Este trabalho tem como objetivo apresentar um algoritmo de proteção diferencial de geradores baseado em Redes Neurais Artificiais (RNAs), que seja robusto e confiável em situações onde os algoritmos padrões podem apresentar dificuldades, como no caso, da saturação de TCs. O algoritmo desenvolvido é constituído por dois módulos principais: a) um módulo de detecção da saturação dos transformadores de corrente (TCs) empregados na proteção diferencial de geradores e; b) um módulo de correção das formas de onda distorcidas devido à saturação dos TCs. Os módulos utilizam RNAs para detectar e corrigir situações onde haja saturação dos TCs, a fim de evitar a má operação da proteção diferencial. O algoritmo foi desenvolvido em ambiente Matlab e validado com base nos dados da modelagem e simulações de um sistema elétrico utilizando o software Alternative Transients Program (ATP).

This work has as objective to present an algorithm for differential protection of generators based on Artificial Neural Networks (ANN), which is robust and reliable in situations where standard algorithms fail, as in the case of Current Transformer (CT) saturation. The algorithm developed consists of two main modules: a) a module to detect saturation of CTs used in differential protection of generators and; b) module to correct distorted waveforms due to CT saturation. The modules use ANNs to detect and correct situations where there is saturation of CTs in order to avoid misoperation of the differential protection. The algorithm was developed using Matlab software and validated based on data modeling and simulations of a power system using the Alternative Transients Program (ATP) software.