Método Inteligente para a Localização de Faltas em Linhas de Transmissão
A Localização de Faltas (LF) em Linhas de Transmissão (LTs) é uma função essencial para garantir a continuidade do serviço em Sistemas Elétricos de Potência (SEP). Em geral, um esquema de LF completo é formado por duas etapas anteriores, a Detecção de Faltas (DF) e a Classificação de Faltas (CF). Os métodos convencionais para LF podem apresentar algumas limitações, como o uso de sinais de corrente, alto custo computacional, dependência de links de comunicação, perda de desempenho contra diferentes sistemas ou características das faltas. O objetivo desta tese é propor um método de LF completo e confiável, superando algumas limitações acima mencionadas. Para tanto, a DF e a CF foram implementadas utilizando a distância Euclidiana, enquanto a LF foi desenvolvida utilizando a Análise de Componentes Independentes (ACI). Para melhorar a confiabilidade do método proposto para LF, também foi desenvolvida uma função de Classificação de Distúrbios (CD) inteligente baseada em Redes Neurais Convolucionais (RNCs).
Os métodos propostos para DF, CF, LF e CD foram todos avaliados considerando diferentes SEPs e características de faltas (no PSCAD), sempre apresentando bons resultados e vantagens quando comparados aos métodos convencionais. Além disso, é apresentada uma comparação considerando diferentes possibilidades de implementação do método para CD, comprovando que a ACI é a melhor opção para o método alcançar um desempenho preciso e robusto.