A detecção e a localização de faltas de alta impedância em sistemas de distribuição utilizando transformadas wavelets e redes neurais artificiais
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2014 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-14102014-092706/ |
Resumo: | A ocorrência de faltas em sistemas elétricos de distribuição de energia é algo indesejável, porém, inerente ao mesmo devido a sua topologia normalmente aérea. Entre essas faltas, destacam-se as de alta impedância devido às características de corrente de baixa magnitude que surgem quando de sua ocorrência. No presente trabalho, um método baseado em três módulos é apresentado para a detecção e localização de faltas de alta impedância (FAI). No Módulo 1, é realizado um monitoramento contínuo dos sinais de corrente de forma a detectar a ocorrência de uma descontinuidade que pode estar vinculada a ocorrência de uma FAI. Caso haja essa detecção, o Módulo 2 é ativado de forma a analisar se o evento é realmente uma FAI. Por último, depois de detectada a FAI, o Módulo 3 é inicializado e a localização da falta, estimada. Para possibilitar a análise do método proposto e validar os resultados obtidos, um sistema de distribuição real, em conjunto com todas as etapas do sistema de aquisição de dados, foi modelado no software ATP/EMTP. Essa modelagem foi validada a partir de dados reais obtidos quando da ocorrência em campo de um curto-circuito bifásico. Vale ressaltar que um estudo de caso referente à importância da detecção e localização de um evento relacionado a uma FAI em uma concessionária de energia foi também analisado no início do trabalho de forma a mostrar o possível impacto da localização de FAIs nos indicadores de qualidade de serviço na mesma. Pelos resultados observados, a abordagem como um todo se mostra promissora e passível de aplicação no sistema real simulado e avaliado. |
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A detecção e a localização de faltas de alta impedância em sistemas de distribuição utilizando transformadas wavelets e redes neurais artificiaisDetection and location of high impedance faults in distribution systems using wavelets transforms and artificial neural networksDetecção e localização de faltasElectrical distribution systemsFaltas de alta impedânciaFault locationHigh impedance faultsProtection systemsSistemas de proteçãoSistemas elétricos de distribuiçãoTécnicas inteligentesA ocorrência de faltas em sistemas elétricos de distribuição de energia é algo indesejável, porém, inerente ao mesmo devido a sua topologia normalmente aérea. Entre essas faltas, destacam-se as de alta impedância devido às características de corrente de baixa magnitude que surgem quando de sua ocorrência. No presente trabalho, um método baseado em três módulos é apresentado para a detecção e localização de faltas de alta impedância (FAI). No Módulo 1, é realizado um monitoramento contínuo dos sinais de corrente de forma a detectar a ocorrência de uma descontinuidade que pode estar vinculada a ocorrência de uma FAI. Caso haja essa detecção, o Módulo 2 é ativado de forma a analisar se o evento é realmente uma FAI. Por último, depois de detectada a FAI, o Módulo 3 é inicializado e a localização da falta, estimada. Para possibilitar a análise do método proposto e validar os resultados obtidos, um sistema de distribuição real, em conjunto com todas as etapas do sistema de aquisição de dados, foi modelado no software ATP/EMTP. Essa modelagem foi validada a partir de dados reais obtidos quando da ocorrência em campo de um curto-circuito bifásico. Vale ressaltar que um estudo de caso referente à importância da detecção e localização de um evento relacionado a uma FAI em uma concessionária de energia foi também analisado no início do trabalho de forma a mostrar o possível impacto da localização de FAIs nos indicadores de qualidade de serviço na mesma. Pelos resultados observados, a abordagem como um todo se mostra promissora e passível de aplicação no sistema real simulado e avaliado.The occurrence of faults in overhead distribution networks is undesirable but common based on its topology. Among these events, High Impedance Faults (HIF) is one of the most important due to the fact that it has a small magnitude current. In this dissertation, a modular three-phase method is presented to enable HIF´s detection and location in a distribution system. In the Module 1, the phase currents are monitored in order to detect a discontinuity that can be associated with a HIF´s occurrence. If the Module 1 detected a discontinuity, the Module 2 is initiated and it analyses if the event can be classified as a HIF. Finally, if the Module 2 returns the event as a HIF, the Module 3 is initiated and the possible location of the HIF is estimated. To enable analysis of the proposed method and to validate the results, a real-based distribution system and the acquisition system of a digital relay were modeled in ATP/EMTP software. In order to validate the model, a simulated twophase fault were compared with the data obtained in a real event occurred in the analyzed distribution system. In order to present the importance of detecting and locating a HIF to a distribution utility, a case study was developed in the beginning of its work. Its importance is based on the improvement of the service quality indicators. Based on the results, the proposed method seems to be promising and applicable in a real distribution system.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPOleskovicz, MárioFanucchi, Rodrigo Zempulski2014-09-01info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-14102014-092706/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:11:55Zoai:teses.usp.br:tde-14102014-092706Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:11:55Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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