Modelos computacionais de motores de indução em estudos transitorios de sistemas eletricos

Resumo: Este trabalho realiza uma análise sistemática do comportamento de modelos computacionais de cargas elétricas em que predominam motores de indução, quando submetidas a transitórios. Quatro aspectos principais do problema são analisados: o desempenho de diferentes modelos de motores de indução durante transitórios causados por distúrbios de tensão, torque mecânico, partida e curto-circuito; a agregação dinâmica de múltiplos motores, visando reduzir a magnitude do problema computacional; a simulação de esquemas de transferência de barramentos, envolvendo o cálculo da tensão residual e correntes de re-energização de múltiplos motores; e por fim, a utilização de redes neurais artificiais como uma modelagem dinâmica alternativa para motores de indução. Uma nova metodologia, que apresenta resultados muito precisos, é proposta para realizar a agregação de múltiplos motores no mesmo barramento ou em barramentos diferentes. Mostra-se ainda que este método pode ser também aplicado com sucesso no problema de transferência de barramento. Durante toda a análise são apresentados resultados de simulação usando dados de motores reais. Os resultados deste trabalho podem ser utilizados tanto nos estudos transitórios de grandes sistemas de empresas concessionárias quanto em sistemas elétricos industriaisAbstract: This work presents a comprehensive analysis of the induction motor load behavior, when submitted to dynamical disturbances. The induction motor loads are represented by computational models of different orders, comprising single and double cage. Four major points of the problem are addressed: first, the performance of the different computational models in representingthe transient behavior trigged by disturbances such as voltage dip, load torque sudden variation, motor starting and bus short-circuit; next, the dynamical aggregation of multiple motor models, aiming at reducing the computational effort; then, the simulation of bus transfer schemes, involving residual volt age and re-energization current calculation of multiple motor loads; and finally, the usage of artificial neural networks as an alternative modeling approach is investigated. As a result, a new and accurate method to aggregate multiple induction motor models is described. In addition, the new aggregation technique is successfully applied to bus transfer simulation schemes of multiple motors. Many test validation results are presented, using real induction motor databases. The analysis presented in this work can be very usefull to large network transient studies, as well as to industrial electrical system application