Metodologia para Obtenção de uma Ferramenta Inteligente para Classificação de Faltas em Linhas de Transmissão com Alta Penetração de Fontes Eólicas Interfaceadas por Inversores

• Processo: 23/11816-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2025
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Sistemas Elétricos de Potência
• Pesquisador responsável: Mário Oleskovicz
• Beneficiário: Daniel Fagundes Oliveira
• Instituição Sede: Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Diagnóstico de Faltas | Fontes Eólicas Interfaceadas por Inversores | Transformada Discreta Wavelet | Classificação de Faltas em Sistemas com Gerações Baseadas em Inversores

Resumo

A crescente incorporação de Fontes Eólicas Interfaceadas por Inversores (FEIIs) à rede primária impõe novos desafios aos métodos tradicionais de classificação de curtos-circuitos, visto que as características das contribuições das FEIIs para faltas serão influenciadas pelo método de controle dos inversores usados para interfacear os geradores à rede primária. Nesse contexto, os estudos investigativos que abrangem os impactos das FEIIs na literatura atual ainda são pontuais, e são escassas as soluções propostas para tais impactos nos métodos de classificação. Para melhor analisar e solucionar os problemas, tem-se que a crescente disponibilidade de dados referentes aos sistemas de transmissão poderá viabilizar a utilização de métodos baseados em aprendizado de máquina para classificação de faltas, já que a existência de um vasto banco de dados, seja decorrente de medições e ou de simulações computacionais, possibilitará o treinamento e teste destes métodos. Assim, por meio deste projeto, pretende-se propor uma ferramenta inteligente para a classificação de faltas em sistemas com FEIIs, analisando uma vasta gama de métodos inteligentes, utilizando sinais gerados a partir da simulação computacional de diversos cenários de faltas, via software PSCAD, em um sistema com topologia típica para a interconexão de FEIIs à rede. Por fim, o desempenho de cada um dos métodos inteligentes propostos serão comparados buscando-se determinar qual deles é o mais eficiente para o sistema teste na presença de FEIIs.