Um dos principais problemas que podem ocorrer em sistemas de distribuição ou de subtransmissão de energia elétrica com geração distribuída (GD) é o ilhamento. O ilhamento ocorre quando um ou mais geradores distribuídos alimentam uma porção do sistema que se encontra eletricamente isolada do restante do sistema elétrico. Logo, geradores distribuídos têm de ser equipados com esquema de proteção anti-ilhamento, pois a operação ilhada pode colocar em risco a segurança das pessoas e equipamentos e pode deteriorar a qualidade da energia elétrica suprida aos consumidores locais. Este trabalho está inserido no contexto de proteção de sistemas elétricos de distribuição com GD e propõe uma nova técnica passiva-inteligente de proteção anti-ilhamento para geradores síncronos distribuídos. O método proposto utiliza a mineração de dados do Data Mining of Code Repositories (DAMICORE), o qual possui grandes potencialidades para descobrir correlações em dados complexos. Para realizar essa tarefa, três algoritmos são executados em sequência. São eles: o Normalized Compression Distance (NCD) para calcular a matriz de distância do conjunto de dados; o Neighbor-Joining (NJ) para construir as árvores filogenéticas; e por fim o Fast Newman (FN) para buscar grupos na árvore filogenética nos quais os dados apresentam alto grau de independência. O método de detecção de ilhamento nesta dissertação utiliza 10 características importantes dos sinais de tensão e corrente trifásicas no ponto de acoplamento comum (PAC). Essas 10 características são utilizadas como entrada ao DAMICORE para formular um algoritmo baseado em mineração de dados capaz de detectar ilhamento e de diferenciá-los de outros tipos de distúrbios. Os resultados mostram que o método identifica o ilhamento corretamente, detectando-o rapidamente, especialmente nos casos em que a detecção do ilhamento por relés baseados em medidas de frequência falha ou é lenta.

One of the main issues that can occur into distribution power systems with distributed generation is islanding. Islanding occurs when one or more distributed generators feed a portion of the distribution system that becomes electrically isolated from the rest of the power system. Thus, distributed generators have to be equipped with anti-islanding protection schemes, because the islanded operation may put at risk the safety of people and the equipment. It can also deteriorate the power quality supplied to local consumers. This work is in the context of the protection schemes for distribution power systems with distributed generation and it proposes a new intelligent passive anti-islanding protection scheme for distributed synchronous generators. The scheme is based on the Data Mining of Code Repositories (DAMICORE), which finds the similarity within complex data sets. This task is performed by computing the following algorithms, in sequence: the Normalized Compression Distance (NCD) to calculate a distance matrix among the data sets; the Neighbor-Joining (NJ) to build the phylogenetic trees; and the Fast Newman (FN) to find clusters with high degree of independence by using the phylogenetic trees. The proposed method comprises the extraction of 10 important features of the three-phase voltages and currents measured at the point of common coupling of the distributed generator. These 10 features are then used as input to the DAMICORE in order to formulate a data mining-based algorithm capable of detecting islanding and of distinguishing it from other disturbances. The results show that the method identifies the islanding correctly, detecting it quickly, especially where the detection of islanding by frequency-based relays are slow.