Detecção E Classificação De Faltas De Curto-Circuito Em Sistemas De Distribuição De Energia Elétrica Com Inserção De Geração Distribuída

Abstract

A detecção, assim como a classificação de faltas relativas a curtos-circuitos são de fundamental importância para minorar danos a equipamentos elétricos e prevenir faltas de regime permanente ou blecautes em sistemas de distribuição de energia elétrica. A inserção de geração distribuída na rede de distribuição altera a topologia do sistema elétrico e afeta diretamente a corrente de curto-circuito. Nesse contexto, neste estudo propõe-se uma metodologia alternativa para detecção e classificação de faltas de curto-circuito em sistemas de distribuição de energia elétrica trifásico equilibrado considerando a inserção de geração distribuída. A detecção baseia-se nos índices comportamentais das correntes de curto-circuito trifásicas que são extraídos via uso da Transformada Wavelet Discreta e da Análise de Multirresolução. A classificação das fases em curto-circuito é realizada via uso da rede neural ARTMAP-Fuzzy. As diversas condições de falta foram simuladas no sistema-teste IEEE-34 barras modificado. O sistema-teste foi modelado no software ATPDraw e a metodologia para detecção e classificação de faltas foi implementada no software MATLAB. A técnica para detecção e classificação é robusta. Foram detectados corretamente mais de 98% dos curtos-circuitos, enquanto o classificador atingiu 100% de assertividade com apenas uma época para as etapas de treinamento e teste da rede neural.