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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.3.2006.tde-11122006-140213
Documento
Autor
Nome completo
Douglas Alexandre de Andrade Garcia
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2006
Orientador
Banca examinadora
Pereira, Sergio Luiz (Presidente)
Burian Junior, Yaro
Grimoni, Jose Aquiles Baesso
Jardini, Jose Antonio
Magrini, Luiz Carlos
Título em português
Metodologia de diagnóstico automático de falhas de curto-circuito em alimentadores primários de sistemas de distribuição reticulados tipo Spot.
Palavras-chave em português
Diagnóstico de falhas
Localização de curto circuito
Redes neurais artificiais
Sistemas elétricos de distribuição
Sistemas reticulados
Resumo em português
Este trabalho de pesquisa apresenta o desenvolvimento de uma metodologia de diagnóstico automático de falhas do tipo curto-circuito de baixa impedância em circuitos alimentadores de média tensão de sistemas reticulados de distribuição de energia elétrica tipo spot network. O diagnóstico compreende a identificação do tipo de curto-circuito ocorrido e a sua localização. A metodologia está baseada no treinamento e uso de Redes Neurais Artificiais (RNAs). Os parâmetros para treinamento das RNAs são obtidos a partir de padrões de comportamento elétrico de curtos circuitos monofásicos, bifásicos e trifásicos à terra, obtidos por simulação de um circuito de distribuição real localizado na cidade de Brasília. Para obtenção do comportamento elétrico do circuito de distribuição foi utilizado o aplicativo de simulação ATP (Alternative Transient Program); para estruturação, treinamento e testes das RNAs da metodologia de diagnóstico foi utilizado o software Matlab (aplicativo de RNA). Os principais resultados dos testes das RNAs da metodologia são apresentados. Tais resultados demonstram a viabilidade científica e tecnológica de se aplicar a metodologia desenvolvida como ferramenta de diagnóstico em tempo real de auxílio dos departamentos de engenharia de operação e manutenção de concessionárias elétricas. Este trabalho também apresenta as principais possibilidades de continuidade desta pesquisa científica e tecnológica baseada em redes neurais artificiais na área de diagnóstico automático de sistemas reticulados.
Título em inglês
Automatic fault diagnostic methodology in primary feeders of spot networkdistribution system.
Palavras-chave em inglês
Artificial neural networks
Electric distribution system
Fault diagnostic
Fault location
Spot network
Resumo em inglês
This work presents the development of an automatic failure diagnostic methodology for low impedance short circuit in mid voltage feeders of distribution spot networks systems. The developed methodology has the feature to identify the type of short circuit and its location. An Artificial Neural Network technique was employed. The parameters used to train the Artificial Neural Networks are obtained based upon patterns in simulations of real cases for short circuit behavior in mono-phase, bi-phase and tri-phase to ground configuration. The input data for the simulation was based on a real distribution circuit belonging to the Power Utility CEB located in Brasília-Brazil. The simulation program ATP (Alternative Transient Program) was used to obtain the electric behavior of the circuit in the distribution network. As for the Artificial Neural Network simulation, trainings and tests Matlab was employed. As a main contribution the results of this work shows the technical feasibility to apply such methodology as a important real time diagnostic tool to support the system operation and maintenance departments of power utilities that uses spot network topologies. Furthermore, it is presented the possibilities to continue this research related to automatic diagnostics for network distribution systems based on Artificial Neural Networks technique.
 
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Data de Publicação
2006-12-22
 
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