Stochastic modeling of power system faults

Santos, André dos; Barros, Maria Teresa Correia de

doi:10.1016/j.epsr.2015.04.015

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“…In terms of life prediction, scholars [12][13][14] used the rough set theory, cross-entropy theory, stochastic process simulation, and other methods to predict the equipment remaining life, and considered the influence of the external service environment on electrical equipment. Andre et al [15,16] used the Monte Carlo simulation to develop a model for the prediction of fault rate, fault type, and fault duration of transmission line and bus, and forecasted the annual outage times of the power system. Their model was based on the history of fault data, but the influence of the external environment on transmission lines was ignored.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

A fault prediction method for catenary of high-speed rails based on meteorological conditions

Lin

Wang

et al. 2019

J. Mod. Transport.

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Fault frequency of catenary is related to meteorological conditions. In this work, based on the historical data, catenary fault frequency and weather-related fault rate are introduced to analyse the correlation between catenary faults and meteorological conditions, and further the effect of meteorological conditions on catenary operation. Moreover, machine learning is used for catenary fault prediction. As with the single decision tree, only a small number of training samples can be classified correctly by each weak classifier, the AdaBoost algorithm is adopted to adjust the weights of misclassified samples and weak classifiers, and train multiple weak classifiers. Finally, the weak classifiers are combined to construct a strong classifier, with which the final prediction result is obtained. In order to validate the prediction method, an example is provided based on the historical data from a railway bureau of China. The result shows that the mapping relation between meteorological conditions and catenary faults can be established accurately by AdaBoost algorithm. The AdaBoost algorithm can accurately predict a catenary fault if the meteorological conditions are provided.

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Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

A fault prediction method for catenary of high-speed rails based on meteorological conditions

Lin

Wang

et al. 2019

J. Mod. Transport.

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“…Then, the damage produced by the voltage reduction, mainly given by short-circuits, motor starting and transformer energizing, can be higher [3]. As a consequence, their detection and classification have become a key issue for power systems operation, since knowledge about these events allows to determine the type of fault [4], and the source of disturbance and its location [5], among others, and to take corrective actions by clearing the fault, mitigating its effects [6] or avoiding repetition. The detection and classification of a voltage event can be automatically performed, by adopting a suitable classification criterion and implementing the corresponding algorithm in a digital signal processor.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Analysis of Drawbacks and Constraints of Classification Algorithms for Three-Phase Voltage Dips

Strack

Carugati

Orallo

et al. 2018

IREE

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Voltage events are one of the most common and harmful disturbances of power electric systems. Voltage dips, swells and interruptions are included under this heading. Given the economic cost that these disturbances represent for electrical power transmission and distribution companies and the industry, it becomes imperative to detect and classify them properly. Several classification criteria and algorithms have been proposed in the literature as analysis tools to differentiate voltage events by their characteristics and, if possible, to determine their causes and consequences. Even though some of these approaches make a correct classification of the voltage events, there are certain operation conditions that are common in real electrical grids, in which the classification criteria, and their corresponding algorithms, make a wrong classification. These particular conditions, together with the lack of a fair comparison in a common scenario, have not been addressed in the specific field literature. This work explores in detail all these aspects by evaluating the symmetrical components criterion and ABC classification criterion, and rigorously analyzes three specific algorithms: the Symmetrical Components Algorithm, the Six Phases Algorithm and the Space Vector Algorithm. Drawbacks arise from both classification criteria and algorithms. The causes of the classification errors are described and discussed in detail in order to better understand the problem, and evidence the constraints of these classification methods.

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“…Ainda, o emprego de técnicas determinísticas no cálculo das correntes de falta pode culminar em análises econômicas menos viáveis ou conservadoras do dimensionamento do sistema de proteção, justificando-se o emprego de métodos probabilísticos para a determinação das correntes de curto-circuito (SATO, 1995;BRACALE et al, 2012;SANTOS;BARROS, 2015), tal como realizado neste trabalho.…”

Section: Justificativa E Principais Contribuições Desta Pesquisaunclassified

“…Nesse contexto, cabe destacar que esse tipo de abordagem pode levar à obtenção de valores menos condizentes com a realidade das correntes de falta. Consequentemente, essa abordagem pode resultar em restrições técnicas e operativas impostas pelos elevados níveis de curto-circuito calculados (SATO, 1995), ou até mesmo no sobredimensionamento de elementos do sistema (SANTOS; BARROS, 2015). Além disso, como a probabilidade de ocorrência dos fatores associados à falta é desconsiderada, informações quantitativas e qualitativas não são fornecidas para apoiar decisões de investimento (SANTOS; BARROS, 2015).…”

Section: Curto-circuito Probabilísticounclassified

“…Assim, torna-se possível mensurar a probabilidade de ocorrência de um evento particular e essa informação pode ser combinada com custos associados ao planejamento e operação da rede. Portanto, essa abordagem permite uma análise de custos e riscos com estudos mais próximos à realidade e mantendo-se uma margem de segurança satisfatória (SATO, 1995;MAMEDE, 2004;SANTOS;BARROS, 2015). No entanto, conforme destacado por Sato (1995), para obter os benefícios econômicos e técnicos associados ao uso de técnicas probabilísticas, é necessário considerar questionamentos importantes e o conhecimento do sistema analisado em questão.…”

Section: Curto-circuito Probabilísticounclassified

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Análise de curto-circuito probabilístico em sistemas de distribuição de energia elétrica com geração distribuída

Martins¹

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Agradeço primeiramente a Deus, pelas conquistas alcançadas até aqui.Agradeço a meus pais, Mônica e José Eduardo, e a minha irmã, Mariana, por todo amor, compreensão, incentivo e apoio incondicionais ao longo de mais esta etapa da minha vida. Obrigada por não medirem esforços para que eu alcançasse meus objetivos e por sempre acreditarem e torcerem por mim.Ao meu orientador, Prof. Dr. Benvindo Rodrigues Pereira Júnior, por todo o conhecimento compartilhado, por todos os ensinamentos, pela disponibilidade, paciência, compreensão e solicitude. Ao professor Dr. José Carlos de Melo Vieira Júnior, pelos conhecimentos compartilhados durante a realização deste trabalho e pelas contribuições imprescindíveis. À professora Dra. Fernanda Caseño Trindade Arioli e ao professor Dr. Antonio Padilha Feltrin, pelas relevantes e valiosas contribuições.Ao LASEE, aos colegas de laboratório e amigos, pelo acolhimento e por todo o aprendizado compartilhado. Em especial, a Wandry Rodrigues e Ciniro Nametala, pelas contribuições fundamentais na realização deste trabalho, e ao Antônio Momesso e Guilherme Kume, pelas inúmeras discussões e sugestões que agregaram neste trabalho.Aos demais colegas e amigos da pós-graduação, com os quais compartilhei conhecimentos, muitas horas de laboratório, e também momentos de descontração. Em especial ao Fernando Arduini, Priscila Costa, André Pessoa, Gabriela Nunes, Jéssica Alves e Jonas Villela, pelo apoio e companheirismo ao longo dessa etapa.Ao Renan Furlan por todo o companheirismo, compreensão, incentivo e motivação ao longo desse período. Obrigada pelo apoio e paciência constantes.Ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) pelo fomento desta pesquisa. À Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) pelo apoio na realização deste trabalho.

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Stochastic modeling of power system faults

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A fault prediction method for catenary of high-speed rails based on meteorological conditions

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Analysis of Drawbacks and Constraints of Classification Algorithms for Three-Phase Voltage Dips

Análise de curto-circuito probabilístico em sistemas de distribuição de energia elétrica com geração distribuída

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