Avaliação de Técnicas para Detecção de Eventos em Sistemas de Potência

Riani da Boa Morte Silva¹; Vitor Hugo Ferreira¹

¹ Universidade Federal Fluminense

doi:10.20906/CPS/SBSE2016-0213

Resumo

Este trabalho tem o objetivo de avaliar técnicas para detecção automática de eventos em sistemas de potência. Três métodos foram avaliados: rede neural com Inferência Bayesiana aplicada no treinamento de perceptrons de múltiplas camadas; Filtro de Kalman e Operador de Energia de Teager. Para validar e comparar os métodos são utilizadas bases de dados geradas sinteticamente para sistemas de transmissão e distribuição de energia elétrica. Os critérios utilizados para avaliar a ferramenta de melhor desempenho consistiram na análise do erro médio entre o instante de tempo detectado e o real instante de início do evento e a avaliação do tempo de simulação computacional. Neste sentido, para o problema de transmissão, a técnica baseada em Filtro de Kalman destacou-se em relação às outras técnicas avaliadas quando da análise do erro de estimação. Por outro lado, no sistema de distribuição, a técnica de detecção automática baseada em Inferência Bayesiana obteve o melhor resultado de precisão. No entanto, constatou-se que o Operador de Energia de Teager foi o método mais rápido em ambos os casos, haja vista a simplicidade dos cálculos envolvidos.

Palavras-chave: Detecção de eventos em sistemas de potência; Rede Neural; Filtro de Kalman; Operador de Energia de Teager; Qualidade de Energia