LocalizaÃÃo de faltas em linhas de transmissÃo utilizando ondas viajantes e transformada Wavelet sob influÃncia de ruÃdo branco - Francisco Carlos Moreira Abreu (2015)
Este trabalho tem por objetivo implementar um mÃtodo de localizaÃÃo de faltas em linhas de transmissÃo utilizando sinais de ondas viajantes e transformada wavelet. Para avaliar o desempenho do sistema desenvolvido, consideraÃÃes sobre as diversas famÃlias de wavelet e a influÃncia do ruÃdo branco sÃo investigadas. Para investigar o problema da localizaÃÃo de faltas com sinais de alta frequÃncia utilizando a teoria das ondas viajantes, uma linha de 500kV do Sistema EletrobrÃs - CHESF que interliga as subestaÃÃes de Teresina II e Sobral III Ã simulada atravÃs do Software ATP (Alternalive Transient Program). Na simulaÃÃo, diferentes tipos de contingÃncias sÃo utilizados com sinais amostrados na frequÃncia de 400kHz. Os sinais provenientes das simulaÃÃes do ATP sÃo processados atravÃs do algoritmo de localizaÃÃo de faltas fundamentado na determinaÃÃo do tempo de viagem das ondas de tensÃo do ponto de falta aos terminais da linha. Para a determinaÃÃo dos instantes de viagem das ondas utiliza-se a transformada wavelet com a anÃlise multiresoluÃÃo wavelet (AMR) em um nÃvel de decomposiÃÃo. Uma vez determinado os intervalos de reflexÃo das ondas, a distÃncia da falta Ã estimada em funÃÃo destes intervalos e da velocidade de propagaÃÃo da onda na linha. JÃ o ruÃdo branco Ã adicionado aos sinais de tensÃo com intuito de aproximar o sinal proveniente de simulaÃÃes computacionais dos sinais encontrados em oscilografias reais. Os resultados alcanÃados demonstram que o algoritmo de localizaÃÃo apresentou Erro MÃdio Relativo Total (EMRT) aceitÃvel para RelaÃÃo Sinal RuÃdo (Signal-to-Noise Ratio â SNR) a partir de 60dB. Destaque especial para a wavelet rbio 3.5 por apresentar os melhores resultados em todos os tipos de faltas considerados com SNR a partir de 60dB com EMRT de 0,15%, representando um erro absoluto mÃdio de 500m. Assim, os resultados alcanÃados demonstram uma otimizaÃÃo de performance em razÃo da escolha da wavelet mais adequada ao algoritmo e norteiam para uma aplicaÃÃo prÃtica do localizador de faltas.