Localização de Faltas em Redes de Distribuição de Energia Elétrica: Uma Abordagem Baseada em Ondas Viajantes e Redes Neurais Artificiais

EasyChair Preprint 15255

Abstract

Os sistemas de distribuição de energia passaram por várias transformações nos últimos anos, incluindo a integração de novos perfis de carga, geração distribuída e expansão da rede. Este artigo apresenta um método baseado na teoria das ondas viajantes e em redes neurais artificiais para classificação e localização de faltas, a fim de auxiliar a concessionária a reduzir o tempo de resposta e impactar diretamente os indicadores de qualidade e confiabilidade. A abordagem proposta utiliza dados de tensão e corrente trifásicos de medidores inteligentes instalados nas extremidades do sistema. Sinais de tensão foram utilizados para determinar a distância da falta usando a teoria das ondas viajantes. Adicionalmente, características foram extraídas dos sinais de tensão e corrente, os quais foram usados como entradas de redes neurais artificiais responsáveis pela classificação da falta. Os cenários de faltas foram simulados no software PSCAD/EMTP, considerando o sistema de teste de média tensão do CIGRE. Os resultados se mostraram promissores, apresentando: (i) precisão de detecção de 100%; (ii) precisão de classificação próxima a 100%; e (iii) erros médios inferiores a 1% na estimação da distância da falta com um desvio padrão de 0,4 e mitigação da múltipla estimação da falta superior a 90%.

Keyphrases: Localização de Faltas, Múltipla Estimação, Ondas Viajantes, Perceptron Multicamadas, Redes Neurais Artificiais, Sistemas de Distribuição

@booklet{EasyChair:15255,
  author    = {Caio Vinicius Colozzo Grilo and Leonardo da Silva Lessa and Denis Vinicius Coury and Ricardo Augusto Souza Fernandes},
  title     = {Fault Location in Electrical Distribution Networks: a Traveling Wave and Artificial Neural Networks-Based Approach},
  howpublished = {EasyChair Preprint 15255},
  year      = {EasyChair, 2024}}