Proteção de distância de linhas de transmissão com compensação série.

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Solé, Cesar
• 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: Artificial intelligence; Electrical energy transmission lines; Electrical system protection; Inteligência artificial; Linhas de transmissão de energia elétrica; Proteção de sistemas elétricos; Relays; Relés; Simulação de sistemas; System simulation
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3143/tde-17072023-100809/

Este trabalho apresenta o desenvolvimento e teste de dois algoritmos de proteção de distancia de linhas de transmissão com compensação série, que utilizam varistores de óxido metálico para limitar a tensão imposta aos capacitores que integram essa compensação. O primeiro algoritmo utiliza redes neurais artificiais e o segundo é baseado em técnicas matemáticas de linearização do comportamento da compensação série com a utilização do software Wolfram Mathematica. O algoritmo de inteligência artificial aproveita diretamente os sinais de tensões e correntes, que são amostrados e digitalizados pelo dispositivo eletrônico inteligente responsável pela proteção da linha de transmissão. Por outro lado, o algoritmo baseado em linearização matemática utiliza os fatores desses sinais obtidos por meio da transformada discreta de Fourier, tanto durante o regime de operação normal quanto na ocorrência de distúrbios elétricos. Para implementar a rede neural artificial, foi utilizada a biblioteca Tensor Flow na plataforma de computação em nuvem Google Colab. Foram realizadas prototipagens dos algoritmos no Matlab e sua avaliação foi conduzida utilizando o modelo computacional de um sistema de transmissão de energia elétrica. Esse sistema é composto por equivalentes de curto-circuito e uma linha de transmissão com compensação série. O modelo foi submetido à cenários de simulação de curtos-circuitos, variando a sua localização da falta, sua resistência e instante de inserção. Uma parcela dos resultados das simulações foi utilizada para o treinamento do algoritmo baseado em redes neurais artificiais, enquanto a parte restante foi reservada para avaliar a resposta dos dois algoritmos. Foi demonstrada a metodologia para o desenvolvimento dos algoritmos e implementação em um dispositivo eletrônico inteligente de plataforma aberta desenvolvido no Laboratório de Pesquisa em Automação e Proteção de Sistemas Elétricos da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo e testado com técnicas Hardware-in-the-loop com o uso do simulador digital de tempo real RTDS.