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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32427| Título: | Solução do problema estimação de estado usando ferramentas de análise de dados |
| Título(s) alternativo(s): | Solving the state estimation problem using data analysis tools |
| Autor(es): | Souza, David Silva Marques de |
| Orientador(es): | Flórez, Hugo Andrés Ruiz |
| Palavras-chave: | Aprendizado do computador Otimização matemática Inteligência computacional Machine learning Mathematical optimization Computational intelligence |
| Data do documento: | 25-Mai-2022 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Medianeira |
| Citação: | SOUZA, David Silva Marques de. Solução do problema estimação de estado usando ferramentas de análise de dados. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2022. |
| Resumo: | A determinação do ponto de operação em regime permanente é uma atividade indispensável realizada com o intuito de garantir que o Sistema Elétrico de Potência opere dentro dos limites operativos estabelecidos. Para determinar o ponto de operação de um Sistema Elétrico de Potência é necessário calcular os módulos e os ângulos das tensões nodais. Dentre as metodologias usadas para tal finalidade encontra-se o estimador de estado. Embora o estimador de estado tenha sido amplamente usado e divulgado na literatura especializada, existem situações particulares nas quais o estimador de estado não consegue determinar satisfatoriamente o ponto de operação de um Sistema de Potência. Este trabalho verifica o desempenho de técnicas de inteligência computacional para esta análise com o auxílio das linguagens de programação Python e AMPL. Um banco de dados com múltiplos cenários de medição do sistema de potência adotado, o IEEE 14 Bus, fora criado a fim de implementá-las. Estas informações foram utilizadas para o treinamento de três métodos de aprendizado de máquina: a Máquina de Vetor de Suporte, a Árvore de Decisão, e a Rede Neural Perceptron Múltiplas Camadas. As modelagens elaboradas foram analisadas no que diz respeito a sua capacidade de generalização e a exatidão dos resultados adquiridos frente aos obtidos pela estimação de estados. Os desempenhos dos métodos de inteligência computacional foram comparados a partir de uma abordagem estatística utilizando métodos estatísticos. Os modelos obtidos se mostram eficazes para a determinação do ponto operacional do sistema elétrica de potência, com resultados bem similares ao da metodologia convencional. |
| Abstract: | The determination of the operating point in steady-state is an essential activity carried out to guarantee that the Electric Power System operates within the established operating limits. To determine the operating point of an Electric Power System, it is necessary to calculate the modules and angles of the nodal voltages. Among the methodologies used for this purpose is the state estimator. Although the state estimator has been widely used and published in the specialized literature, there are particular situations in which the state estimator cannot satisfactorily determine the operating point of a Power System. This work verifies the performance of computational intelligence techniques for this analysis with the aid of Python and AMPL programming languages. A database with multiple measurement scenarios of the adopted power system, the IEEE 14 Bus, was created to implement them. His data was used to train three machine learning methods: the Support Vector Machine, the Decision Tree, and the Multilayer Perceptron Neural Network. The models elaborated were analysedin terms of their generalization capacity and the accuracy of the results obtained with those obtained by the state estimation. The performance of computational intelligence methods wascompared from a statistical approach using statistical methods. The models obtained are effective in determining the operating point of the electrical power system, with results very similar to the conventional methodology. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32427 |
| Aparece nas coleções: | MD - Engenharia Elétrica |
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