Resumo: O objetivo deste trabalho é projetar e implementar um software eficiente de self-healing em sistemas de distribuição de energia elétrica trifásicos, usando as leituras dos medidores inteligentes instalados na rede e considerando a operação dos geradores distribuídos (GD). Self-healing é a capacidade de um sistema de distribuição para se restaurar automaticamente após a identificação e isolamento de uma falta permanente na rede. Em função dos parâmetros do sistema e das medidas, o esquema de self-healing proposto deve: a) estimar as demandas dos nós, no estado de pré e pós-falta, através de um estimador de estado trifásico e um modelo de previsão da demanda ao curto prazo, b) identificar a zona da rede onde existe uma falta permanente, e c) gerar a sequência de operações das chaves instaladas ao longo do sistema para isolar a zona com falta e restaurar o serviço de energia do maior número de usuários desenergizados, no menor tempo possível, e com mínima intervenção humana. Foi desenvolvida uma ferramenta computacional com um entorno gráfico amigável capaz de ler e processar os dados elétricos e geográficos das redes trifásicas, os parâmetros das fontes de GD, as leituras dos medidores inteligentes, e o estado de operação das chaves remotamente controláveis. Um algoritmo de estimação de estado trifásico determinará continuamente as injeções de potência nos nós em função das medidas registradas pelos medidores. Em caso de falta permanente, um modelo de localização de faltas, baseado nas leituras dos medidores e dos indicadores de falta instalados na rede, fornecerá o local aproximado da falta. Após localizar a falta e, segundo o valor das demandas estabelecidas pelo estimador de estado, o esquema de restauração fornecerá a sequência de operações das chaves para levar o sistema até um estado restaurativo eficiente. Modelos de otimização matemática serão desenvolvidos para representar o estimador de estado e o problema de restauração trifásica, respectivamente. O método de localização de falta utilizado será uma versão melhorada do método basedo em medida esparsas e a matriz de impedância das barras. A meta-heurística Tabu Search será utilizada para resolver os modelos de otimização propostos. O modelo ARIMA será utilizado para a previsão da demanda. O software de self-healing será testado utilizando sistemas reais Ver menos

Abstract: The main objective of this theses is to design and to implement a centralized self-healing software for unbalanced three-phase electrical distribution systems (EDS), using the information provided by smart meters and considering distributed generation (DG). Self-healing is the ability of the EDS to automatically restore themselves in case of a permanent fault. According to the data gathered by smart meters and the EDS's parameters, the proposed self-healing software is able to: a) estimate the nodal demands during the pre and post-fault status, using a three-phase state estimator and a short-term load forecasting method, b) identify the zone wherein a permanent fault is located, and c) generate the sequence of operations that must be deployed by the remote-controlled switches installed along the system. Ultimately, the self-healing scheme will isolate the faulty section of the network and restore the service of as many customers as possible, in the least amount of time and with minimal human intervention. The proposed self-healing software will have a friendly graphical user interface to simplify the data acquisition process and to present the results, considering geographic data, dispatchable DG units, smart meters and remote-controlled switching devices. A three-phase state estimator will continuously calculate the power demands at the nodes. In case of a permanent fault, the fault location algorithm will use the smart meters' data and the fault indicators signals to establish the zone where a permanent fault is most probably located. After finding the faulty section of the system and the estimated post-fault demands, an optimal service restoration will be deployed in order to determine the sequence of switch operations. Mathematical optimization models will be used to represent the three-phase state estimator and the service restoration process. An enhanced bus-impedance-matrix-based fault-location method will be also implemented. The methodology used to solve the optimization models will be the metaheuristic \emph{Tabu {Search}}. The short-term load forecasting method will be an adaptation of the seasonal ARIMA models. The proposed self-healing scheme will be tested using real EDS Ver menos