Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2017 |
| Autor(a) principal: |
Fernandes, Jessika Fonsêca |
| Orientador(a): |
Costa, Flávio Bezerra |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/25103
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Resumo: |
Transformador de potência é um dos principais ativos do sistema elétrico, o qual é responsável pela interligação de redes elétricas em diferentes níveis de tensão. A proteção desse ativo deve atuar de forma rápida e eficiente para casos de falta interna ao transformador, pois dependendo da severidade da falta pode levar à perda do ativo. A principal função de proteção utilizada em transformadores de potência é a proteção diferencial, por ser uma função rápida e seletiva. Entretanto, essa função de proteção pode atuar indevidamente em casos de energização de transformadores, assim como diante de faltas externas na presença de distorções na forma de onda da corrente devido à saturação dos transformadores de corrente. Outro problema, é a não atuação da proteção diferencial para casos de falta interna nos enrolamentos do transformador envolvendo poucas espiras. Portanto, neste trabalho propõe-se uma alternativa para melhorar a proteção diferencial de transformadores usando a combinação de algoritmos de aprendizado de máquina e a transformada wavelet. O método proposto recria a função diferencial usando um detector de distúrbios, por meio das energias dos coeficientes wavelet, o qual habilita as funções diferenciais neuro-wavelet de fase e sequência negativa, que são baseadas em máquinas de vetor de suporte. O método proposto conta ainda com um classificador de falta interna, também baseado em máquinas de vetor de suporte, para realizar a classificação do tipo de falta e auxiliar na lógica de trip do relé. O método proposto atuou em 100% dos casos de falta interna, não atuou para energização de transformadores e faltas externas nos casos avaliados. Quando comparado com o método convencional, obteve um tempo médio de operação superior. Além disso, o esquema de proteção diferencial proposto pode funcionar em conjunto com as demais proteções do sistema enviando sinais de alerta, como por exemplo, para condições de falta externa ao transformador, tornando, assim a proteção mais confiável e inteligente. |
