Título: Detecção E Classificação De Faltas De Curto-Circuito E Sistemas De Distribuição De Energia Elétrica Usando Sistemas Inteligentes
Autores: Decanini, José G. M. S.; Tonelli-Neto, Mauro S.; Minussi, Carlos R.
Resumo: Neste artigo apresenta-se uma metodologia alternativa para detecção e classificação de faltas de curto-circuito em sistemas de distribuição de energia elétrica. Esta ferramenta de auxílio à tomada de decisão acelera os procedimentos para restabelecimento das condições normais de operação propiciando maior segurança, confiabilidade e lucratividade às concessionárias. O processo de detecção de anormalidade é realizado através de análises estatística e direta dos sinais de corrente no domínio wavelet. As evidências obtidas sobre o status da rede, considerando as faixas de frequências em avaliação, são agregadas usando a teoria da evidência, a qual fornece, aos operadores, informações quantitativas relativas ao estado operativo do sistema e ao diagnóstico executado. Na etapa de classificação, emprega-se a rede neural artificial ARTMAP Fuzzy para o reconhecimento dos padrões. O método proposto foi avaliado por meio de simulações de um alimentador de distribuição real, composto por 134 barras, no software ATP (Alternative Transients Program), apresentando bons resultados.
Palavras-chave: Transformada wavelet; teoria da evidência; rede neural artificial ARTMAP Fuzzy; diagnóstico de distúrbio; sistemas de distribuição de energia elétrica
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2011-07.2
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