Aplicação de redes neurais artificiais na localização de faltas em linhas de transmissão

• Autor(a) principal: Correia, Evandro Gabriel da Silva
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/7177
• topic: Engenharias; Redes neurais (Computação); Linhas elétricas; Fourier, Transformadas de; Neural networks (Computer science); Electric lines; Fourier transformations

O trabalho apresenta a aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNAs) na localização de faltas em linhas de transmissão (LT). Duas diferentes metodologias são propostas, o primeiro método, denominado generalista não utiliza o módulo de classificação, ou seja, uma topologia RNA é utilizada para estimar a localização de todos os tipos de faltas. Neste método, foram utilizados como entradas os dados registrados em ambos terminais da linha de transmissão e os dados de somente um terminal da LT. Já o segundo, possui uma topologia RNA funcionando como módulo de classificação de faltas, e uma topologia para cada tipo de falta para estimar a distância. Este método utiliza como entrada as correntes do barramento local. Para realização dos testes foi utilizado o software ATP, considerando-se as faltas fase-terra, fase-fase, fase-fase-terra e fase-fase-fase para gerar o banco de dados. Já para implementação das topologias de RNA foi utilizado a toolbox NNTOOL do software Matlab®. Após a realização dos testes constatou-se a eficiência dos métodos que utilizam RNA para localização de faltas, tanto com o método generalista quanto com o método de classificação e localização.