Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10216/19514
Author(s): Maria Helena Vasconcelos
Title: Avaliação e Controlo de Segurança de Redes Interligadas com Grande Penetração Eólica com base em Métodos de Aprendizagem Automática
Issue Date: 2007
Abstract: This thesis presents a methodology that, based on automatic learning methods, performs fast and accurate prediction of the dynamic security of interconnected power systems having an increased penetration of wind power, and where the fault ride through capabilities of these power facilities have not been entirely adopted. An algorithm is also presented that, based on the same techniques, identifies, in real-time, preventive control measures for these kinds of electrical systems. These measures consist in suggestions that are presented to the operators of a control area, in order to help them to keep the system able to withstand to pre-specified disturbances, which involve a significant and sudden loss of wind power production, without violating the system dynamic security criteria.In these methodologies, the system dynamic behaviour was evaluated regarding to quasi-steady-state overloads in transmission lines that violate the defined security thresholds for temporary overloads. The quality of the results provided by these proposed methodologies was evaluated by applying them to a security problem of an interconnected system that was created with test purposes.In order to obtain accurate prediction of system security, regarding to the dynamic problem under analysis, the following automatic learning techniques were applied: artificial neural networks, linear regression models and the hybrid structure that results from applying linear regression models in the leafs of a regression tree.The research leading to this thesis was carried out at FEUP (Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto) and at INESC Porto (Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores do Porto).
Description: Nesta dissertação é apresentada uma metodologia que, com base em métodos de aprendizagem automática, permite avaliar de forma rápida a segurança dinâmica de operação de áreas de controlo de sistemas eléctricos interligados que explorem elevadas penetrações de produção eólica, onde os requisitos de capacidade de sobreviver a cavas de tensão não tenham sido totalmente adoptados. Apresenta-se também um algoritmo que, com base nas mesmas técnicas, permite identificar, em ambiente de tempo real, medidas de controlo preventivo para este tipo de sistemas eléctricos. Estas medidas consistem em sugestões que apoiem os operadores, de uma determinada área de controlo, na tomada de acções que garantam que o sistema seja capaz de suportar perturbações pré-especificadas, que envolvam uma perda significativa de produção eólica, sem que sejam violados os critérios de segurança dinâmica do sistema.Nestas metodologias, a segurança dinâmica do sistema foi avaliada atendendo à ocorrência de sobrecargas em regime quasi-estacionário, em ramos da rede de transmissão, que violem os limites definidos como aceitáveis para sobrecargas temporárias. A qualidade dos resultados fornecidos pelas metodologias propostas foi avaliada por aplicação a um problema de segurança de uma rede interligada que se criou para teste.No sentido de obter estimativas precisas sobre a segurança do sistema, atendendo ao tipo de problema dinâmico em análise, foi testada a capacidade das redes neuronais artificias, de modelos de regressão linear e da estrutura híbrida que resulta da utilização de modelos de regressão linear nas folhas de uma árvore de regressão.O trabalho de investigação que conduziu à elaboração desta dissertação decorreu na FEUP (Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto) e no INESC Porto (Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores do Porto).
Subject: Outras ciências da engenharia e tecnologias
Other engineering and technologies
Scientific areas: Ciências da engenharia e tecnologias::Outras ciências da engenharia e tecnologias
Engineering and technology::Other engineering and technologies
URI: https://repositorio-aberto.up.pt/handle/10216/19514
Document Type: Tese
Rights: openAccess
License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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