Título: Método de Clusterização Fuzzy C-Means para detecção de ilhamento em conversores eletrônicos

Título alternativo: Fuzzy C-Means Clustering method for island detection in electronic converters

Autoria de: Douglas Roberto Fernandes Damasceno

Orientação de: Silvia Costa Ferreira

Coorientação de: Daniel Furtado Leite

Presidente da banca: Silvia Costa Ferreira

Primeiro membro da banca: Daniel Furtado Leite

Segundo membro da banca: Belisario Nina Huallpa

Palavras-chaves: Detecção de ilhamento, Conversores eletrônicos, Microrrede, Clusterização, Fuzzy C-Means

Data da defesa: 18/11/2019

Semestre letivo da defesa: 2019-2

Data da versão final: 26/11/2019

Data da publicação: 26/11/2019

Referência: Damasceno, D. R. F. Método de Clusterização Fuzzy C-Means para detecção de ilhamento em conversores eletrônicos. 2019. 48 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Controle e Automação Bacharelado)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2019.

Resumo: Este trabalho apresenta uma estratégia de detecção de ilhamento para microrredes com conversores eletrônicos com base em uma técnica de aprendizagem de máquina não supervisionado. O método tem por agrupar padrões de comportamento em amostras do sistema. Foram extraídos do sistema, no ponto de acoplamento comum (PCC), valores de tensão e corrente. Estes dados serviram como entrada para um Filtro Adaptativo no intuito de monitorar sete variáveis, sendo a frequência (f), o valor eficaz da tensão (mathbitVmathbf1) e da corrente (mathbitImathbf1), distorção harmônica total da tensão (mathbitTHDmathbitV) e da corrente (mathbitTHDmathbitI), potência ativa (mathbitP) e reativa (mathbitQ), obtidas por meio de simulação na ferramenta SIMULINK® do software MATLAB®. O método proposto utilizou a técnica passiva, visando não interferir nos parâmetros do sistema. Com a finalidade de obter situações realísticas, simulou-se o sistema com variações de cargas e, ao ocorrer o ilhamento, os parâmetros para a carga final e o tempo máximo para a detecção foram regidos pela norma IEEE 1547. Uns dos principais objetivos deste trabalho foi diminuir as zonas de não-detecção (ZNDs), e obter o menor tempo e eficiência possível de detecção. A primeira parte deste trabalho consiste em uma revisão bibliográfica dos tópicos relacionados à detecção de ilhamento, sistemas fuzzy, clusterização e algoritmos de pré-processamento. Na segunda parte do trabalho é apresentado um artigo, no qual a metodologia e os resultados são evidenciados.

Abstract: This paper presents an island detection strategy for microgrids with electronic converters based on an unsupervised clustering algorithm. The method is based on clustering patterns of behaviors uncovered from the data. Voltage and current features were extracted from the power system at the point of common coupling (PCC). These features were used as input to an Adaptive Filter in order to monitor seven variables, namely, frequency (f), effective values of voltage (mathbitVmathbf1) and current (mathbitImathbf1), voltage and current harmonic distortion (mathbitTHDmathbitV) (mathbitTHDmathbitI), active power (P), and reactive power (Q), obtained from a simulations in the SIMULINK® tool of the MATLAB® software. The proposed method used a passive technique aiming not to interfere in the system parameters. In order to obtain realistic situations, the system is simulated with load variations and, in case of islanding, the parameters for the load and maximum detection time are governed by the IEEE 1547 standard. One of the main objectives of this study was to decrease the non-detection zones (NDZs), and to obtain the shortest possible detection time, effectively. The first part of this study consists of a bibliographical review of the topics related to islanding detection, fuzzy systems, clustering, and preprocessing algorithms. In the second part, a paper is presented, in which the methodology and the results are highlighted.

URI: sip.prg.ufla.br/publico/trabalhos_conclusao_curso/acessar_tcc_por_curso/
engenharia_de_controle_e_automacao/20192201421438

URI alternaviva: repositorio.ufla.br/handle/1/44411

Curso: G022 - ENGENHARIA DE CONTROLE E AUTOMAÇÃO (BACHARELADO)

Nome da editora: Universidade Federal de Lavras

Sigla da editora: UFLA

País da editora: Brasil

Gênero textual: Trabalho de Conclusão de Curso

Nome da língua do conteúdo: Português

Código da língua do conteúdo: por

Licença de acesso: Acesso aberto

Nome da licença: Licença do Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras

URI da licença: repositorio.ufla.br

Termos da licença: Acesso aos termos da licença em repositorio.ufla.br

Detentores dos direitos autorais: Douglas Roberto Fernandes Damasceno e Universidade Federal de Lavras

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