Modelos neurais autônomos para classificação e localização de defeitos em linhas de transmissão

O problema de diagnóstico de faltas em linhas de transmissão constitui um dos principais desafios para gestão técnica de instalações de transmissão. A assertividade nesta atividade é fundamental para suporte à tomada de decisão, reduzindo as taxas de indisponibilidade e promovendo o restabelecimento célere da função transmissão, contribuindo para melhoria da qualidade do serviço e reduzindo os impactos financeiros advindos de reduções na parcela variável. Este documento apresenta uma proposta de sistema inteligente para classificação e localização de faltas em linhas de transmissão. Os algoritmos utilizados são baseados nos chamados modelos neurais autônomos, que incluem técnicas analíticas para seleção de entradas e especificação automática da estrutura sem a necessidade do uso de um conjunto independente de dados para validação. Ao utilizar a inferência bayesiana para especificação e treinamento de perceptrons de múltiplas camadas (MLPs), o sistema inteligente fornece respostas probabilísticas para classificação do tipo de defeito e também para a distância da falta em relação à subestação monitorada. Para desenvolvimento dos modelos são utilizados dados técnicos de uma linha de transmissão integrante do Sistema Interligado Nacional (SIN), a qual é modelada em um “software” de simulação de transitórios eletromagnéticos, ATP, visando estabelecer os diversos cenários de falta. Foram analisados dois tipos de rede equivalente, uma detalhada e outra simples, de forma a precisar qual o melhor modelo e se há diferenças significativas nos resultados em termos de representação das faltas. As bases de dados com as oscilografias de tensão e corrente obtidas para cada tipo de defeito são utilizadas para treinamento e teste do sistema inteligente, sendo demonstrando o potencial dos algoritmos utilizados.

Grantor

Niterói

Year dc:date.issued

2017

Author dc:creator

• Lopes, Daniel do Souto

Advisor dc:contributor.advisor

• Ferreira, Vitor Hugo

Statement dc:rights

• OpenAccess

Language dc:language.iso

pt_BR

Repository record dc:identifier.uri

https://app.uff.br/riuff/handle/1/3932

OAI identifier oai:identifier

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