Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/321863
Type: TESE DIGITAL
Title: Análise e previsão de carga crítica ativa e reativa do Sistema Elétrico Brasileiro
Title Alternative: Analysis and prediction of active and reactive critical load of the Brazilian Electrical System
Author: Barreto, Mateus Neves, 1989-
Advisor: Ohishi, Takaaki, 1955-
Abstract: Resumo: Para garantir a segurança de operação do Sistema Elétrico Brasileiro é necessário realizar alguns estudos considerando cenários operativos críticos. O objetivo principal de um sistema de energia elétrica é atender as necessidades em termos de consumo de energia elétrica e por isso todos os processos de tomada de decisão, em planejamento da expansão, planejamento da operação e operação do sistema, são baseados em alguma estimativa do comportamento do mercado consumidor. O Operador Nacional do Sistema Elétrico Brasileiro (ONS) executa estudos de planejamento de operação do Sistema Elétrico, tais como, definição de agendamento de manutenções e pequenos reforços na rede de transmissão e distribuição, com o intuito de garantir uma maior segurança. Tais estudos são realizados considerando cenários críticos de operação alguns meses à frente. Neste contexto, as expectativas extremas de carga podem ser representadas pela curva de carga crítica ativa e reativa. Esta curva é semelhante a curva de carga diária, possuindo 24 horas, porém composta pela carga extrema mensal em cada intervalo de tempo, onde cria-se um histórico para cada tipo de dia (dias úteis, sábados, domingos e feriados). Esta tese apresenta a previsão da curva de carga ativa e reativa para alguns meses à frente utilizando vários modelos e métodos de previsão, tais como Redes Neurais Artificiais, Support Vector Regressors e Suavização Exponencial de Holt-Winters. Porém, antes de se realizar as previsões, são apresentadas técnicas para tratar e analisar as curvas de carga. Dentre as técnicas apresentadas estão a identificação e tratamento de dados anômalos e/ou corrompidos (outliers), tipificação da curva de carga diária, semanal, mensal e anual, utilizando decomposição no domínio da frequência. Também estão inclusas, técnicas de tipificação dos dados e identificação e tratamento de transferência de carga entre barramentos. As contribuições geradas pelos resultados desta tese são importantes para o mercado de operação e planejamento do Sistema Elétrico, gerando uma maior segurança na tomada de decisão em tarefas cruciais. Além dos modelos de previsão da curva de carga crítica ativa e reativa, como resultado, esta tese também gerou ferramentas de análises que possibilitam e facilitam análises e tratamento dos dados de carga visando uma maior qualidade dos mesmos. Finalmente, destaca-se a contribuição com as ferramentas de tipificação, que genericamente podem ser utilizadas em vários setores

Abstract: In order to ensure operational safety of the Brazilian Electrical System it is necessary to perform some studies considering the critical operating scenarios. The goal of an electric power system is to meet the demand load in consumption side, due to this fact, all decision-making processes, in expansion and operation planning, and operation of the system, are based on some estimation of the behavior of the consumer market. The Brazil Independent System Operator (Operador Nacional do Sistema Elétrico Brasileiro - ONS) carries out planning studies for the operation of Electrical System, such as the definition of scheduling of maintenance and small reinforcements in the transmission and distribution network, in order to guarantee greater safety. Such studies are performed considering critical operating scenarios some months ahead. Following this context, extreme load expectations can be represented by the active and reactive critical load curve. This curve is comparable to the daily load curve, having 24 hours, but composed by the extreme monthly load at each time interval, where a history is created for each type of day (Weekdays, Saturdays, Sundays and holidays). This thesis presents the active and reactive load curve forecasting for several months ahead using various models and prediction methods, such as Artificial Neural Networks, Support Vector Regressors and Exponential Smoothing of Holt-Winters. However, before performs the forecasting, techniques like treatment and analysis of load curves are presented. Among the techniques presented are the identification and treatment of outliers, daily, weekly, monthly and annual load curve typification using frequency domain decomposition (FDD). As well as the inclusion of data characterization and identification and treatment of bus load transference due switching process. The contributions generated by the results of this thesis are very important to the market of operation and planning of the Electric System, granting a safety security in the decision making in crucial tasks. In addition to the active and reactive critical load curve forecasting models, as a result, this thesis also generated data analysis tools that enable and makes easier the analysis and treatment of load data aiming at a higher quality of the same. Finally, we highlight the contribution with the typification tools of load curves, which can be generically used in several sectors
Subject: Previsão de Carga
Tipificação
Limpeza de dados
Sistemas de segurança
Segurança
Editor: [s.n.]
Date Issue: 2017
Appears in Collections:FEEC - Tese e Dissertação

Files in This Item:
File SizeFormat 
Barreto_MateusNeves_D.pdf3.18 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.