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https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/7480
Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
metadata.dc.title: | Análise do desempenho de novos métodos de predição das componentes de Clarke aplicados na estimação digital de frequência em sistemas elétricos de potência |
Autor(es): | Schons, Fábio Kaspary |
Primeiro Orientador: | Santos, Eduardo Machado dos |
Resumo: | A frequência elétrica é um parâmetro de grande importância para o pleno funcionamento dos Sistemas Elétricos de Potência (SEPs), influenciando no funcionamento e operação dos equipamentos e na qualidade da energia fornecida. Este trabalho apresenta métodos inovadores para estimação digital de frequência no SEP. As técnicas são baseadas na análise das formas de onda de tensão da rede, que são decompostas nas componentes α e β usando a Transformada de Clarke. Os valores futuros das componentes α e β são previstos através de três metodologias: Funções Derivadas, Interpolação Polinomial com Base de Newton e Predição Linear. A partir desses valores, a frequência da rede é então estimada em função do ângulo resultante do produto entre o sinal complexo de Clarke e aquele dado pela predição das componentes α e β. Os métodos propostos foram testados para sinais de frequência com variações em rampa, exponenciais e amortecidas. As metodologias foram avaliadas em termos do tempo de convergência e dos erros mínimos e máximos antes e depois da convergência, mostrando que as técnicas propostas possuem grande precisão e robustez frente às situações simuladas. Palavras-chave: Estimação Digital de Frequência. Proteção de Sistemas Elétricos de Potência. Transformada de Clarke. Interpolação Polinomial com Base de Newton. Predição Linear. Índices de Desempenho. |
Abstract: | The electrical frequency is a parameter of great importance for the full functioning of the Electric Power Systems (EPS), influencing the functioning and operation of the equipment and the quality of the energy supplied. This work presents innovative methods for digital frequency estimation in EPS. The estimation techniques are based on the analysis of the network voltage waveforms, which are decomposed into their α and β components using the Clarke Transform. The future values of the α and β components are predicted through three methodologies: Derivative Functions, Polynomial Interpolation Based with Newtonian Basis and Linear Prediction. From these values, the frequency of the network is then estimated as a function of the angle resulting from the product between the Clarke complex signal and that given by the prediction of the α and β components. The proposed methods were tested for frequency signals with ramp, exponential and damped sinusoidal variations. The methodologies were evaluated in terms of convergence time and minimum and maximum errors before and after convergence, showing that the proposed techniques have great precision and robustness in the face of simulated situations. Key-words: Digital Frequency Estimation. Protection of Electrical Power Systems. Clarke’s Transform. Derivative Functions. Polynomial Interpolation with Newtonian Basis. Linear Prediction. Performance Indices. |
metadata.dc.subject: | Engenharia elétrica Sistemas de energia elétrica Electrical engineering Electric power systems |
CNPQ: | CNPQ::ENGENHARIAS |
Idioma: | por |
metadata.dc.publisher.country: | Brasil |
metadata.dc.publisher: | Universidade Federal do Pampa |
Sigla da Instituição: | UNIPAMPA |
Campus: | Campus Alegrete |
metadata.dc.identifier.citation: | SCHONS, Fábio Kaspary. Análise do desempenho de novos métodos de predição das componentes de Clarke aplicados na estimação digital de frequência em sistemas elétricos de potência. Orientador: Eduardo Machado dos Santos. 2022. 69p. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharel em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Pampa, Curso de Engenharia Elétrica, Alegrete, 2022. |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
metadata.dc.identifier.uri: | https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/7480 |
metadata.dc.date.issued: | 28-Jul-2022 |
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Fabio_Kaspary_Schons - 2022.pdf | 1.24 MB | Adobe PDF | ???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.view??? |
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