Contribuições aos métodos para localização de faltas em alimentadores de distribuição

Abstract

Este trabalho traz novas contribuições aos métodos para localização de faltas em alimentadores de distribuição. Características peculiares como a presença de derivações laterais, a não-homogeneidade, e a não-transposição dos alimentadores devem ser levadas em conta na implementação de ferramentas com tal finalidade. Os algoritmos existentes que empregam componentes fundamentais de tensões e correntes como dados de entrada apresentam limitações relacionadas com a eficiência do processo e a precisão dos resultados, principalmente para valores significativos da resistência de falta. Isso motivou o desenvolvimento de três metodologias inovadoras. Os dois primeiros métodos são analíticos e destinados à localização de faltas de baixa impedância, sendo um método direto e outro iterativo. Dessa forma, mais de uma alternativa pode ser testada em um determinado alimentador para localizar esse tipo de falta. O terceiro método emprega redes neurais artificiais para localizar faltas de alta-impedância, onde os métodos tradicionais não são tidos como adequados. Foi desenvolvida uma arquitetura modular de redes neurais que possibilita melhorar a capacidade de generalização das mesmas no problema, reduzir o número de exemplos necessários ao treinamento, e tornar mais adequado o seu emprego em alimentadores com derivações laterais. Um pacote computacional com todas as ferramentas desenvolvidas foi implementado. Os resultados obtidos demonstram a relevância das propostas.