Probabilistic methodologies for failure analysis of distributed generators anti-islanding protection

A inserção de geradores distribuídos no sistema elétrico resulta em vários benefícios, como diversificação da matriz energética, possibilidade de redução das perdas no sistema elétrico e redução da fatura de energia elétrica de autoprodutores. Entretanto, ao conectar estes geradores na rede elétrica são necessários cuidados para que o sistema de distribuição opere dentro dos padrões de qualidade e confiabilidade exigidos pelos órgãos reguladores do setor elétrico. Neste contexto, o que pode ser prejudicial é o evento de ilhamento, que ocorre quando uma porção da rede elétrica opera isolada da concessionária e é alimentada apenas por geração distribuída, sendo necessária a atuação da proteção para desconexão dos geradores. Dentre as técnicas de proteção anti-ilhamento, as técnicas passivas são mais utilizadas, todavia, possuem zonas de não detecção e podem não atuar para pequenos desbalanços de potência. Além de atuar para eventos de ilhamento, a proteção deve ser segura e não atuar para eventos diferentes deste, evitando desconexões desnecessárias e incorretas dos geradores distribuídos. Portanto, o objetivo desta dissertação de mestrado é propor metodologias probabilísticas que considerem o impacto de eventos no sistema de distribuição na probabilidade de falha do sistema de proteção anti-ilhamento de geradores síncronos distribuídos. Para tanto, é empregado o método de Monte Carlo, modelando como variáveis estocásticas o cenário carga-geração e o evento de curto-circuito no sistema de distribuição. Os resultados mostraram que a consideração da causa da ocorrência de ilhamento impacta o risco de não detecção. Adicionalmente, observou-se que quando o ilhamento é precedido por um curto-circuito, o transitório causado no sistema de distribuição difere dos casos em que há ilhamentos espúrios, uma vez que há oscilações de potência no gerador distribuído e variação do desbalanço de potência ativa e reativa na ilha, afetando o risco de não detecção de ilhamento.The insertion of distributed generators in power distribution systems results in several benefits, such as diversification of the energy matrix, possibility of reduction of power losses in the electrical system and reduction of the electricity bill for consumers with their own-generation. However, some precautions are necessary for the system to operate within the quality and reliability standards required by regulatory bodies of the electricity sector. In this context, unintentional islanding can be a harmful event, which occurs when a portion of the electrical network operates isolated from the utility and it is powered only by distributed generation, requiring the actuation of the protection to disconnect the generators. Among the anti-islanding protection schemes, passive techniques are mostly used, however, they have non-detection zones and may not act for small power imbalances. In addition to acting for islanding events, anti-islanding protection must be safe and not act for events other than this, avoiding unnecessary and incorrect disconnections of distributed generators. In this context, this master\'s dissertation aims to propose probabilistic methodologies that consider the impact of events in the distribution system in the probability of failure of the anti-islanding protection system of distributed synchronous generators. Therefore, the Monte Carlo method is used, modelling the load-generation scenario and the short-circuit event in the distribution system as stochastic variables. The results have shown that considering the cause of occurrence of the islanding event impacts on the risk of non-detection. Additionally, it was observed that when the islanding is preceded by a short-circuit, the transient caused in the distribution system differs from cases where there are spurious islands, since there are power fluctuations in the distributed generator and change of active and reactive power imbalance on the island, affecting the risk of non-detection of islanding