Metodologia de diagnóstico automático de falhas de curto-circuito em alimentadores primários de sistemas de distribuição reticulados tipo Spot.

• Ano de defesa: 2006
• Autor(a) principal: Garcia, Douglas Alexandre de Andrade
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Artificial neural networks; Diagnóstico de falhas; Electric distribution system; Fault diagnostic; Fault location; Localização de curto circuito; Redes neurais artificiais; Sistemas elétricos de distribuição; Sistemas reticulados; Spot network
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3143/tde-11122006-140213/

Este trabalho de pesquisa apresenta o desenvolvimento de uma metodologia de diagnóstico automático de falhas do tipo curto-circuito de baixa impedância em circuitos alimentadores de média tensão de sistemas reticulados de distribuição de energia elétrica tipo spot network. O diagnóstico compreende a identificação do tipo de curto-circuito ocorrido e a sua localização. A metodologia está baseada no treinamento e uso de Redes Neurais Artificiais (RNAs). Os parâmetros para treinamento das RNAs são obtidos a partir de padrões de comportamento elétrico de curtos circuitos monofásicos, bifásicos e trifásicos à terra, obtidos por simulação de um circuito de distribuição real localizado na cidade de Brasília. Para obtenção do comportamento elétrico do circuito de distribuição foi utilizado o aplicativo de simulação ATP (Alternative Transient Program); para estruturação, treinamento e testes das RNAs da metodologia de diagnóstico foi utilizado o software Matlab (aplicativo de RNA). Os principais resultados dos testes das RNAs da metodologia são apresentados. Tais resultados demonstram a viabilidade científica e tecnológica de se aplicar a metodologia desenvolvida como ferramenta de diagnóstico em tempo real de auxílio dos departamentos de engenharia de operação e manutenção de concessionárias elétricas. Este trabalho também apresenta as principais possibilidades de continuidade desta pesquisa científica e tecnológica baseada em redes neurais artificiais na área de diagnóstico automático de sistemas reticulados.