Transformadas wavelet aplicadas à proteção diferencial de transformadores de potência - Jorge, David Calhau (2003)
Transformadores de potência são dispositivos que requerem atenção especial devido a sua grande importância ao sistema elétrico de potência no qual ele está conectado. Geralmente relés diferenciais são utilizados como proteção primária em transformadores de potência. Nestes relés, a corrente diferencial é comparada com um nível de ajuste e caso ocorra uma falta interna, o transformador deverá ser desconectado do restante do sistema. Entretanto, a simples detecção da presença de uma corrente diferencial não é suficiente para distinguir faltas internas de outras situações que também podem produzir tal corrente. Tais situações surgem durante a energização dos transformadores, devido a saturação dos transformadores de corrente, entre outras, as quais podem resultar em uma incorreta atuação da proteção. Uma rápida e correta discriminação entre faltas internas e outras situações é um dos desafios da moderna proteção de transformadores de potência. A respeito da identificação de faltas internas ou situações de energização, além da mencionada lógica diferencial é acrescentado uma subrotina baseada na restrição de harmônicas. Neste método, a corrente de energização é reconhecida através da presença de uma segunda harmônica obtida por filtros de Fourier. No entanto, o método de filtragem pode algumas vezes retardar a operação da proteção. Além disto, uma componente de segunda harmônica pode também estar presente durante uma falta interna. Este trabalho propõe a utilização da transformada Wavelet - uma poderosa ferramenta matemática - empregada como um meio rápido e eficiente de analisar as formas de onda de transformadores de potência e como uma alternativa a tradicional transformada de Fourier. Os sinais das correntes diferenciais são processados pelas transformadas discretas Wavelet, visando obter uma discriminação entre ambas situações (energização e falta). Um nível de limiar é utilizado após a decomposição Wavelet do sinal para discriminar entre as situações descritas. A janela de dados utilizada para este propósito pode ser variada. Para testar o algoritmo proposto, as simulações de energização e falta foram implementadas, utilizando o programa ATP (\"Alternative Transient Program\"). Em situações onde a janela de dados é reduzida para 1/4 de ciclo o critério de discriminação pode ser otimizado utilizando a transformada discreta de Wavelet auxiliada com técnicas de reconhecimento de padrões. Este trabalho apresenta a utilização de redes neurais artificiais para tal finalidade como exemplo. Resultados encorajadores são apresentados sobre a capacidade de discriminação para as situações descritas assim como a rapidez de resposta quando comparados aos métodos tradicionais.