Detecção e classificação de faltas em linhas coletoras de parque eólicos onshore
| Ano de defesa: | 2026 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
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| País: |
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-26022026-101933/ |
Resumo: | O impulso da transição energética global e a expansão da geração eólica impõem novos desafios à proteção de sistemas de potência, especialmente devido às características dos Recursos Baseados em Inversores, predominantes nos aerogeradores modernos. Nas linhas coletoras de parques eólicos onshore, fatores como o comportamento dinâmico da geração, a limitação das correntes de curto-circuito imposta pela suportabilidade térmica dos componentes eletrônicos e a dinâmica de controle dos conversores comprometem a eficácia das proteções convencionais. Consequentemente, funções de proteção como sobrecorrente e direcional podem falhar em garantir sensibilidade e seletividade adequadas. Nesse contexto, esta dissertação propõe uma metodologia integrada para a detecção e classificação de faltas em linhas coletoras, fundamentada no processamento de sinais via Transformada de Stockwell e na análise do módulo da Derivada Discreta de Energia. O método emprega uma abordagem de limiar adaptativo baseada na operação de dilatação da morfologia matemática, conferindo robustez a ruídos e variações operacionais, aliada a um módulo lógico combinacional que correlaciona componentes simétricas e torque incremental para assegurar a correta confirmação de faltas internas. A classificação do tipo de falta é realizada no domínio do tempo, por meio do monitoramento da evolução da energia nas fases envolvidas. O desempenho da metodologia foi validado em um sistema teste baseado em um parque eólico real localizado na região Nordeste do Brasil. Foram realizadas simulações computacionais abrangendo diversos cenários, variando parâmetros de falta como resistência, localização, ângulo de incidência e tipo de defeito e o ponto de operação do parque, considerando diferentes fatores de potência e níveis de geração. Adicionalmente, todos os cenários foram submetidos a reduções na taxa de amostragem, partindo de 512 pontos por ciclo (ppc) até a taxa de 32 ppc, permitindo a comparação direta com as proteções convencionais do parque, que operam a 64 ppc. Por fim, para testar a robustez a ruídos, aplicou-se Ruído Branco Gaussiano com níveis de SNR de 50, 40 e 30 dB em todos os cenários, sob a taxa crítica de 32 ppc. Os resultados demonstraram que o método proposto apresenta elevada acurácia, atingindo 99,97% na detecção e 99,76% na classificação no pior cenário. Tais índices refletem a segurança e a confiabilidade da abordagem, que superou as limitações das proteções tradicionais de sobrecorrente e direcional, mesmo sob baixas taxas de amostragem e condições críticas de operação. |
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Detecção e classificação de faltas em linhas coletoras de parque eólicos onshoreFault detection and classification in onshore wind farm collector linesadaptive thresholdingclassificação de faltascollector linedetecção de faltasfault classificationfault detectionlimiar adaptativolinha coletoraparque eólicowindfarmO impulso da transição energética global e a expansão da geração eólica impõem novos desafios à proteção de sistemas de potência, especialmente devido às características dos Recursos Baseados em Inversores, predominantes nos aerogeradores modernos. Nas linhas coletoras de parques eólicos onshore, fatores como o comportamento dinâmico da geração, a limitação das correntes de curto-circuito imposta pela suportabilidade térmica dos componentes eletrônicos e a dinâmica de controle dos conversores comprometem a eficácia das proteções convencionais. Consequentemente, funções de proteção como sobrecorrente e direcional podem falhar em garantir sensibilidade e seletividade adequadas. Nesse contexto, esta dissertação propõe uma metodologia integrada para a detecção e classificação de faltas em linhas coletoras, fundamentada no processamento de sinais via Transformada de Stockwell e na análise do módulo da Derivada Discreta de Energia. O método emprega uma abordagem de limiar adaptativo baseada na operação de dilatação da morfologia matemática, conferindo robustez a ruídos e variações operacionais, aliada a um módulo lógico combinacional que correlaciona componentes simétricas e torque incremental para assegurar a correta confirmação de faltas internas. A classificação do tipo de falta é realizada no domínio do tempo, por meio do monitoramento da evolução da energia nas fases envolvidas. O desempenho da metodologia foi validado em um sistema teste baseado em um parque eólico real localizado na região Nordeste do Brasil. Foram realizadas simulações computacionais abrangendo diversos cenários, variando parâmetros de falta como resistência, localização, ângulo de incidência e tipo de defeito e o ponto de operação do parque, considerando diferentes fatores de potência e níveis de geração. Adicionalmente, todos os cenários foram submetidos a reduções na taxa de amostragem, partindo de 512 pontos por ciclo (ppc) até a taxa de 32 ppc, permitindo a comparação direta com as proteções convencionais do parque, que operam a 64 ppc. Por fim, para testar a robustez a ruídos, aplicou-se Ruído Branco Gaussiano com níveis de SNR de 50, 40 e 30 dB em todos os cenários, sob a taxa crítica de 32 ppc. Os resultados demonstraram que o método proposto apresenta elevada acurácia, atingindo 99,97% na detecção e 99,76% na classificação no pior cenário. Tais índices refletem a segurança e a confiabilidade da abordagem, que superou as limitações das proteções tradicionais de sobrecorrente e direcional, mesmo sob baixas taxas de amostragem e condições críticas de operação.The global drive for energy transition and the expansion of wind generation impose new challenges on power system protection, particularly due to the characteristics of InverterBased Resources, which are predominant in modern wind turbines. In onshore wind farm collector lines, factors such as the dynamic behavior of generation, the limitation of short-circuit currents due to the thermal limits of electronic components, and the control dynamics of converters compromise the effectiveness and reliability of conventional protection methods. Consequently, protection functions such as overcurrent and directional may fail to ensure adequate sensitivity and selectivity. In this context, this dissertation proposes an integrated methodology for fault detection and classification in collector lines, grounded in signal processing via the Stockwell Transform and the analysis of the Discrete Energy Derivative modulus. The method employs an adaptive threshold approach based on the dilation operation of mathematical morphology, providing robustness against noise and operational variations, combined with a combinational logic module that correlates symmetrical components and incremental torque to ensure the correct confirmation of internal faults. Fault type classification is performed in the time domain by monitoring the energy evolution in the involved phases. The methodologys performance was validated using a test system based on a real wind farm located in Northeastern Brazil. Computer simulations were conducted across diverse scenarios, varying fault parameterssuch as resistance, location, incidence angle, and fault typeas well as the wind farms operating point, considering different power factors and generation levels. Furthermore, all scenarios were subjected to reduced sampling rates, ranging from the original 512 points per cycle (ppc) down to 32 ppc, to allow for a direct comparison with the wind farms actual conventional protections, which operate at 64 ppc. Finally, to test robustness against signal noise, Gaussian White Noise with SNR levels of 50, 40, and 30 dB was applied to all generated scenarios at the critical sampling rate of 32 ppc. The results demonstrated that the proposed method presents high accuracy, achieving 99.97% for detection and 99.76% for classification in the worst-case scenario. These figures reflect the safety and reliability of the approach, which successfully overcame the limitations of traditional overcurrent and directional protections, even under low sampling rates and critical operating conditions.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPJúnior, José Carlos de Melo VieiraOtomura, Sólon Sadamitsu2026-01-21info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-26022026-101933/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2026-02-27T19:44:02Zoai:teses.usp.br:tde-26022026-101933Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212026-02-27T19:44:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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