Detecção de faltas de alta impedância em microrredes considerando a influência de geração conectada via conversores estáticos

Abstract

As Faltas de Alta Impedância (FAI) no Sistema de Distribuição de Energia Elétrica (SDE) são perigosas e difíceis de detectar com relés de sobrecorrente ocasionais ou fusíveis devido à baixa corrente. A proteção contra esse tipo de falta utiliza as distorções que causam nos sinais de corrente e tensão para sua detecção. Portanto, é fundamental que a modelagem da falta e do sistema elétrico seja suficientemente precisa na construção de métodos eficazes de detecção. Sendo assim, esta tese apresenta uma avaliação dos resultados dos modelos de simulação na detecção de FAI em Microrrede (MR) com Geração Distribuída (GD) com interface por dispositivos de eletrônica de potência do tipo Conversor de Fonte de Tensão (VSC) além da proposição de um novo classificado. Os modelos de simulação detalhados de VSC utilizados consideraram a extensão da alta frequência da eletrônica de potência e, consequentemente, as distorções harmônicas associadas. Assim, para sistemas com maior manipulação da forma de onda senoidal da corrente, as características FAI como não-linearidade, assimetria e aleatoriedade podem permanecer ocultas, comprometendo o desempenho de algumas técnicas de detecção existentes. Esses modelos não são comumente usados ??ou planejados na literatura para detecção da FAI. Para avaliar o impacto da complexidade do modelo de simulação, uma Redes Neurais Convolucionais (RNC) prétreinada no banco de dados da ImageNet é adaptada para classificar a forma de onda da corrente com base em uma imagem de representação de tempo-frequência. O método proposto é projetado e testado utilizando um modelo MR baseado no benchmark europeu de rede de distribuição de tensão média proposto pelo Conselho Internacional de Grandes Sistemas Elétricos (CIGRE). O conjunto de dados da simulação considera MR operando de forma ilhada e conectada, topologia radial e em anel, com transitórios diversos e em diferentes locais da MR. Foram realizadas uma série de testes utilizando-se índices para avaliação de desempenho do método. Também foi realizada uma análise comparativa com um método no estado da arte treinada e testada para a mesma base de dados. Os resultados indicam que os métodos de detecção de FAI para MR com geradores do tipo VSC precisam ser específicos usando modelos de simulação detalhados para obter melhor precisão, e o classificador apresentado apresentou índices de desempenho ao método de comparação superior.

Abstract: High Impedance Faults (HIF) in Electricity Distribution Systems are dangerous and difficult to detect with conventional overcurrent relays or fuses due to the low fault current. Protection against this type of fault uses the distortions it causes in the current and voltage signals to detect it. As a result, precise modeling of the fault and the electrical system is required to develop efficient detection systems. Therefore, this thesis presents an evaluation of the impact of simulation models on the detection of faults in a microgrid with distributed generation interfaced with Voltage Source Converter (VSC) power electronics devices, as well as proposing a new classifier. The detailed VSC simulation models used take into account the high-frequency switching of the power electronics and, consequently, the associated harmonic distortions. Thus, for systems with greater degradation of the current sine waveform, HIF characteristics such as non-linearity, asymmetry and randomness can remain hidden, compromising the performance of some existing detection techniques. Such models are not commonly used or discussed in the literature for HIF detection. To assess the impact of simulation model complexity, a Convolutional Neural Networks pre-trained on the ImageNet database is adapted to classify the current waveform based on a time-frequency representation image. The proposed method is designed and tested using an MR model based on the European medium-voltage distribution network benchmark proposed by the International Council on Large Electricity Systems. The simulation data set considers the MR operating in islanded and connected form, radial and ring topology, with different transients and at different locations in the MR. A series of tests were carried out using indices to evaluate the method?s performance. A comparative analysis was also carried out with a stateof- the-art method trained and tested on the same database. The results indicate that HIF detection methods for microgrid with VSC-type generators need to be designed using detailed simulation models to obtain better accuracy, and the proposed classifier showed a higher performance index than the comparison method.