Detecção, classificação e localização de faltas de curto-circuito em sistemas de distribuição de energia elétrica usando sistemas inteligentes

Autor(es)

José Guilherme Magalini Santos Decanini

• Tipo de documento: Tese de Doutorado
• Imprenta: Ilha Solteira. 2014-06-11.
• Instituição: Universidade Estadual Paulista (Unesp). Faculdade de Engenharia. Ilha Solteira
• Data de defesa: 2012-09-28
• Orientador: Carlos Roberto Minussi

Resumo

Neste trabalho propõe-se uma metodologia alternativa para o diagnóstico automático de faltas de curto-circuito em sistemas de distribuição de energia elétrica. Esta ferramenta, de auxílio à tomada de decisão, acelera os procedimentos para restabelecimento das condições normais de operação propiciando maior segurança, confiabilidade e lucratividade às concessionárias. O sistema de diagnóstico foi concebido integrando modernas técnicas de processamento de sinais e sistemas inteligentes. O processo contínuo de detecção de distúrbio é realizado através de análises estatística e direta multinível dos sinais de corrente no domínio wavelet. Na etapa de classificação de faltas de curto-circuito as principais características dos sinais de corrente e tensão (assinatura) são extraídas empregando a análise multirresolução e o conceito de energia. Estes índices comportamentais correspondem aos vetores de entrada de três conjuntos independentes de redes neurais artificiais da família ART (Adaptive Resonance Theory), ARTMAP Fuzzy, cujo treinamento dar-se-á de forma supervisionada. Esta arquitetura de rede executa o treinamento com alto desempenho computacional e apresenta duas características fundamentais para aplicação em modernos sistemas de energia elétrica, estabilidade e plasticidade, permitindo a inclusão do treinamento continuado, o que representa uma importante vantagem quando comparada às recentes metodologias. Os estímulos de entrada do primeiro conjunto de redes correspondem às características extraídas dos sinais de corrente, o segundo conjunto analisa as características relativas aos sinais de tensão e o terceiro conjunto tem como vetor de entrada os índices comportamentais referentes aos sinais de corrente e tensão. A teoria da evidência de Dempster-Shafer é empregada... (AU)

• Processo FAPESP: 09/10029-0 - Detecção, Classificação e Localização de Faltas de Curto-Circuito em Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica Usando Sistemas Inteligentes
• Beneficiário: José Guilherme Magalini Santos Decanini
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado