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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/32974
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.creator | Rezende, Jaqueline Oliveira | - |
dc.date.accessioned | 2021-10-26T17:28:51Z | - |
dc.date.available | 2021-10-26T17:28:51Z | - |
dc.date.issued | 2021-10-15 | - |
dc.identifier.citation | REZENDE, Jaqueline Oliveira. Otimização de Potência Reativa em Sistemas Elétricos com Energia Solar Fotovoltaica Utilizando Algoritmo Genético. 2021. 218 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2021. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.te.2021.582. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/32974 | - |
dc.description.abstract | The electrical equipment is designed to operate within a specified voltage range, and it presents unsatisfactory performances or even does not work when it is supplied with voltages very different from their nominal values. Therefore, the electricity supplied to final consumers must comply with quality guidelines specified in regulatory standards. In Brazil, the Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) is responsible for regulating and inspecting the quality of electricity. In this context, the present research aims to optimize the reactive power in electrical systems with photovoltaic plants, to improve the voltage profile of all system buses, and contribute to the quality of electric power. For this, it is proposed a specific optimization algorithm, the genetic algorithm, which is used to determine the best reactive power values that the photovoltaic plant and the synchronous compensators must absorb from or supply to the electrical system to obtain the desired bus voltage. The proposed methodology is validated with the analysis of the 14-bar IEEE electrical system, in which a photovoltaic plant with 10.62 MW of active power was connected. Studies were carried out in six different load scenarios of the literature, in order to change the voltage levels of the original system and observe the performance of the proposed algorithm. With the analysis of the results, it is observed that the developed genetic algorithm is efficient to determine the reactive power values from the photovoltaic plant and the synchronous compensators that result in voltage level reduction or increase, allowing the system bus voltages to be as close as possible to 1.0 pu to meet ANEEL requirements. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Uberlândia | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | algoritmo genético | pt_BR |
dc.subject | genetic algorithm | pt_BR |
dc.subject | potência reativa | pt_BR |
dc.subject | reactive power | pt_BR |
dc.subject | otimização | pt_BR |
dc.subject | optimization | pt_BR |
dc.subject | sistema fotovoltaico | pt_BR |
dc.subject | photovoltaic system | pt_BR |
dc.subject | engenharia elétrica | pt_BR |
dc.subject | electrical engineering | pt_BR |
dc.title | Otimização de potência reativa em sistemas elétricos com energia solar fotovoltaica utilizando algoritmo genético | pt_BR |
dc.title.alternative | Optimization of reactive power in electrical systems with solar photovoltaic energy using genetic algorithm | pt_BR |
dc.type | Tese | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Guimarães, Geraldo Caixeta | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5516876395405680 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Oliveira, Thales Lima | - |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/7597648880114358 | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Lima, Gustavo Brito de | - |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/3547526218965223 | pt_BR |
dc.contributor.referee3 | Albertini, Madeleine Rocio Medrano Castillo | - |
dc.contributor.referee3Lattes | http://lattes.cnpq.br/0849523409183491 | pt_BR |
dc.contributor.referee4 | Tamashiro, Márcio Augusto | - |
dc.contributor.referee4Lattes | http://lattes.cnpq.br/3788819647752331 | pt_BR |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/5450777657090154 | pt_BR |
dc.description.degreename | Tese (Doutorado) | pt_BR |
dc.description.resumo | Os equipamentos elétricos são projetados para operarem dentro de uma determinada faixa de tensão e esses apresentam desempenho insatisfatório ou mesmo não funcionam quando são alimentados com tensões bem diferentes de seus valores nominais. Diante disso, a energia elétrica fornecida aos consumidores finais deve estar dentro de padrões de qualidade especificados em normas regulamentadoras. No Brasil, a Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) é a responsável for regulamentar e fiscalizar a qualidade da energia elétrica. Neste contexto, a presente pesquisa possui como objetivo otimizar a potência reativa em sistemas elétricos que possuem conectado uma usina fotovoltaica, objetivando melhorar o perfil de tensão de todas as barras desse sistema, de forma que essas atinjam níveis próximos de 1,0 pu e contribuam com a qualidade da energia elétrica. Para isso, é proposto a utilização de um algoritmo específico para otimização, o algoritmo genético, para determinar os melhores valores de potência reativa que a usina fotovoltaica e os compensadores síncronos do sistema elétrico devem absorver ou fornecer ao sistema para obter a tensão desejada em todas as barras do mesmo. A metodologia proposta é validada com a análise do sistema elétrico do IEEE de 14 barras, no qual foi conectada uma usina fotovoltaica com 10,62 MW de potência ativa. Foram realizados estudos em seis cenários de cargas diferentes da literatura, para alterar os níveis de tensão do sistema original e observar a atuação do algoritmo proposto. Com a análise dos resultados, observa-se que o algoritmo genético desenvolvido é eficiente para determinar os valores de potência reativa da usina fotovoltaica e dos compensadores síncronos que resultam na redução ou elevação dos níveis de tensão, permitindo que as tensões das barras do sistema sejam mais próximas possíveis de 1,0 pu para atender aos requisitos da ANEEL. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica | pt_BR |
dc.sizeorduration | 218 | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA | pt_BR |
dc.identifier.doi | http://doi.org/10.14393/ufu.te.2021.582 | pt_BR |
dc.crossref.doibatchid | 49cb0c28-dc10-4f2d-91a7-331961969d48 | - |
dc.subject.autorizado | Engenharia elétrica | pt_BR |
dc.subject.autorizado | Algorítmos genéticos | pt_BR |
dc.subject.autorizado | Geração de energia fotovoltaica | pt_BR |
Appears in Collections: | TESE - Engenharia Elétrica |
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