Proteção diferencial de transformadores de potência a partir de redes neurais artificiais

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dc.contributor.advisorAlípio, Rafael Silva
dc.contributor.advisor-coSilveira, Eduardo Gonzaga da
dc.contributor.advisor-coLatteshttp://lattes.cnpq.br/2888501805559990
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6715701375569983
dc.contributor.authorSilva, Aline Fraga
dc.contributor.referee1Rafael Silva Alípio
dc.contributor.referee2Eduardo Gonzaga da Silveira
dc.contributor.referee3Luís Henrique Lopes Lima
dc.contributor.referee4Úrsula do Carmo Resende
dc.date.accessioned2023-08-08T13:48:45Z
dc.date.available2023-08-08T13:48:45Z
dc.date.issued2020-12
dc.description.abstractA 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.
dc.description.abstractotherDifferential protection is the most common protection philosophy applied to power transformers. However, the conventional algorithms present operational inefficiencies, causing incorrect trip of the relays in non-fault situations. In this context, aiming to improve the traditional technique, this work presents a differential protection algorithm for power transformers based on Artificial Neural Network. The electrical system studied is modeled and simulated on the Alternative Transient Program software. The protection scheme is proposed for a 100 MVA transformer. The simulated electromagnetic phenomena are inrush, sympathetic inrush, overexcitation, current transformers saturation, and external and internal faults in the protection zone. The database created contains 1,210 files, being 80% for training and 20% for neural network testing. The developed algorithm has a specific module for the identification and detection of each simulated event. This computational intelligence tool is implemented on the MATLAB® software. The proposed algorithm is also tested with an electrical system with an 18 MVA transformer. The obtained results show that the developed methodology presents superior performance when compared to conventional differential protection with harmonic restraint, proving to be a promising solution in this type of application.
dc.identifier.urihttps://repositorio.cefetmg.br/handle/123456789/374
dc.language.isopt
dc.publisherCentro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais / Universidade Federal de São João del-Rei
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.initialsCEFET-MG / UFSJ
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
dc.subjectRede neural artificial
dc.subjectProteção diferencial
dc.subjectTransformadores de potência
dc.subjectAlgoritmos
dc.titleProteção diferencial de transformadores de potência a partir de redes neurais artificiais
dc.typeThesis
dspace.entity.type

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Protecao diferencial de transformadores de potencia a partir de redes neurais artificiais_Dissertacao.pdf
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