Localização de faltas em linhas de transmissão baseada em métodos heurísticos utilizando dados de um terminal.

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Poma Fuentes, Ronald Adrian
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Faltas (Localização); Fault localization; Heuristic methods; Linhas de transmissão de energia elétrica; Métodos heurísticos; Transmission line
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3143/tde-20072016-150100/

Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a implementação computacional de um algoritmo para a localização de faltas em linhas de transmissão. O algoritmo proposto é baseado em métodos heurísticos, isto é, Algoritmos Genéticos (AG) e Pattern Search (PS), sendo capaz de identificar o ponto de ocorrência da falta utilizando fasores de tensão e corrente de pré e pós-falta, estimados a partir de medições disponíveis apenas no terminal local da linha de tranmsissão. Nesta abordagem, ambas as ferramentas de otimização possuem natureza heurísticas sendo menos propensas a cair em valores mínimos locais, o que implica uma maior eficiência e precisão na determinação da localização da falta. Além disso, o método utiliza potências de curto-circuito monofásicas e trifásicas de ambos os terminais da linha (local e remoto), a fim de obter seus equivalentes de Thévenin, e os parâmetros elétricos da linha de transmissão. Com o objetivo de avaliar o desempenho do algoritmo proposto, consideram-se nas simulações quatro sistemas de transmissão diferentes, que representam sistemas reais de transmissão brasileiros. O primeiro está constituído por uma típica linha de transmissão de 138 [kV] com circuito duplo, e os outros três sistemas são constituídos por linhas de transmissão típicas de 230, 500 e 765 [kV] com circuito simples. A partir dos quatro sistemas de transmissão simulados no software Alterative Transients Program (ATP/EMTP), foram gerados um total de 928 situações de falta. A versão do algoritmo desenvolvido para localização de faltas foram descritas e implementadas, através do software científico MATrix LABoratory (MATLAB), apresentando resultados com altos níveis de precisão.