DETECÇÃO DE FALTAS DE ALTA IMPEDANCIA UTILIZANDO REDE NEURAL COM FUNÇAO DE BASE RADIAL E TRANSFORMADA WAVELET ESTACIONARIA

GUILHERME  GAUDERETO SENA; CARLOS  AUGUSTO DUQUE; LEANDRO  RODRIGUES MANSO SILVA; RENATO RIBEIRO ALEIXO1  RIBEIRO ALEIXO

doi:10.20906/CBA2022/392

GUILHERME GAUDERETO SENA Universidade Federal de Juiz de Fora
CARLOS AUGUSTO DUQUE UNIVERSIDADE FEDERA DE JUIZ DE FORA
LEANDRO RODRIGUES MANSO SILVA Universidade Federal de Juiz de Fora
RENATO RIBEIRO ALEIXO1 RIBEIRO ALEIXO UNIVERSIDADE FEDERAL DE JUIZ DE FORA

DOI: https://doi.org/10.20906/CBA2022/392

Keywords: Transformada wavelet, Falta de alta impedância, Redes neurais artificiais

Abstract

Este trabalho apresenta o desenvolvimento e testes de um sistema para detecçao de faltas de alta impedância em sistemas elétricos de distribuiçao. O algoritmo é baseado na transformada wavelet estacionária para extraçao de parâmetros de forma a obter as características espectrais provenientes da corrente de arco. Para a classicaçao do distúrbio é empregada uma rede neural articial utilizando funçao de base radial com apenas uma camada oculta. O sistema foi treinado e testado de modo a diferenciar a falta de alta imped^ancia de outros transitorios comuns na rede de distribuiçao como chaveamento de cargas capacitivas, indutivas e não lineares. Porém, para modelagem e simulaçao da falta de alta impedância e transitórios foi utilizado o sistema IEEE 13 barras que possui características próprias de um sistema de distribuiçao real.