Metodologia baseada em mineração de dados para redução de múltipla estimação na localização de faltas em alimentadores de distribuição radiais

• Main Author: Reche, Evandro Agostinho
• Other Authors: Coury, Denis Vinicius
• Format: Others
• Language: pt
• Published: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP 2018
• Subjects: Smart Grids; DAMICORE; Data mining; Fault location; Localização de faltas; Mineração de dados; Múltipla estimação; Multiple estimation; Smart grids
• Online Access: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-06082018-091138/

A complexidade dos sistemas de distribuição é uma característica intrínseca dos mesmos, isso dificulta a aplicação de ferramentas convencionais para localização de faltas, cuja eficiência é determinante para melhoria dos índices de qualidade de energia e serviços prestados por concessionárias de energia. Este trabalho tem o objetivo de apresentar uma abordagem alternativa para a localização de faltas em alimentadores de distribuição aéreos com topologia radial. A proposta consiste no desenvolvimento de um algoritmo de auxílio à decisão para técnicas convencionais de localização de faltas, capaz de reduzir o problema da múltipla estimação. Esta proposta se dá num contexto onde é vislumbrado uma infraestrutura de Smart Grids consolidada. A ferramenta consiste em um pré-processamento de sinais analógicos e extração de parâmetros para posterior uso da técnica DAMICORE (do inglês Data Mining of Code Repositories) a fim de encontrar relações entre os eventos, agrupando aqueles que forem similares, de modo a auxiliar na localização de faltas. O sistema utilizado para a simulação de curtos-circuitos foi o alimentador-teste IEEE 34 barras em que os testes preliminares do algoritmo para este sistema resultaram em uma redução considerável para a múltipla estimação. === The complexity of distribution systems is an intrinsic characteristic from them, making it difficult to apply conventional fault locating methods, whose efficiency is decisive for the improvement of power quality and service indexes provided by the utilities. This work aims to present an alternative approach for fault location in aerial distribution feeders with radial topology. The tool consists of the development of a decision aid algorithm for conventional fault location techniques capable of reducing the multiple estimation problem. This proposal takes place in a context where a Smart Grids-based infrastructure is envisaged. This tool consists of a pre-processing of analog signals and feature extraction for later use of the DAMICORE (Data Mining of Code Repositories) technique to find connections between events, forming groups of similar events, and helping the Fault Location. The system used to simulate short circuits was the IEEE 34 Node Test Feeder and, for this system, the algorithm responded with a significant reduction of multiple estimations.