Simulações dos Curtos-Circuitos

Para aplicação de RNA ao problema de reconhecimento de padrões é indispensável a elaboração de um conjunto de padrões que represente as situações de operação do sistema elétrico analisado, ou seja, um conjunto representativo de dados. Para a formação deste conjunto, dispondo do software ATP, distintas situações de curtos-circuitos monofásicos, bifásicos e trifásicos foram então aplicadas sobre o SD em análise. Além disso, foram feitas combinações com as localizações de aplicação da falta e as resistências das mesmas.

As situações de curtos-circuitos foram simuladas envolvendo os 11 tipos de faltas conhecidas. Segundo Coser (2006) as faltas podem ser dos tipos Monofásicas- terra (AT, BT ou CT), Bifásicas-terra (ABT, BCT ou CAT), Bifásicas sem terra (AB, BC ou CA), Trifásica-terra (ABCT) ou Trifásica sem terra (ABC). A Figura 33 apresenta o diagrama dos tipos de faltas.

Figura 33 – Tipos de faltas simuladas.

Para a resistência Rft, representada nas Figura 33(a), (d) e (e), os curtos- circuitos são simulados variando-se esta resistência de falta entre 0, 10, 20, 50 e 100 Ω. Para esta pesquisa, o objetivo é trabalhar com valores de resistência de faltas de baixa impedância. Assim, com base nas referências bibliográficas consultadas sobre estes valores, o limiar considerado varia de 50 a 100 Ω, sendo 50 Ω o limiar mais comum. Acima deste valor, para SD, já se considera a falta como

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alta impedância (NETO-TONELLI; DECANINI; MINUSSI, 2011) (COSER; ROLIM, 2004). Com intuito de testar a robustez da metodologia proposta, foram efetuados testes também com a resistência de 100 Ω.

Nos casos em que se considera a resistência Rff (faltas entre fases), o valor da resistência é normalmente baixo, devido a curta extensão do caminho entre os condutores (COSER, 2006). Para as resistências Rff, vistas nas Figura 33(b), (c), (d) e (e), o valor utilizado foi de 0 Ω (MARTINS et al, 2002), ou seja, considerando-se que não há resistência entre os condutores.

Com relação aos locais de aplicação das faltas, estes são variados sobre todo o SD. Inicialmente são aplicados curtos-circuitos sobre as barras principais e, posteriormente, a 25%, 50% e 75% de todas as linhas que formam o SD.

Efetuadas as devidas combinações, o conjunto de dados é então divido entre conjunto de treinamento e conjunto de testes ou validação. Estes dados foram utilizados para todo o processo desencadeado.

Após o processo de treinamento e teste (validação), pode ser então avaliada a necessidade de aquisição de mais dados para a metodologia proposta. Caso seja necessário, mais dados devem ser coletados. Cabe comentar que, pelos resultados obtidos, os quais serão explanados no próximo capítulo, tem-se um indicativo de que a composição das informações anteriormente apontadas é suficiente para os propósitos deste trabalho.

Assim, as simulações foram efetuadas variando-se:  O tipo de falta;

 A resistência da falta entre as fases e a terra; e

 O local de aplicação da falta, ou seja, sobre os barramentos do SD ou a uma determinada distância dos mesmos.

4.2 Implementação Computacional da Metodologia

Proposta

O software escolhido para a criação e implementação do algoritmo da metodologia proposta foi o MATLAB®_{. As redes são treinadas utilizando-se os} dados simulados no ATP e validadas com dados alheios ao processo de treinamento. Ressalta-se que todo o processo de indicação da área, classificação e localização das faltas foi executado utilizando-se de RNA. O fluxograma da Figura

34 mostra com mais detalhes o processo desejado para um diagnóstico completo de faltas nos SD. Deve ficar claro que, para este trabalho, foram efetuadas as etapas que estão na parte tracejada do fluxograma. Estas serão explicadas detalhadamente no que segue.

Figura 34 – Fluxograma do método de diagnósticos das faltas.

Usualmente, para a implementação de um sistema completo de diagnóstico de faltas, é necessário, inicialmente, detectar o defeito, para em seguida, apontar as fases envolvidas, e, posteriormente, efetuar a localização da falta. A metodologia

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proposta neste trabalho modifica um pouco esta ordem, utilizando dados de medidores alocados de forma otimizada para localizar a área em que se encontra a falta, para, posteriormente, classificar as fases envolvidas.

 Aquisição dos dados do medidor da subestação

Um primeiro módulo será responsável por registrar em tempo real os dados do medidor de tensão e corrente da subestação, que tem como função monitorar e indicar (detectar) a presença de algum problema nas formas de onda de tensão e corrente.

 Detecção do Evento

Utilizando-se de valores de tensão e corrente amostrados no medidor instalado na subestação, um processo deve ser responsável por detectar a ocorrência de um evento no sistema. O módulo responsável pela detecção deverá estar apto a acusar qualquer evento nas formas de onda da tensão e corrente em análise. Dentre as inúmeras situações passíveis de ocorrência, podem-se encontrar as situações de curtos-circuitos transitórios e/ou permanentes, chaveamentos de cargas e de bancos de capacitores, energização de diversos componentes, e outras mais. Para o momento, caso um curto-circuito permanente seja observado em qualquer porção do SD, este se refletirá em afundamentos de tensão nas barras próximas e/ou distantes do ponto de ocorrência. E então, os dados de tensão dos medidores alocados estrategicamente no SD serão registrados, ativando o restante do processo.

 Indicação da área em falta

No primeiro módulo referente a esta pesquisa, a RNA1, como indicado no fluxograma da Figura 34, efetua a indicação da área em falta. Nesta fase, somente os valores eficazes das tensões (RMS), medidos nos monitores alocados de forma otimizada no SD, serão utilizados para a indicação da área afetada. Cabe frisar que esta parte do processo somente será executada se algum evento (curto-circuito) for detectado. A partir da apresentação dos valores RMS das tensões dos medidores alocados no sistema, a RNA1 deverá ser capaz de indicar a área afetada pela falta, área esta definida anteriormente.

 Classificação da Falta

Na terceira fase, utilizando também os dados dos medidores alocados no SD, a RNA2 será responsável por classificar as fases envolvidas no curto-circuito. Utilizando os valores RMS das tensões do medidor da área que foi indicada pela RNA1, a RNA2 deverá ser capaz de distinguir entre os 11 tipos de faltas, sejam estas monofásicas (AT, BT, CT), bifásicas-terra (ABT, BCT, CAT), bifásicas sem o envolvimento da terra (AB, BC, CA), trifásicas (ABC) e trifásicas-terra (ABCT).

 Localização da Falta

No quarto módulo, utilizando todas as informações fornecidas pelas RNA anteriores, somando-se os dados de tensão dos medidores alocados, o terceiro módulo será responsável por determinar a distância exata da falta. Neste módulo serão apresentados dois diferentes métodos testados, os quais utilizam diferentes RNA para cada tipo de falta.

 Relatório Final

Finalizando todo o processo, um relatório final é então gerado, com informações pertinentes ao tipo de falta, fases envolvidas e localização exata da mesma.

Nos dois últimos capítulos deste documento, os resultados serão apresentados e detalhadamente discutidos.