Metodologia baseada em mineração de dados para redução de múltipla estimação na localização de faltas em alimentadores de distribuição radiais

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Reche, Evandro Agostinho
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-06082018-091138/
Resumo: A complexidade dos sistemas de distribuição é uma característica intrínseca dos mesmos, isso dificulta a aplicação de ferramentas convencionais para localização de faltas, cuja eficiência é determinante para melhoria dos índices de qualidade de energia e serviços prestados por concessionárias de energia. Este trabalho tem o objetivo de apresentar uma abordagem alternativa para a localização de faltas em alimentadores de distribuição aéreos com topologia radial. A proposta consiste no desenvolvimento de um algoritmo de auxílio à decisão para técnicas convencionais de localização de faltas, capaz de reduzir o problema da múltipla estimação. Esta proposta se dá num contexto onde é vislumbrado uma infraestrutura de Smart Grids consolidada. A ferramenta consiste em um pré-processamento de sinais analógicos e extração de parâmetros para posterior uso da técnica DAMICORE (do inglês Data Mining of Code Repositories) a fim de encontrar relações entre os eventos, agrupando aqueles que forem similares, de modo a auxiliar na localização de faltas. O sistema utilizado para a simulação de curtos-circuitos foi o alimentador-teste IEEE 34 barras em que os testes preliminares do algoritmo para este sistema resultaram em uma redução considerável para a múltipla estimação.