos foi testada através da simulação de diversas situações de faltas internas e correntes de inrush, incluindo situações de “Sympathetic Inrush”, em um transformador de potência usando o software EMTP/ATP e através da implementação do algoritmo em MATLAB®, apresentando resultados altamente promissores.

Fontes renováveis de energia baseadas na geração fotovoltaica (GFV) são alternativas energéticas promissoras para a complementação da geração elétrica convencional e centralizada, como usinas térmicas a diesel que suprem potência para redes elétricas isoladas em cidades e localidades remotas na Amazônia. A alocação e o dimensionamento de geradores para aplicação como geração distribuída (GD) é um problema desafiador, com implicações técnicas e econômicas, relacionadas ao planejamento, projeto e operação da rede e, particularmente, a GFV em função das condições ambientais, principalmente radiação solar e temperatura ambiente. Esta tese apresenta uma metodologia analítica para alocar e dimensionar a potência ativa de unidades de geração fotovoltaica, composta pelo gerador FV integrado ao inversor CC/CA (GDFV) para integração, de forma concentrada ou dispersa em redes isoladas de média tensão, e contempla o atendimento de múltiplos objetivos, melhoria do perfil de tensão da rede, redução das perdas ativas e redução da participação da geração a diesel, proporcionando redução no consumo de óleo diesel e, consequentemente, redução da poluição ambiental. A solução global do método proposto constitui um compromisso em relação a esses objetivos, apresentando ponderações diferenciadas para os mesmos, de acordo com prioridades estabelecidas no planejamento do sistema elétrico sob estudo. Para validação da metodologia proposta, foram modeladas e simuladas as redes de 33 e 69 barras do IEEE e um sistema elétrico isolado, cuja usina térmica a diesel supre alimentação para a cidade de Aveiro-PA, Região Amazônica, obtendo-se como resultados dessas simulações melhoria significativa no perfil de tensão, redução nas perdas ativas e na potência de geração a diesel, de acordo com indicadores técnicos que permitem a avaliação quantitativa da integração da GDFV na rede elétrica.

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.