Proteção diferencial de transformadores de potência a partir de redes neurais artificiais
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Data
2020-12
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Editor
Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais / Universidade Federal de São
João del-Rei
Resumo
A proteção diferencial é a filosofia de proteção mais utilizada em transformadores de potência. No entanto, os algoritmos convencionais apresentam ineficiências operacionais, podendo provocar a atuação indevida dos relés em situações não faltosas. Nesse contexto, com o objetivo de aprimorar a técnica tradicional, este trabalho apresenta um algoritmo de proteção diferencial para transformadores de potência baseado em Rede Neural Artificial. O sistema elétrico estudado é modelado e simulado no software Alternative Transients Program. O esquema de proteção proposto é para um transformador de 100 MVA. Os fenômenos eletromagnéticos simulados são: energização, energização solidária, sobreexcitação, saturação de transformadores de corrente e faltas externas e internas à zona de proteção. O banco de dados gerado contém 1210 arquivos, sendo 80% para treinamento e 20% para testes da rede neural. O algoritmo desenvolvido possui um módulo específico para identificação e detecção de cada evento simulado. Esta ferramenta de inteligência computacional é implementada no software MATLAB® . O algoritmo proposto também é testado com um sistema elétrico com transformador de 18 MVA. Os resultados obtidos mostram que a metodologia desenvolvida apresenta desempenho superior quando comparada à proteção convencional com restrição harmônica, mostrando-se como uma solução promissora neste tipo de aplicação.
Descrição
Palavras-chave
Rede neural artificial, Proteção diferencial, Transformadores de potência, Algoritmos