Proteção diferencial de transformadores baseada em redes neurais artificiais.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2000 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3143/tde-01102024-112958/ |
Resumo: | A principal motivação para a elaboração deste trabalho baseia-se na notória importância da eficiência da proteção diferencial utilizada nos transformadores de potência, uma vez que esses são equipamentos de custo muito elevado e de difícil manutenção. Visando um melhor desempenho da proteção diferencial, procurou-se unir, neste trabalho, as vantagens oferecidas pelo processamento digital de sinais existentes nos relés digitais às técnicas de Inteligência Artificial. Neste caso, Redes Neurais Artificiais. Dessa forma, o objetivo principal deste trabalho é implementar um Relé Diferencial Percentual baseado em Redes Neurais Artificiais para efetuar a proteção de um transformador monofásico. O algoritmo do relé proposto é formado basicamente por dois blocos: o primeiro é responsável pelo pré-processamento das correntes provenientes dos TCs conectados nos lados de alta e baixa tensão do transformador; o segundo consiste em uma Rede Neural Artificial que, a partir dos valores fornecidos pelo pré-processamento digital das correntes, deve distinguir uma situação de defeito interno ao transformador de todas as outras condições operativas do equipamento. Com o intuito de abordar de forma abrangente o desenvolvimento de um Relé Diferencial baseado em Redes Neurais Artificiais, no decorrer deste trabalho são apresentadas as seguintes etapas: processamento analógico e digital dos sinais de corrente no relé; definição da arquitetura e metodologia de treinamento da RNA; metodologia para gerar as várias condições operativas do transformador; teste de desempenho do relé proposto. O capítulo 1 apresenta as particularidades de um transformador de potência e os requisitos que as proteções diferenciais devem atender quando utilizadas nesses equipamentos. O capítulo 2 apresenta três algoritmos que são representativos das principais linhas de pesquisas para a implementação de um relé diferencial. O capítulo 3 apresenta a (continuação) arquitetura geral e a descrição de cada bloco do relé digital proposto neste trabalho, para desempenhar a função da proteção diferencial percentual de transformadores. Neste capítulo é feita, também, uma introdução às Redes Neurais Artificiais, e apresentadas as várias arquiteturas que serão submetidas ao processo de treinamento. O capítulo 4 apresenta o método utilizado para simular as várias condições operativas do transformador de potência (energização do transformador, operação em regime, curto-circuito para terra no enrolamento primário e curto-circuito entre espiras no enrolamento primário). O capítulo 5 apresenta a arquitetura e os parâmetros da Rede Neural Artificial escolhida para atuar como proteção diferencial do transformador de potência. Este capítulo oferece, também, uma análise de resultados, ou seja, a resposta da Rede Neural Artificial para várias condições operativas do transformador que não fizeram parte do seu processo de treinamento. O capítulo 6 apresenta as conclusões deste trabalho. |
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O algoritmo do relé proposto é formado basicamente por dois blocos: o primeiro é responsável pelo pré-processamento das correntes provenientes dos TCs conectados nos lados de alta e baixa tensão do transformador; o segundo consiste em uma Rede Neural Artificial que, a partir dos valores fornecidos pelo pré-processamento digital das correntes, deve distinguir uma situação de defeito interno ao transformador de todas as outras condições operativas do equipamento. Com o intuito de abordar de forma abrangente o desenvolvimento de um Relé Diferencial baseado em Redes Neurais Artificiais, no decorrer deste trabalho são apresentadas as seguintes etapas: processamento analógico e digital dos sinais de corrente no relé; definição da arquitetura e metodologia de treinamento da RNA; metodologia para gerar as várias condições operativas do transformador; teste de desempenho do relé proposto. O capítulo 1 apresenta as particularidades de um transformador de potência e os requisitos que as proteções diferenciais devem atender quando utilizadas nesses equipamentos. O capítulo 2 apresenta três algoritmos que são representativos das principais linhas de pesquisas para a implementação de um relé diferencial. O capítulo 3 apresenta a (continuação) arquitetura geral e a descrição de cada bloco do relé digital proposto neste trabalho, para desempenhar a função da proteção diferencial percentual de transformadores. Neste capítulo é feita, também, uma introdução às Redes Neurais Artificiais, e apresentadas as várias arquiteturas que serão submetidas ao processo de treinamento. O capítulo 4 apresenta o método utilizado para simular as várias condições operativas do transformador de potência (energização do transformador, operação em regime, curto-circuito para terra no enrolamento primário e curto-circuito entre espiras no enrolamento primário). O capítulo 5 apresenta a arquitetura e os parâmetros da Rede Neural Artificial escolhida para atuar como proteção diferencial do transformador de potência. Este capítulo oferece, também, uma análise de resultados, ou seja, a resposta da Rede Neural Artificial para várias condições operativas do transformador que não fizeram parte do seu processo de treinamento. O capítulo 6 apresenta as conclusões deste trabalho.The main motivation for the elaboration of this work is based on the notorious importance of the efficiency of the differential protection used in power transformers, because they are very expensive equipments, of difficult maintenance. Seeking a better performance of the differential protection, we try to gather, in this work, the advantages offered by the signal digital processing existent in the digital relays, and the techniques of Artificial Intelligence. In this case, Artificial Neural Networks. Therefore, the main objective of this work is the implementation of a Differential Relay based on Artificial Neural Networks to protect a single phase transformer. The proposed relay algorithm is formed basically by two blocks: the first is responsible for pre-processing the currents from CTs connected to the high and low sides voltage of transformer; the second consists of an Artificial Neural Network that, starting from the values supplied by the digital pre-processing of the currents, should distinguish a situation of internal fault in transformer from all other operative equipment conditions. With emphasis on the study of the development of a Differential Relay based on Artificial Neural Network, the following stages are presented: analogical and digital processing of the current signal in the relay; definition of the architecture and methodology of training RNA; methodology to generate the several operative transformer conditions; test of performance of the proposed relay. Chapter 1 presents the particularities of a power transformer and the requirements that the differential protections should accomplish when used in those equipments. Chapter 2 presents three algorithms that are representative of the main lines of research for the implementation of a Differential Relay. Chapter 3 presents the general architecture and the description of each block of the proposed digital relay, in order to carry out the function of differential protection of transformers. In this chapter we also introduce the RNA and present the several architectures that will be submitted to the training process. Chapter 4 presents the method used to simulate the several operative conditions of the power transformer (transformer energization, operation in steady state, turn-to-earth internal fault and turn-to-turn internal fault). Chapter 5 presents the architecture and the parameters of the RNA chosen to act as differential protection of the power transformer. This chapter also offers an analysis of results, that is, the answer of the RNA for several operative transformer conditions that were not part of its training process. Chapter 6 presents the conclusions of this work.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPSenger, Eduardo CesarSantos, Ricardo Caneloi dos2000-02-01info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3143/tde-01102024-112958/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/openAccesspor2024-10-01T14:34:02Zoai:teses.usp.br:tde-01102024-112958Biblioteca 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:27212024-10-01T14:34:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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