Localização e classificação de faltas em linhas de transmissão utilizando o Método dos Mínimos Quadrados e Inteligência Computacional

=== This work analyses fauts in power transmission lines and presents techniques for fault location and classification of the causative events (lightning or fire). The presented fault location technique was developed from the application of the Kirchhoffs Voltage Law to an equivalent circuit. The m...

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Bibliographic Details
Main Author: Carlos Alberto Severiano Junior
Other Authors: Rodney Rezende Saldanha
Format: Others
Language:Portuguese
Published: Universidade Federal de Minas Gerais 2013
Online Access:http://hdl.handle.net/1843/BUOS-9ACGZT
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spelling ndltd-IBICT-oai-bibliotecadigital.ufmg.br-MTD2BR-BUOS-9ACGZT2019-01-21T18:06:58Z Localização e classificação de faltas em linhas de transmissão utilizando o Método dos Mínimos Quadrados e Inteligência Computacional Carlos Alberto Severiano Junior Rodney Rezende Saldanha Douglas Alexandre Gomes Vieira Douglas Alexandre Gomes Vieira Andre Paim Lemos Diogo Batista de Oliveira Eduardo Gonzaga da Silveira This work analyses fauts in power transmission lines and presents techniques for fault location and classification of the causative events (lightning or fire). The presented fault location technique was developed from the application of the Kirchhoffs Voltage Law to an equivalent circuit. The method, which defines the distance between the fault and one of the line terminals, also estimates fault impedance. Its formulation follows the model of an optimization problem whose solution is obtained by means of the Least Squares Estimate. It can work with a window of voltages and currents, making the algorithm less sensitive to noisy signals. The model presented for classification of faults based on the causative event uses some information originally applied to problems of fault location or fault classification under its electrical nature (such as line-to-ground and line-to-line), since the kind of fault studied in this work is still underexplored. The technique evaluates some features extracted from current and voltage signals such as fault duration, impedance, harmonic energy and decompositions under the timefrequency domain. The features are preliminarily ranked by a feature selection method. According to the results of the selection, the most relevant features are used to develop a classifier model based on Support Vector Machines (SVMs). The presented techniques are evaluated by simulated data and real fault records provided by a power supplier company. O trabalho aqui proposto é direcionado à análise de faltas ocorridas em linhas de transmissão de energia. Nele são apresentadas uma técnica de localização de faltas e outra de classificação de eventos quanto ao efeito causador (descarga elétrica ou queimada). A técnica de localização de faltas apresentada foi desenvolvida a partir da aplicação das Lei das Tensões de Kirchhoff em um circuito equivalente. O método, que define a distância entre a falta e um dos terminais, realiza também uma estimativa de impedância de falta. Sua formulação segue o modelo de um problema de otimização, cuja solução é obtida através do método Estimador de Mínimos Quadrados. Na obtenção da solução são processadas janelas de tensão e corrente da linha, tornando o método menos sensível a sinais ruidosos. O modelo apresentado para classificação de faltas quanto ao evento causador se baseia na avaliação de algumas informações originalmente aplicadas a problemas de localização de faltas e classificação de faltas quanto à natureza elétrica, já que o assunto é ainda pouco explorado. A técnica apresentada avalia uma série de características extraídas dos sinais de tensão e corrente da linha, como duração da falta, impedância, energia harmônica e decomposições no domínio tempo-frequência. Estas características são avaliadas preliminarmente por um método de seleção de características. Com base nos resultados da seleção, as características tidas como mais relevantes são utilizadas para a elaboração de um modelo classificador baseado na técnica de Máquina de Vetores de Suporte (do inglês Support Vector Machines - SVMs). Para a avaliação das técnicas apresentadas, são utilizados dados simulados de falta e registros reais fornecidos pela CTEEP - Companhia de Transmissão de Energia Elétrica Paulista. 2013-02-28 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis http://hdl.handle.net/1843/BUOS-9ACGZT por info:eu-repo/semantics/openAccess text/html Universidade Federal de Minas Gerais 32001010015P8 - ENGENHARIA ELÉTRICA UFMG BR reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMG instname:Universidade Federal de Minas Gerais instacron:UFMG
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