Modelagem difusa aplicada ao problema de ampliação do carregamento de linhas de transmissão

Abstract

O presente trabalho tem como objetivo o tratamento do problema de ampliação do carregamento de linhas de transmissão aéreas por meio do desenvolvimento de uma metodologia baseada em Lógica Difusa (Fuzzy) para o cálculo da temperatura superficial do condutor na linha e a estimação do seu valor até uma semana a frente. A pesquisa foi feita em duas etapas, na primeira foi feito o treinamento do sistema de inferência difuso empregado e na segunda foram feitas simulações para determinar os melhores valores para os seus parâmetros de ajuste e o seu comportamento na estimação da temperatura do condutor. Para o treinamento do sistema foram utilizados dados climáticos, amplitude de corrente e temperatura superficial do condutor, todos medidos em uma linha de transmissão real durante 31 dias consecutivos. Para determinar a quantidade de regras de inferência presentes no sistema, um algoritmo de agrupamento difuso foi empregado para organizar a massa de dados históricos em conjuntos. A cada conjunto desses uma regra foi definida, tendo seus parâmetros determinados através de uma técnica de regressão linear múltipla. As simulações foram feitas com uma parte dos dados históricos não utilizada no treinamento. Os baixos valores dos erros encontrados nessa última etapa mostram que a metodologia é viável e bastante promissora para os estudos na área de ampacidade. The present work has as objective the development of a Fuzzy Logic based methodology for the calculation of the conductor superficial temperature in an overhead transmission line and to estimate its value up to one week ahead. The research was made in two stages, the first in the training of the fuzzy inference system used and the second in simulations to determine the best values for their adjustment parameters and its behavior in the evaluation of the conductor temperature. Climate data, current and conductor superficial temperature were used for the system training. These values were measured in a real transmission line for 31 consecutive days. In order to set up the inference rules present in the system, a fuzzy cluster estimation method was used to organize the historical data in clusters and a recursive least squares method was used to determine the coefficients in the concluding parts of the rules. The simulations were made with a part of the historical data not used in the training. The low values of the errors found in the last stage show that the methodology is viable and quite promising for ampacity studies.