Detecção de faltas de alta impedância utilizando rede neural com função de base radial e transformada wavelet estacionária
Guilherme Gaudereto Sena1; Carlos Augusto Duque1; Leandro Rodrigues Manso Silva1; Renato Ribeiro Aleixo1
1 Universidade Federal de Juiz de Fora
Baixar PDF doi:10.20906/CPS/CBA2018-0450
Resumo
Este trabalho apresenta o desenvolvimento e testes de um sistema para detecção de faltas de alta impedância em sistemas elétricos de distribuição. O algoritmo é baseado na transformada wavelet estacionária para extração de parâmetros de forma a obter as características espectrais provenientes da corrente de arco. Para a classificação do distúrbio é empregada uma rede neural artificial utilizando função de base radial com apenas uma camada oculta. O sistema foi treinado e testado de modo a diferenciar a falta de alta impedância de outros transitórios comuns na rede de distribuição como chaveamento de cargas capacitivas, indutivas e não lineares. Por fim, para modelagem e simulação da falta de alta impedância e transitórios foi utilizado o sistema IEEE 13 barras que possui características próprias de um sistema de distribuição real.
Palavras-chave: Falta de Alta Impedância; Transformada Wavelet; Redes Neurais Artificiais