Metodologia baseada em redes neurais artificiais para detecção, classificação e localização de faltas em sistemas HVDC

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Merlin, Victor Luiz
• Orientador(a): Santos, Ricardo Caneloi dos
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do ABC
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Energia
• Link de acesso: http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=118659&midiaext=77641; http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=118659&midiaext=77641/index.php?codigo_sophia=118659&midiaext=77642

Os sistemas de transmissão de alta tensão em corrente contínua, conhecidos como HVDC, estão se tornando uma alternativa cada vez mais comum para atender à crescente demanda de energia elétrica, tendo em vista que estes podem propiciar uma conexão mais eficiente entre centrais geradoras e centros consumidores muito distantes. Além disso, a utilização de sistemas HVDC tem se mostrado uma alternativa viável para a conexão de fontes renováveis de energia, como, por exemplo, usinas eólicas offshore. No entanto, a implementação de sistemas de transmissão HVDC traz também a necessidade de uma proteção mais eficiente, com o objetivo de evitar danos aos equipamentos e minimizar problemas de qualidade de energia em caso de anomalias na rede. A proteção de sistemas HVDC apresenta uma série de desafios, sobretudo na detecção, classificação e localização de faltas, já que estas podem ocorrer a montante da subestação retificadora (CA), na linha de transmissão CC, ou jusante da subestação inversora (CA). A rápida detecção de faltas em sistemas HVDC tem grande relevância, visto que tais sistemas transportam grande quantidade de potência e possuem componentes com capacidade limitada para suportar elevadas correntes de falta. Este trabalho visa apresentar uma metodologia baseada em redes neurais artificiais para a detecção, classificação e localização de faltas em sistemas VSC-HVDC e LCC-HVDC. Essas tarefas são realizadas por meio da análise dos sinais de tensão CA e CC disponíveis somente na subestação retificadora, sem necessidade de link de comunicação. No entanto, os algoritmos desenvolvidos a partir da metodologia proposta são capazes de cobrir faltas tanto nas subestações conversoras, como na linha CC. Para desenvolver e avaliar os algoritmos propostos uma grande quantidade de casos de falta foi simulada, variando-se o tipo de falta, o local da falta e a resistência de falta, bem como as condições operativas dos sistemas CA. Os resultados obtidos revelam que por meio da metodologia proposta são obtidos algoritmos eficazes para a execução das tarefas de proteção nos sistemas VSC-HVDC e LCC-HVDC adotados neste trabalho