Machine Learning para detecção de faltas em um sistema Elétrico

Abstract

Neste trabalho é documentada uma metodologia para se criar um sistema inteligente para detecção, localização e classificação de curto-circuitos de um sistema de potência elétrico e por conta disto realizado um estudo das questões técnicas utilizadas nesta metodologia. A maioria das técnicas utilizadas para localização de faltas utilizadas nos dias atuais são voltadas para sistemas de transmissão e não para distribuição e mesmo estas técnicas possuem algumas limitações. As técnicas propostas aqui dependem apenas da aquisição dos sinais da rede para serem usados como dados de treinamento e para avaliar se está ocorrendo a falta. É com este intuito que este trabalho elabora uma rede neural artificial recorrente utilizando os sinais de uma rede simulada que funciona em três módulos um para detecção de falta que denota se está ocorrendo alguma falta no sistema, outro que localiza se a falta ocorre na linha entre dois sensores e por último um módulo que identifica qual que o tipo de falta que está ocorrendo na linha