Detecção, classificação e estimação espacial de áreas vulneráveis às faltas em sistema de distribuição de energia elétrica considerando a geração distribuída - Faria, Andréia da Silva Santos [UNESP] (2024)
As interrupções no fornecimento de energia elétrica, provocadas por defeitos em alimentadores, acarretam diversos prejuízos para as distribuidoras de energia e para os consumidores, incluindo perdas financeiras, danos à confiabilidade e a deterioração da qualidade de energia. Assim, a estimação espacial de áreas vulneráveis às faltas, bem como o desenvolvimento de métodos eficientes para detecção e classificação faltas são fundamentais para o planejamento de medidas preventivas e uma rápida restauração do fornecimento de energia elétrica durante eventos de faltas. Nesse contexto, este estudo é dividido em duas etapas principais. Na primeira, incorpora-se o estudo do espaço geográfico para a estimação de áreas vulneráveis às faltas em decorrência de descargas atmosféricas e de vegetação arbórea. Técnicas de análise exploratória de dados geográficos, com métricas ponderadas geograficamente são implementadas, visando avaliar a correlação entre essas variáveis e as interrupções de energia. Mapas temáticos apresentam as correlações positivas em algumas regiões da cidade entre percentual de faltas em transformadores e a densidade de raios, indicando que as descargas atmosféricas estão associadas às faltas. Além disso, foi evidenciada uma correlação positiva entre o percentual de vegetação arbórea e o número de faltas ocasionadas por falhas em transformadores, sugerindo que a presença de árvores está associada às falhas na rede elétrica. A segunda parte deste estudo propõe uma metodologia para detecção e classificação de faltas em cenários com geração distribuída (GD). A vulnerabilidade do sistema de distribuição é avaliada a partir da crescente inserção de GD e da complexidade introduzida pelas fontes renováveis. Na primeira etapa, a fase de pré-processamento foi realizada via transformada wavelet discreta de sobreposição máxima, onde a energia dos sinais de corrente é usada para definir o estado operativo do sistema. A classificação de faltas é realizada via três sistemas de inferência fuzzy considerando os coeficientes característicos das correntes trifásicas. Os resultados evidenciam uma acurácia mínima de 94,9% para os estágios de detecção e classificação em diferentes cenários de faltas, incluindo sistemas fotovoltaicos (PV) e geradores síncronos. Embora satisfatórios, os resultados indicam que a presença de GD impacta em ambos os estágios, reduzindo acurácias e métricas como recall e f1-score no estágio de detecção. Na última etapa, avalia-se o impacto de sistemas PVs no estágio de classificação. Um autoencoder é introduzido na fase de pré-processamento para compressão da janela de dados e extração das principais características dos sinais de corrente. As redes neurais ART-Fuzzy (AF), ART-Euclidiana e perceptron multicamadas (PMC) são implementadas para classificação de faltas. Elas são avaliadas por métricas derivadas da matriz de confusão, como recall, especificidade, precisão, F1-score, além da curva AUC-ROC. Trata-se de um problema multiclasse, onde um único algoritmo é aplicado para classificação dos curtos-circuitos e do estado normal. Resultados comparando o uso da janela completa dos sinais com a janela reduzida via autoencoder mostram a eficácia dele na melhoria dos desempenhos dos algoritmos AF e PMC. Constatou-se que a alta penetração de sistemas PV impacta o estágio de classificação, devido às alterações nos níveis e nas características das correntes de curto-circuito.