Detecção e classificação de faltas de alta impedância em sistemas elétricos de potência usando lógica Fuzzy

Abstract

Este trabalho tem por objetivo apresentar uma metodologia, para detecção e classificação de faltas de curto-circuito, direcionada para os eventos de alta impedância em subestações de energia elétrica. A detecção é executada por um cálculo algébrico simples via observação da diferença absoluta entre o valor eficaz médio estimado e o valor eficaz medido a partir da oscilografia das correntes trifásicas. Caso seja detectada a anomalia de corrente, procede-se a sua classificação baseada na lógica fuzzy. Trata-se de um problema que apresenta maiores dificuldades de identificação e classificação, tendo em vista que tais perturbações são sutis, o que se diferenciam em relação aos eventos caracterizados como de baixa e ou de média impedância. Os distúrbios de alta impedância, muitas vezes, não são detectados pelo sistema proteção. Neste caso, o sistema de proteção consideraos como uma operação em regime permanente, não distinguindo entre uma falta de alta impedância e um aumento/diminuição da corrente elétrica em decorrência das variações da demanda solicitada pelos consumidores. Ressalta-se que a metodologia, aqui proposta, segue os princípios formulados na referência Decanini (2008), com as devidas adaptações ao problema associado às faltas de alta impedância. A metodologia, proposta neste trabalho, usa dados oscilográficos que são processados de modo que a detecção e classificação das faltas possam ser estimadas através de um conjunto de características extraídas dos sinais de correntes. Este conjunto de característica é classificado pela lógica nebulosa e sua saída resulta na indicação do tipo da falta. Deve-se ressaltar que este algoritmo além de ser eficiente na detecção e classificação de faltas de alta impedância, sua eficiência destacase também na localização e detecção de faltas de baixa impedância...

This work presents a methodology to detect and classify short circuit faults principally for high impedance occurrences in electrical power systems. The detection is executed by a simple algebraic calculus observing the absolute difference with the efficient medium estimated value and the efficient value measured from the oscillogram of the three-phase currents. When a current anomaly is detected the classification is based on the fuzzy logic. It is a problem that presents some difficulties in identification and classification, considering that these perturbations are little which are different from the events characterized as low or medium impedance. The high impedance perturbations sometimes are not detected by the protection system. In this case, the protection system considers as one operation in steady state, and do not distinguish with a high impedance fault or an increasing/ decreasing of the electrical current due to the demand variation requested by the users. It is emphasized that the proposed methodology follows the fundamentals according the reference Decanini (2008), with the adaptations to the associated problem to the high impedance faults. The proposed methodology use oscillogram data that are processed in a way that the detection and classification of the faults are estimated by a set of characteristics from the current signals. This set is classified by logic fuzzy and the output results on the type of the fault. It is emphasized that this algorithm besides being efficient is detecting and classifying high impedance faults, is also efficient in localizing and detecting low impedance faults. The necessary data for the diagnosis of the faults were obtained by simulation of a radial feeder model with the ATP software. Results are satisfactory and show the viability of the proposed methodology that is faster for obtaining the solutions and is able to detect... (Complete abstract click electronic access below)