
Universidade Federal de Santa catarina (UFSC)
Programa de Pós-graduação em Engenharia, Gestão e Mídia do Conhecimento (PPGEGC)
Detalhes do Documento Analisado
Centro: Tecnológico
Departamento: Engenharia Elétrica/EEL
Dimensão Institucional: Pesquisa
Dimensão ODS: Ambiental
Tipo do Documento: Projeto de Pesquisa
Título: DESENVOLVIMENTO DE UMA METODOLOGIATÉCNICA DE CONTROLE VOLT/VAR PARA APLICAÇÃO EM REDES DE DISTRIBUIÇÃO ATIVAS
Coordenador
- MIGUEL MORETO
Participante
- GUSTAVO GRÜBLER DE SOUZA
- MIGUEL MORETO (D)
Conteúdo
O sistema elétrico de potência (sep) vem se tor...o sistema elétrico de potência (sep) vem se tornando cada vez mais complexo, a partir do incremento de novos equipamentos tecnológicos ao longo do sistema, como cargas não lineares e conversores de frequência. com o emprego desses equipamentos, podem ocorrer flutuações de tensão ao longo das redes de distribuição, o que dificulta a realização de um controle local, tornando-o muitas vezes ineficaz. como tentativa de melhorar o controle da rede e impedir que ocorram flutuações fora dos níveis aceitáveis de tensão, tem-se estudado diversas formas e métodos de tentar solucionar o problema. um desses novos métodos é o controle volt/var (volt/var control - vcc, do inglês), que tem por objetivo manter níveis aceitáveis de tensão ao longo das redes de distribuição, de forma a minimizar perdas e limitar o número de operações de comutação em determinados equipamentos. dessa forma, este projeto tem como propósito definir e testar uma metodologia de controle volt/var em sistemas de distribuição, elaborando um algoritmo que controle e realize os ajustes necessários para manter as tensões nos níveis adequados. inicialmente o algoritmo terá como base a técnica da lógica fuzzy, na qual traz uma alta eficiência computacional ao lidar com sistemas não lineares. a rede de distribuição será simulada utilizando o software opendss, que faz simulações de fluxo de potência e mostra as tensões ao longo das barras do sistema. a programação da metodologia será em linguagem python, para fazer a execução do algoritmo e integrar os dados obtidos no opendss ao programa.
Pós-processamento: Índice de Shannon: 3.72991
ODS 1 | ODS 2 | ODS 3 | ODS 4 | ODS 5 | ODS 6 | ODS 7 | ODS 8 | ODS 9 | ODS 10 | ODS 11 | ODS 12 | ODS 13 | ODS 14 | ODS 15 | ODS 16 |
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3,35% | 3,20% | 6,40% | 4,21% | 3,56% | 4,15% | 17,23% | 3,71% | 16,97% | 5,17% | 6,49% | 5,58% | 3,47% | 5,43% | 3,03% | 8,07% |
ODS Predominates


3,35%

3,20%

6,40%

4,21%

3,56%

4,15%

17,23%

3,71%

16,97%

5,17%

6,49%

5,58%

3,47%

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3,03%

8,07%