Dissertação

Phase Identification in Low Voltage Grids: Experimenting over different data analytics approaches under laboratorial conditions EVALUATED

A rede de distribuição de baixa tensão frequentemente não possui informação atualizada sobre a conectividade à fase de cada cliente. Este facto origina obviamente ineficiências na gestão do equilíbrio trifásico, o que por sua vez pode gerar ineficiências operacionais tais como aumento de perdas ou desequilíbrios de tensão desnecessários. Contudo, com a instalação de smart meters e a consequente disponibilização de dados de consumos de energia de clientes a intervalos de tempo pré-determinados é possível estimar a ligação à fase de cada cliente, assumindo que está também disponível informação sobre o consumo agregado por fase nas subestações, com a mesma resolução de tempo. Nesta tese, um conjunto de abordagens tutoriais de data analytics que permitem identificar a conectividade à fase subjacente dos clientes com base no seu histórico de consumos e totais agregados por fase nas subestações foi estudado. Com base nesse estudo, um novo método que aplica a regressão linear multivariada foi implementado e o seu desempenho comparado com um método proposto na literatura, que utiliza Análise dos Componentes Principais [1]. A experimentação é realizada não só em (i) condições laboratoriais, nas quais a informação agregada por fase nas subestações é construída de forma a replicar perdas da rede típicas, ruído aleatório, roubos de energia da rede e erros de assincronismo e enviesamento do relógio, mas também (ii) em dados reais fornecidos pelo incumbente em Portugal, EDP Distribuição – Energia, SA para uma localização específica.
Identificação de fase, Redes Inteligentes de Baixa Tensão, Topologia de Rede, Regressão Linear Multivariada, Análise dos Principais Componentes

Novembro 9, 2018, 14:0

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Orientação

ORIENTADOR

Pedro Manuel Santos de Carvalho

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Associado