Este trabalho apresenta a proposta de um sistema completo de proteção diferencial de transformadores de potência, aplicando-se as técnicas de Redes Neurais Artificiais (RNAs). O esquema proposto busca a classificação do sistema de proteção como um problema de reconhecimento e reconstrução de padrões, representando um método alternativo aos algoritmos convencionais. Vários fatores como, por exemplo, as situações de energização do transformador e a saturação dos transformadores de corrente, podem causar uma má operação do dispositivo de proteção. Com o objetivo de melhoramento na proteção digital de transformadores de potência, desenvolveu-se um sistema de proteção diferencial, incluindo dispositivos com base em RNAs, em substituição à filtragem harmônica de sinais existente no algoritmo convencional. Em complementação, esquemas de reconstrução das ondas distorcidas provenientes da saturação dos TCs são também propostos e adicionados ao algoritmo final de proteção, sendo esses comparados ao algoritmo convencional de proteção diferencial de transformadores. Com a referida adição de ferramentas de inteligência artificial a um algoritmo completo de proteção diferencial de transformadores, obteve-se uma solução bastante precisa e eficiente, capaz de responder em um tempo reduzido, se comparada aos métodos convencionais.

This work proposes a complete differential protection system for power transformers, applying the Artificial Neural Network (ANN) theory. The proposed approach treat the classification of the protection system as a problem of pattern recognition and as an alternative method to the conventional algorithms. Several factors such as, for example, transformer energization and CT saturation can cause an inadequate operation of the protection relay. With the objective of improving the power transformer digital protection, a complete protection system was developed, including an ANN-based device in substitution to harmonic filters, in use in the conventional algorithm. Some approaches concerning the reconstruction of the distorted signals caused by the CTs saturation are also proposed. These routines are added to the final protection algorithm and they are compared to the conventional algorithm for power transformer protection. With the use of artificial intelligence tools in a complete power transformer protection algorithm, one intends to obtain a very precise, fast and efficient solution, if compared to the conventional methods.