Detecção, classificação e localização de faltas de curto-circuito em sistemas de distribuição de energia elétrica usando sistemas inteligentes

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: Decanini, José Guilherme Magalini Santos [UNESP]
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Sistemas de energia eletrica; Sistemas inteligente de controle; Energia elétrica - Distribuição; Eletric power systems
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/100334

Neste trabalho propõe-se uma metodologia alternativa para o diagnóstico automático de faltas de curto-circuito em sistemas de distribuição de energia elétrica. Esta ferramenta, de auxílio à tomada de decisão, acelera os procedimentos para restabelecimento das condições normais de operação propiciando maior segurança, confiabilidade e lucratividade às concessionárias. O sistema de diagnóstico foi concebido integrando modernas técnicas de processamento de sinais e sistemas inteligentes. O processo contínuo de detecção de distúrbio é realizado através de análises estatística e direta multinível dos sinais de corrente no domínio wavelet. Na etapa de classificação de faltas de curto-circuito as principais características dos sinais de corrente e tensão (assinatura) são extraídas empregando a análise multirresolução e o conceito de energia. Estes índices comportamentais correspondem aos vetores de entrada de três conjuntos independentes de redes neurais artificiais da família ART (Adaptive Resonance Theory), ARTMAP Fuzzy, cujo treinamento dar-se-á de forma supervisionada. Esta arquitetura de rede executa o treinamento com alto desempenho computacional e apresenta duas características fundamentais para aplicação em modernos sistemas de energia elétrica, estabilidade e plasticidade, permitindo a inclusão do treinamento continuado, o que representa uma importante vantagem quando comparada às recentes metodologias. Os estímulos de entrada do primeiro conjunto de redes correspondem às características extraídas dos sinais de corrente, o segundo conjunto analisa as características relativas aos sinais de tensão e o terceiro conjunto tem como vetor de entrada os índices comportamentais referentes aos sinais de corrente e tensão. A teoria da evidência de Dempster-Shafer é empregada...