Proteção diferencial de transformadores de potência a partir de redes neurais artificiais

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Silva, Aline Fraga
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais / Universidade Federal de São João del-Rei; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Brasil; CEFET-MG / UFSJ
• Palavras-chave em Português: Rede neural artificial; Proteção diferencial; Transformadores de potência; Algoritmos
• Link de acesso: https://repositorio.cefetmg.br/handle/123456789/374

A proteção diferencial é a filosofia de proteção mais utilizada em transformadores de potência. No entanto, os algoritmos convencionais apresentam ineficiências operacionais, podendo provocar a atuação indevida dos relés em situações não faltosas. Nesse contexto, com o objetivo de aprimorar a técnica tradicional, este trabalho apresenta um algoritmo de proteção diferencial para transformadores de potência baseado em Rede Neural Artificial. O sistema elétrico estudado é modelado e simulado no software Alternative Transients Program. O esquema de proteção proposto é para um transformador de 100 MVA. Os fenômenos eletromagnéticos simulados são: energização, energização solidária, sobreexcitação, saturação de transformadores de corrente e faltas externas e internas à zona de proteção. O banco de dados gerado contém 1210 arquivos, sendo 80% para treinamento e 20% para testes da rede neural. O algoritmo desenvolvido possui um módulo específico para identificação e detecção de cada evento simulado. Esta ferramenta de inteligência computacional é implementada no software MATLAB® . O algoritmo proposto também é testado com um sistema elétrico com transformador de 18 MVA. Os resultados obtidos mostram que a metodologia desenvolvida apresenta desempenho superior quando comparada à proteção convencional com restrição harmônica, mostrando-se como uma solução promissora neste tipo de aplicação.