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Título: Reflectometria aplicada ao problema de identificação de cargas em instalações elétricas
Autor(es): Oliveira, Janaria Candeias de
Orientador: Celeste, Wanderley Cardoso
Coorientador: Coura, Daniel José Custódio
Data do documento: 28-Mar-2018
Citação: OLIVEIRA, Janaria Candeias de. Reflectometria aplicada ao problema de identificação de cargas em instalações elétricas. 2018. 85 f. Dissertação (Mestrado em Energia) - Programa de Pós-Graduação em Energia, Universidade Federal do Espírito Santo, Centro Universitário Norte do Espírito Santo, São Mateus, 2018.
Resumo: Os sistemas não intrusivos de monitoramento de cargas elétricas (NILM) possuem aplicações variadas e possibilitam um melhor e mais eficiente gerenciamento de carga pelo lado da demanda. Este trabalho tem como objetivo apresentar uma nova abordagem para a extração de características que permitam a identificação de cargas utilizando a abordagem NILM. Esta nova abordagem é aqui batizada de NILM ativa. Na identificação através de NILM ativa, um sinal de excitação é injetado no sistema, de forma que a resposta do sistema a tal sinal de excitação pode apresentar características que são específicas de cada carga, ou que pelo menos ajude a compor uma assinatura da carga, junto com outras características extraídas a partir de outros métodos, de modo a possibilitar a identificação precisa e robusta de cargas elétricas de uma smart grid. Este trabalho é fundamentado no estudo da reflectometria para a identificação ativa de cargas. A reflectometria é baseado na análise comparativa realizada em relação a um sinal de excitação inserido na linha de transmissão e o seu reflexo. Dos métodos possíveis presentes na teoria de reflectometria, usa-se neste trabalho o método TDR (Reflectometria no Domínio do tempo), baseando-se em uma abordagem de um modelo genérico para estruturas complexas com n ramificações, as quais podem ser subdivididas em grupos mais simples, como, por exemplo ,duas cargas e um ponto de excitação, dando origem a um formato em Y. É feito o uso de modelos presentes na literatura para a utilização do TDR em rede complexas, da qual se obtém a estimativa da impedância de cargas elétricas em uma rede em Y, sendo aplicado em 3 senários: rede sem perdas; rede com perdas; e de com perdas utilizando o método para rede sem perdas. Dentre as características propostas estão as cargas estimadas, suas respectivas localizações físicas na linha elétrica e o ponto de ramificação da linha elétrica. Essas características podem ser submetidas a sistemas dedicados à identificação de carga, com o intuito de melhorar o desempenho de tais sistemas, principalmente em relação a identificação de cargas com alto grau de similaridade. O método consegue estimar os valores de carga, sendo que para uma linha com perdas apresenta um erro de 0,05% para uma carga puramente resistiva e de 4,5% para uma carga em curto-circuito. Com tais resultados, é possível concluir que o TDR pode ser uma ferramenta de extração de características que propicie a identificação de cargas pelo método NILM. Entretanto, para tal feito, é necessário conhecer o valor da constante de propagação da linha de transmissão. O trabalho contribui com o emprego de um processo ativo em um sistema NILM, a fim de agregar mais dados ao conjunto de características que determinam a assinatura elétrica de uma carga, o que pode viabilizar uma melhor taxa de sucesso dos sistemas de identificação quando, por exemplo, houver cargas com alto grau de similaridade.
Non-intrusive electrical load monitoring systems (NILMs) have varied applications and enable better and more efficient demand side load management. This work aims to present a new approach for the extraction of characteristics that allow the identification of loads using the NILM approach. This new approach is here termed NILM active. In the identification through active NILM, an excitation signal is injected into the system, so that the system response to such excitation signal may have characteristics that are specific to each charge, or at least assist in composing a charge signature, along with other features extracted from other methods, in order to enable the accurate and robust identification of electric charges of a smart grid. This work is based on the study of reflectometry for the active identification of loads. The reflectometry is based on the comparative analysis performed in relation to an excitation signal inserted in the transmission line and its reflection. From the possible methods present in the reflectometry theory, the TDR (Time Domain Reflectometry) method is used, based on a generic model approach for complex structures with n branches, which can be subdivided into more groups simple, such as, for example, two loads and one excitation point, giving rise to a Y-format. The models used in the literature for the use of complex network TDR are used, from which the impedance electric charges in a Y-network, being applied in 4 senarios: lossless network; lossy network; and lossy using the lossless network method; and network with losses with distance variation. Among the proposed characteristics are the estimated loads, their respective physical locations in the electric line and the branch point of the electric line. These characteristics can be submitted to systems dedicated to the identification of cargo, in order to improve the performance of such systems, especially in relation to the identification of loads with a high degree of similarity. The method can estimate the load values, and for a lossy line it presents an error of 0.05% for a purely resistive load and 4.5% for a short-circuit load. With these results, it is possible to conclude that the TDR can be a feature extraction tool that allows the identification of loads by the NILM method. However, for this purpose, it is necessary to know the value of the propagation constant of the transmission line. The work contributes to the use of an active process in a NILM system, in order to aggregate more data to the set of characteristics that determine the electric signature of a load, which can enable a better success rate of identification systems when, for For example, there are loads with a high degree of similarity.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/10602
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