APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAS NA DETECÇÃO DE FERRORRESSONÂNCIA EM TRANSFORMADORES DE POTENCIAL INDUTIVOS
O fenômeno da Ferrorressonância é um efeito oscilatório que ocorre quando a indutância não linear de um Transformador de Potencial Indutivo (TPI) está conectada em série com circuitos que apresentem capacitâncias equivalentes, tais como: linhas aéreas, circuitos subterrâneos, cargas capacitivas e capacitâncias mútuas presentes em determinados arranjos de sistemas elétricos de potência (SEP). Devido a não linearidade do núcleo magnético do TPI, este, quando conectado a redes com determinadas capacitâncias, ficam sujeitos a diferentes comportamentos e perturbações, provocados por manobras ou faltas no SEP. Tal condição é denominada de ferrorressonância. Considerando as características dinâmicas desta perturbação não linear, a resposta ferrorressonante pode manifestar-se de maneiras diferentes, como oscilações periódicas na frequência fundamental do sistema de potência (modo fundamental) ou em valores submúltiplos da frequência fundamental (modo sub harmônico), entre outros. A precisa detecção do efeito da ferrorressonância pode impedir danos aos equipamentos e também evitar perdas de receita para as concessionárias. Desta forma, esta pesquisa apresenta um método baseado em Redes Neurais Artificiais (RNAs) para detectar o efeito da ferrorressonância. O algoritmo proposto para detectar o efeito de ferrorressonância utiliza amostras da tensão secundária do TPI para decidir se há um evento ferrorressonante ou não. Além da discussão sobre o desenvolvimento e testes do algoritmo proposto, esse trabalho também discute e analisa diferentes cenários que podem gerar a ferrorressonância, utilizando os softwares ATP e PSCAD para simular os casos estudados.