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Título: REINFORCEMENT OF VOLTAGE STABILITY CONDITIONS BY GENETIC ALGORITHMS
Autor: ARTHUR MASSARI FILHO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  RICARDO BERNARDO PRADA - ADVISOR
Nº do Conteudo: 55185
Catalogação:  04/10/2021 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55185@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55185@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.55185

Resumo:
Power systems around the world, including the Brazilian one, measure the voltage levels on the buses and the current in the transmission branches during some type of contingency in real time. The list of contingencies includes: the loss of any branch of transmission, the loss of some pairs of branches and, of less importance, the loss of generation. At that time, the voltage stability conditions are also evaluated. The inclusion in the list of contingencies of loss of voltage control due to the exhaustion of the controlling source (generator, compensator, LTC tap) in all controlled voltage bars and also the loss of capacity to increase / decrease the generation of active power in all generators in the network make it possible to identify the degree of sensitivity of each contingent quantity on the voltage stability margin. After the analysis of the exhausts, the tensions and generations that most influence the voltage stability margin of a given bar are determined in decreasing order. This result indicates the directions of movement of the quantities. Therefore, to improve the margin of the critical bar, control actions must be calculated, that is, vary the voltage and / or the active power of the generators, thus finding a new point of operation. This new point of operation must be sought through genetic algorithms. The minimum quadratic deviation in relation to the operating point of the base case must be observed, that is, a new operating point that is not far from the base case is sought. In the genetic algorithm, the voltage of the generators is the variable; its variation will be discrete in steps of 0.01 pu (in module). There will also be cases in which the active power of the generators will be variable in the GA and having their variations in steps of 5 percent in module in relation to the base case. Several tests are carried out to find the new operating point, seeking to find the smallest possible deviations while improving the power margin. In the first system used (CEPEL-34) two configurations among the tests made for GA stand out from the others and therefore replicated to another system (Nordic). In both systems the initial objective is fulfilled.

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