Detecção e classificação de faltas a partir da análise de registros oscilográficos via redes neurais artificiais e transformada wavelet

Este artigo apresenta um método de detecção e classificação de faltas em linhas de transmissão, a partir da análise de registros oscilográficos via redes neurais artificiais e transformada wavelet. Realiza-se a detecção da falta e a determinação de sua duração através de um conjunto de regras heurísticas construídas a partir da análise dos sinais de corrente nos domínios do tempo e wavelet. O método diferencia faltas de outras ocorrências relacionadas à qualidade da energia elétrica, tais como afundamentos de tensão e transitórios de chaveamento. Uma rede neural classifica faltas a partir do reconhecimento dos padrões das tensões e correntes relacionados a cada tipo específico. O método proposto foi avaliado para registros simulados e reais em linhas de transmissão do sistema Chesf, apresentando bons resultados em ambos os casos.

Bibliographic Details

Main Authors:	Melo e Silva,Kleber, Souza,Benemar Alencar de, Brito,Núbia Silva Dantas, Dantas,Karcius Marcelus Colaço, Costa,Flávio Bezerra, Silva,Sandra Sayonara Bispo da
Format:	Digital revista
Language:	Portuguese
Published:	Sociedade Brasileira de Automática 2007
Online Access:	http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-17592007000200003
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