| dc.description.abstract | Os sistemas não intrusivos de monitoramento de cargas elétricas (NILM) possuem aplicações variadas e possibilitam um melhor e mais eficiente gerenciamento de carga pelo lado da demanda. Este trabalho tem como objetivo apresentar uma nova abordagem para a extração de características que permitam a identificação de cargas utilizando a abordagem NILM. Esta nova abordagem é aqui batizada de NILM ativa. Na identificação através de NILM ativa, um sinal de excitação é injetado no sistema, de forma que a resposta do sistema a tal sinal de excitação pode apresentar características que são específicas de cada carga, ou que pelo menos ajude a compor uma assinatura da carga, junto com outras características extraídas a partir de outros métodos, de modo a possibilitar a identificação precisa e robusta de cargas elétricas de uma smart grid. Este trabalho é fundamentado no estudo da reflectometria para a identificação ativa de cargas. A reflectometria é baseado na análise comparativa realizada em relação a um sinal de excitação inserido na linha de transmissão e o seu reflexo. Dos métodos possíveis presentes na teoria de reflectometria, usa-se neste trabalho o método TDR (Reflectometria no Domínio do tempo), baseando-se em uma abordagem de um modelo genérico para estruturas complexas com n ramificações, as quais podem ser subdivididas em grupos mais simples, como, por exemplo ,duas cargas e um ponto de excitação, dando origem a um formato em Y. É feito o uso de modelos presentes na literatura para a utilização do TDR em rede complexas, da qual se obtém a estimativa da impedância de cargas elétricas em uma rede em Y, sendo aplicado em 3 senários: rede sem perdas; rede com perdas; e de com perdas utilizando o método para rede sem perdas. Dentre as características propostas estão as cargas estimadas, suas respectivas localizações físicas na linha elétrica e o ponto de ramificação da linha elétrica. Essas características podem ser submetidas a sistemas dedicados à identificação de carga, com o intuito de melhorar o desempenho de tais sistemas, principalmente em relação a identificação de cargas com alto grau de similaridade. O método consegue estimar os valores de carga, sendo que para uma linha com perdas apresenta um erro de 0,05% para uma carga puramente resistiva e de 4,5% para uma carga em curto-circuito. Com tais resultados, é possível concluir que o TDR pode ser uma ferramenta de extração de características que propicie a identificação de cargas pelo método NILM. Entretanto, para tal feito, é necessário conhecer o valor da constante de propagação da linha de transmissão. O trabalho contribui com o emprego de um processo ativo em um sistema NILM, a fim de agregar mais dados ao conjunto de características que determinam a assinatura elétrica de uma carga, o que pode viabilizar uma melhor taxa de sucesso dos sistemas de identificação quando, por exemplo, houver cargas com alto grau de similaridade. | |
