Estatísticas de ordem superior e redes neurais artificiais aplicadas à proteção digital de linhas de transmissão - Carvalho, Janison Rodrigues de (2013)
Neste trabalho, é apresentado e discutido um novo modelo para proteção de Linhas de Transmissão. O sistema proposto executa, individualmente, as etapas tradicionais da filosofia de proteção de distância: detecção, classificação e localização. Este modelo emprega Estatísticas de Ordem Superior (EOS) como ferramenta de extração de características, para posterior aplicação das Redes Neurais Artificiais (RNAs). As RNAs são responsáveis pelas tomadas de decisões do sistema, no sentido de identificar a ocorrência da falta e o tipo da mesma, além de localizar a falta no que tange às zonas de proteção consideradas. O processamento com tais estatísticas é responsável pela transformação dos dados para um domínio onde as diferentes faltas são evidenciadas através de agrupamentos de dados (padrões). O banco de dados disponível com sinais elétricos de LTs em condições de falta é utilizado para cálculo das estatísticas e o posterior treinamento supervisionado (e validação) das redes. A junção das etapas de proteção em um único modelo permitiu o desenvolvimento de um protótipo de relé, sendo executada uma bateria extensiva de testes, com as mais diversas condições de faltas possíveis. Apesar de operar apenas com sinais de corrente, o método proposto alcançou resultados que, em comparação com a técnica tradicional de proteção de distância, baseada na impedância aparente, aumenta consideravelmente o desempenho da proteção de LTs. Especialmente para as faltas monofásicas, de ocorrência mais comum, o desempenho obtido com o algoritmo proposto é largamente superior ao obtido com um relé de distância tradicional normalmente empregado em proteção de LTs, evidenciando a relevância da técnica empregada em aplicações de proteção.