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REDES NEURAIS ARTICIAIS APLICADAS À DETECÇÃO, CLASSIFICAÇÃO E LOCALIZAÇÃO DE DEFEITOS EM LINHAS DE TRANSMISSÃO

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Área de Concentração:
Sistemas Elétricos de Potência

 

Resumo:
Este trabalho apresenta um sistema completo para detecção, classificação e localização de defeitos em linhas de transmissão, baseado em redes neurais artificiais (RNA) diretamente alimentadas, por meio da análise de tensões e correntes trifásicas na freqüência fundamental, em somente um dos terminais na linha. Através de simulações de defeitos feitas com o software ATP, um banco de dados é gerado. Os dados são amostrados a uma freqüência de 960Hz e a rede de detecção de defeitos recebe os sinais provenientes de um filtro de Fourier recursivo. Esta rede, que possui 12 entradas, as quais correspondem aos módulos e ângulos das tensões e correntes trifásicas e 1 saída, que tem a função de, a cada milésimo de segundo, avaliar o estado de operação da linha: normal ou sob defeito. Para que haja atuação da proteção de forma precipitada, o sinal para atuação da proteção somente é enviado após dez saídas consecutivas indicando defeito. Quando a rede de detecção acusa curto-circuito, o módulo de classificação, que é composto de uma rede neural com 12 entradas e 4 saídas, recebe os sinais do sistema na região de defeito e identifica as fases envolvidas no distúrbio, bem como o envolvimento da terra.Com a identificação das fases envolvidas, o módulo de localização de defeitos, que é composto por redes especialistas para cada tipo de defeito, recebe as mesmas entradas apresentadas ao módulo de classificação. Cada rede neural constituinte deste módulo possui 12 entradas e uma saída, que indica o local de ocorrência do distúrbio.Testes realizados mostram um sistema eficiente para detecção, classificação e localização de defeitos em linhas de transmissão.