Detecção e localização de faltas de alta impedância em sistemas de distribuição de energia elétrica com geração distribuída

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Lopes, Gabriela Nunes
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: algoritmos inteligentes; detecção de faltas; distribution systems; faltas de alta impedância; fault detection; fault location; high impedance faults; intelligent algorithms; limiar autoadaptativo; localização de faltas; self-adaptive threshold; sistemas de distribuição
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-09022026-093045/

As Faltas de Alta Impedância (FAIs) são eventos recorrentes em sistemas de distribuição de energia elétrica, causadas pelo contato entre um condutor energizado e uma superfície de alta impedância. As FAIs representam perigos a seres vivos e podem originar incêndios. No entanto, o diagnóstico deste tipo de falta ainda pende de solução mais confiável e robusta, especialmente com o crescente aumento da inserção de Geração Distribuída (GD), que adiciona um maior nível de dificuldade a esta tarefa. Em vista do exposto, além de uma revisão bibliográfica crítica, o presente estudo inclui a proposição de métodos de detecção e localização de FAIs. O método de detecção tem como sinal de entrada a corrente de neutro medida na subestação do sistema de distribuição e utiliza limiar autoadaptativo. Seu funcionamento é baseado em novas métricas: a energia da componente fundamental para identificação da ruptura do condutor e rugosidade da terceira ordem harmônica para detecção das FAIs. O estudo para desenvolvimento do algoritmo de localização de FAIs incluiu uma análise investigativa do potencial de uso de mais de 10 mil métricas e comparação entre modelos de algoritmos inteligentes, que compreenderam árvore de decisão, regressão linear, rede neural artificial, ensemble tree, regressão com kernel gaussiano, máquina de vetores de suporte, e algoritmo de regressão por processo gaussiano. Após definidas as métricas e algoritmos inteligentes mais apropriados, desenvolveu-se, então, o algoritmo de localização de FAIs da presente tese, com vertentes aplicadas à determinação da distância e da região da falta. As técnicas propostas foram avaliadas com uma base de dados representativa, com cenários que incluem a variação do local de incidência da falta, do carregamento do sistema, da potência injetada pela GD, do ruído e da frequência de amostragem dos sinais. Os resultados indicam alta taxa de acurácia dos métodos, classificando-os como promissores para aplicações práticas por apresentarem contribuições ao estado da arte.