[en] SHORT-TERM HOURLY LOAD FORECASTING MODEL. A NEW APPROACH: HIBRID MODEL - TOMAS HOSHIBA KAWABATA (2002)
[pt] Quando ocorre algum tipo de falta em uma Linha de Transmissão (LT), sua localização exata é essencial para uma rápida recomposição do Sistema Elétrico. Métodos que utilizam tensão e corrente de apenas um terminal contêm simplificações que podem acarretar erros. Esta dissertação investiga a aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNA) na obtenção de uma nova forma de identificar o tipo do curto- circuito e determinar a sua localização, utilizando dados obtidos em somente um terminal. O trabalho consiste de 4 partes principais: estudo bibliográfico da área de Redes Neurais; simulações de faltas para a obtenção de padrões; definição e implementação dos modelos de Redes Neurais para identificação e localização da falta; e estudos de casos. Na fase do estudo bibliográfico sobre RNA, foi verificado que as topologias de redes mais usuais são as Feed Forward, que podem ter uma ou mais camadas de Elementos Processadores (EP), sendo as redes com múltiplas camadas (Multi-Layer) a configuração mais completa. Para treinamento da rede, o algoritmo de aprendizado mais utilizado é o Back Propagation. Como fruto deste estudo bibliográfico é apresentado neste trabalho um resumo sobre RNA. Nas simulações de faltas para obtenção dos padrões de treinamento e teste, foi utilizado um sistema automático que, através da combinação de vários parâmetros do sistema elétrico, gera situações diferentes de falta. Este sistema utiliza como base o programa Alternative Transient Program -ATP. Neste trabalho o sistema elétrico está representado por uma LT de 345 KV, com fontes equivalentes representando um sistema real de Furnas Centrais Elétricas. Todos o sinais de tensão e corrente utilizados são representados por fasores de 60 Hz, obtidos através da Transformada Discreta de Fourier (TDF). Os modelos de RNAs para identificação e localização de falta foram implementados com sub-rotinas de redes neurais do programa MATLAB ver. 6.0, representados por Redes Perceptron Multicamadas (Multi Layer Perceptron), treinadas com algoritmo Back Propagation com taxa de aprendizado adaptativa e o termo momentum fixo. Um modelo único de RNA identifica quais as fases (A, B, C e T) envolvidas, classificando o tipo de falta, que pode ser: Monofásica; Bifásica; Bifásica-Terra ou Trifásica. Para a localização da falta, foram definidas 4 arquiteturas de RNA, uma para cada tipo de falta. A ativação de cada topologia de RNA para localização é definida em função do tipo de falta classificada no modelo de identificação com RNA. Na etapa de estudo de casos testou-se o desempenho de cada modelo de RNA utilizando casos de testes em outras situações de falta, diferentes dos conjuntos de treinamento. A RNA de identificação de falta foi avaliada para situações de faltas envolvendo outras LTs, com diferentes níveis de tensão. Os resultados das 4 RNAs de localização da falta foram comparados com os resultados obtidos utilizando o método tradicional, tanto para os casos simulados quanto para algumas situações reais de falta. A utilização de RNAs para a identificação e a localização de falta mostrouse bastante eficiente para os casos analisados, comprovando a aplicabilidade das redes neurais nesse problema.