Metodologia para classificação de faltas em redes de distribuição baseada em redes neurais artificiais - Oliveira, Ângelo Rocha de (2019)
A presente tese propõe um esquema inteligente para classificação de faltas em sistemas de distribuição de energia elétrica, baseado em redes neurais artificiais e em um fator de sensibilidade, denominado Fator de Sequência Negativa (F2). O esquema, desenvolvimento com foco em faltas monofásicas, utiliza sinais de corrente medidos na subestação de onde se origina o alimentador de distribuição a ser protegido. O esquema proposto detecta e identifica o tipo de falta, indicando se houve ou não rompimento de condutor, auxiliando os sistemas de proteção atuais, minimizando e até mesmo evitando o risco de acidentes, incêndios, morte de animais e de pessoas em situações de faltas nos sistemas de distribuição. O fator F2 foi desenvolvido para melhorar o desempenho do esquema de proteção, haja vista que o comportamento é distinto para os tipos de falta estudados: série – no qual há o rompimento do condutor sem contato com o solo, shunt – onde o condutor tem contato com o solo mas não se rompe, série-shunt com cabo caído pelo lado da fonte e série-shunt com cabo caído pelo lado da carga. Os dois últimos são caracterizados pelo rompimento do condutor com subsequente queda ao solo. Foram realizadas simulações computacionais em ATP/MATLAB e em tempo real, do tipo Hardware-in-the-Loop com RTDS (Real-Time Digital Simulator) e os resultados obtidos mostram que o esquema proposto é eficiente para classificação dos tipos de faltas em sistemas de distribuição de energia elétrica e pode aumentar a segurança da proteção de redes de distribuição de média tensão.