Allocation and sizing of single tuned passive filters in three-phase distribution systems for power quality improvement

Melo, Igor D.; Pereira, J.L.R.; Variz, Abilio Manuel; Ribeiro, Paulo F.

doi:10.1016/j.epsr.2019.106128

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“…Na Tabela 1 é mostrado os bancos de capacitores, em kVAr, que são utilizados na simulação, tanto como compensador reativo quanto para filtros passivos. Os indutores dos filtros passivos são calculados por fase segundo (Melo, 2020). Os filtros podem ser sintonizados para duas frequências harmônicas (quinta e sétima).…”

Section: Função Objetivounclassified

Alocação de Capacitores e Filtros Passivos em Rede de Distribuição de Energia Elétrica Utilizando o Algoritmo Genético Chu-Beasley

Lima

Semensato

2020

Anais Do Congresso Brasileiro De Automática 2020

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A proposta deste artigo é a alocação de banco de capacitores e filtros passivos em rede de distribuição de energia elétrica de 34 barras para compensar a potência reativa da rede elétrica e filtrar as componentes harmônicas. Para a simulação foi utilizado o software OpenDSS integrado ao Matlab. O objetivo é minimizar a soma dos custos das perdas elétricas, dos capacitores e dos indutores, atendendo as restrições operacionais da rede de energia elétrica. São alocados três geradores fotovoltaicos na rede elétrica. Os geradores possuem inversores de frequência que injetam harmônicas na rede elétrica. Os filtros passivos são alocados na rede para filtrar as harmônicas nocivas, garantir uma operação segura da rede elétrica e reduzir as perdas elétricas. Outra restrição que as harmônicas podem infringir na rede é o limite de distorção harmônica total recomendada na IEEE STD 519-2014. A meta-heurística utilizada para buscar a melhor solução para o problema é o algoritmo genético Chu-Beasley. Os estudos desta pesquisa ajudarão as concessionárias de energia elétrica na redução das perdas elétricas, elevação da tensão nas barras e evitar ressonância harmônica na rede.

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Section: Função Objetivounclassified

Alocação de Capacitores e Filtros Passivos em Rede de Distribuição de Energia Elétrica Utilizando o Algoritmo Genético Chu-Beasley

Lima

Semensato

2020

Anais Do Congresso Brasileiro De Automática 2020

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“…Devido ao crescimento contínuo de cargas não lineares, advento da eletrônica de potência e uso intensivo de fontes renováveis alternativas, diversos problemas associados à qualidade de energia podem ser exacerbados nas redes incluindo desvios de frequência, variações de tensão de curta, longa duração e distorções harmônicas [1,2,3]. Essas últimas são as principais causadoras de diversos problemas como sobreaquecimento de motores, redução de vida útil de transformadores, vibração mecânica de máquinas, aumento de perdas elétricas em fios e cabos [4].…”

Section: Introductionunclassified

Estimação Robusta De Estados Harmônicos Considerando Supressão De Erros Grosseiros: Uma Abordagem Usando Um Modelo De Otimização / a Robust Harmonic State Estimation Considering Bad Data Suppression: An Approach Using an Optimization Model

Melo

Almeida

2021

BJD

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Neste trabalho, um modelo de otimização é formulado para se estimar estados harmônicos a partir de um algoritmo robusto à introdução de erros grosseiros. Na abordagem proposta, magnitudes e ângulos de tensões harmônicas são as variáveis de estados a serem determinadas pela solução do problema de otimização proposto. Medições fasoriais sincronizadas são consideradas para a abordagem sendo o sistema IEEE de 14 barras utilizado para validar o método proposto e atestar a eficiência do mesmo considerando cargas não lineares conectadas ao sistema. Comparações são realizadas com um fluxo de potência e o método tradicional dos Mínimos Quadrados Ponderados (MQP). A fim de se melhorar o desempenho computacional do processo da estimativa de estados para cada ordem harmônica, o uso de processamento paralelo é adotado. Palavras-chave: estimação de estados; qualidade de energia; distorção harmônica; fluxo de potência.

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“…A barra 33 condizà barra de subestação e as demais representam barras de carga. As fases do sistema são desequilibradas entre si, sendo os dados de linha e carga do sistema apresentados em (Melo et al, 2020 Os cenários apresentados a seguir mostram os resultados do problema de otimização, considerando que não haverá fluxo reverso na subestação, assim como estabelecido pela restrição (8). Deseja-se analisar, além da máxima capacidade de hospedagem (MCH), qual influência a inserção de GD causaà tensão das barras vizinhas aos barramentos escolhidos, e ao sistema como um todo.…”

Section: Introductionunclassified

Análise da capacidade de hospedagem de geração distribuída em redes de distribuição através de um modelo de otimização

Escarati

Melo

Diogo

et al. 2020

Anais Do Congresso Brasileiro De Automática 2020

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Este artigo apresenta uma metodologia cujo objetivo é determinar a máxima capacidade de hospedagem de geração distribuída em sistemas trifásicos de distribuição. Um problema de otimização é formulado almejando-se maximizar a inserção de geração distribuída (GD) considerando restrições relativas às magnitudes de tensões nos barramentos do sistema, fator de desequilíbrio entre fases, e reversão de fluxo na subestação. Um índice é proposto para avaliar a quantidade de inserção de GD em relação à carga nominal do sistema sob análise. Testes são conduzidos usando o sistema IEEE 33 barras com o objetivo de validar, analisar diversos estudos de casos e mostrar a versatilidade e utilidade do método proposto.

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Allocation and sizing of single tuned passive filters in three-phase distribution systems for power quality improvement

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Alocação de Capacitores e Filtros Passivos em Rede de Distribuição de Energia Elétrica Utilizando o Algoritmo Genético Chu-Beasley

Alocação de Capacitores e Filtros Passivos em Rede de Distribuição de Energia Elétrica Utilizando o Algoritmo Genético Chu-Beasley

Estimação Robusta De Estados Harmônicos Considerando Supressão De Erros Grosseiros: Uma Abordagem Usando Um Modelo De Otimização / a Robust Harmonic State Estimation Considering Bad Data Suppression: An Approach Using an Optimization Model

Análise da capacidade de hospedagem de geração distribuída em redes de distribuição através de um modelo de otimização

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