Diagnóstico de faltas de alta impedância em sistemas de distribuição de energia elétrica empregando técnicas de processamento de sinais
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2020 |
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/18/18154/tde-21082020-134131/ |
Resumo: | A detecção da Falta de Alta Impedância (FAI) em Sistemas de Distribuição (SDs) é uma tarefa árdua que atrai o interesse de empresas e pesquisadores em todo o mundo. A aleatoriedade e a a possibilidade de ambiguidade em relação a outros transitórios e a pequena amplitude da forma de onda da corrente de FAI, conferem objeção à rápida e exata detecção pelos métodos tradicionais de proteção. Também, ressalta-se que os possíveis danos aos equipamentos da rede de média tensão, bem como riscos às pessoas e animais, estão associados à ocorrência da FAI e ensejam a busca de novas técnicas e dispositivos de proteção. Contudo, não existe uma solução totalmente eficiente para a identificação deste tipo de falta. Neste contexto, o objetivo desta dissertação é analisar e elaborar o diagnóstico de FAIs por meio de técnicas de detecção baseadas nas Transformadas de Fourier (TF), Wavelet (TW) e Stockwell (TS). Para tanto, realiza-se uma análise crítica e também quantitativa de métricas usualmente utilizadas na bibliografia baseadas nas transformadas mencionadas, além de propor dois novos algoritmos baseados na TS. Os resultados mostraram a necessidade da definição de limites de aplicação das técnicas e da execução de testes dos métodos em relação a outros eventos comuns em SDs, incluindo chaveamento de cargas não lineares, usualmente não abordadas na literatura. Enfim, nota-se que ambos os algoritmos propostos apresentaram resultados promissores, exibindo grande contribuição aos estudos de FAIs em SDs. |
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Diagnóstico de faltas de alta impedância em sistemas de distribuição de energia elétrica empregando técnicas de processamento de sinaisHigh impedance fault diagnosis in electrical power distribution systems using signal processing techniquesDistribution systemsFalta de alta impedânciaFourier TransformHigh impedance faultSistemas de distribuiçãoStockwell TransformTransformada de FourierTransformada StockwellTransformada WaveletWavelet TransformA detecção da Falta de Alta Impedância (FAI) em Sistemas de Distribuição (SDs) é uma tarefa árdua que atrai o interesse de empresas e pesquisadores em todo o mundo. A aleatoriedade e a a possibilidade de ambiguidade em relação a outros transitórios e a pequena amplitude da forma de onda da corrente de FAI, conferem objeção à rápida e exata detecção pelos métodos tradicionais de proteção. Também, ressalta-se que os possíveis danos aos equipamentos da rede de média tensão, bem como riscos às pessoas e animais, estão associados à ocorrência da FAI e ensejam a busca de novas técnicas e dispositivos de proteção. Contudo, não existe uma solução totalmente eficiente para a identificação deste tipo de falta. Neste contexto, o objetivo desta dissertação é analisar e elaborar o diagnóstico de FAIs por meio de técnicas de detecção baseadas nas Transformadas de Fourier (TF), Wavelet (TW) e Stockwell (TS). Para tanto, realiza-se uma análise crítica e também quantitativa de métricas usualmente utilizadas na bibliografia baseadas nas transformadas mencionadas, além de propor dois novos algoritmos baseados na TS. Os resultados mostraram a necessidade da definição de limites de aplicação das técnicas e da execução de testes dos métodos em relação a outros eventos comuns em SDs, incluindo chaveamento de cargas não lineares, usualmente não abordadas na literatura. Enfim, nota-se que ambos os algoritmos propostos apresentaram resultados promissores, exibindo grande contribuição aos estudos de FAIs em SDs.The detection of High Impedance Fault (HIF) in Distribution Systems (DSs) is an arduous task that attracts the interest of companies and researchers worldwide. The random behavior, the possibility of ambiguity concerning other transients, and the small magnitude of the HIF current waveform, prevent the quick and effective identification by traditional protection methods. Furthermore, it is emphasized that the possible damage to the medium voltage network equipment, as well as risks to people and animals, are associated with the occurrence of HIFs and give rise to the search for new techniques and protection devices. However, there is no fully efficient solution for detecting this type of fault. Therefore, the goal of this dissertation is to analyze and make the diagnosis of HIFs through detection techniques based on Fourier Transform (FT), Wavelet Transform (WT), and Stockwell Transform (ST). In this regard, this work makes a critical and quantitative analysis of metrics usually used in the bibliography based on the aforementioned transforms, in addition to proposing two new algorithms based on ST. The results proved the need to define the limits of the techniques\' applicability and to carry out tests about other frequent events in DSs, including switching of non-linear loads, usually not addressed in the literature. Lastly, it is remarked that both proposed algorithms exhibited promising results, presenting a significant contribution to the studies of HIFs in DSs.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPJúnior, José Carlos de Melo VieiraLopes, Gabriela Nunes2020-07-16info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-21082020-134131/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/openAccesspor2021-06-22T21:55:02Zoai:teses.usp.br:tde-21082020-134131Biblioteca 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:27212021-06-22T21:55:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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