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Title: Localização de faltas no sistema de distribuição utilizando o algoritmo de seleção clonal.
Authors: Souza, Laura Freitas
metadata.dc.contributor.advisor: Zvietcovich, Wilingthon Guerra
metadata.dc.contributor.referee: Zvietcovich, Wilingthon Guerra
Keywords: Energia elétrica - distribuição
Localização de faltas
Sistemas de energia elétrica
Issue Date: 2022
Citation: SOUZA, Laura Freitas. Localização de faltas no sistema de distribuição utilizando o algoritmo de seleção clonal. 2022. 53 f. Monografia (Graduação em Engenharia Elétrica) – Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2022.
Abstract: Este trabalho, apresenta a formulação matemática e a implementação computacional de uma aplicação da técnica de otimização Algoritmo de Seleção Clonal para resolver o problema de localização de faltas na Redes de Distribuição de Energia Elétrica, com a finalidade de evitar prejuízos na deterioração de indicadores de Qualidade de Energia Elétrica auxiliando ao Centro de Operação de Distribuição de uma empresa de distribuição a direcionar as equipes de manutenção diante de ocorrências de faltas elétricas. O Algoritmo de Seleção Clonal é inspirado no comportamento do sistema imunológico dos mamíferos frente aos agentes infecciosos. Na aplicação desta técnica, são utilizadas estratégias adequadas ao problema de localização de faltas com o objetivo de aumentar sua eficiência e evitar possíveis casos de simetria de soluções. Somada à alocação de um número reduzidos de medidores na rede, torna-se um método viável para as concessionárias de energia. Os testes foram realizados nos sistemas de distribuição radial IEEE-33 e IEEE-69 barras e, através dos resultados, foi possível verificar a convergência do algoritmo para soluções precisas em relação aos locais reais de falta.
metadata.dc.description.abstracten: This research project is focused on introducing the Clonal Selection Algorithm formulation and its respective implementation as an optimization technique, used to solve fault localization problems at the distribution grid. In this project this algorithm is applied in order to avoid Energy Quality Indicators to decrease as well as to assist Distribution Operation Center on heading the maintenance teams at ground whenever an electric fault occurs. The Clonal Selection Algorithm is inspired by the mammals’ immunological system when standing up to infections. On its application, proper fault location techniques are used aiming at increasing its efficiency and avoiding cases with symmetrical solutions while using a reduced number of electric meters, providing a cost-feasible method for distribution companies. The tests were realized using the IEEE-33 and IEEE-69 bus radial distribution system and its results have shown the algorithm convergence towards precise solutions in terms of real fault location.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/4067
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